Développement d'agents IA connectés à votre SI
Un agent IA est un programme qui s'appuie sur un modèle de langage pour accomplir une tâche en plusieurs étapes : il lit vos données, utilise vos outils et agit, dans les limites de droits que vous fixez. Un chatbot se contente de répondre aux questions.
Vous avez testé ChatGPT ou n8n et vous voulez automatiser un vrai processus. Le plus difficile est de le brancher de façon fiable sur votre SI : ERP, CRM, documents, droits d'accès. DINNO intègre des logiciels métier depuis 2015, sur plus de 150 projets, dont des logiciels de santé où les données sont parmi les plus sensibles.
Pas encore sûr du cas d'usage ? Commencez par notre conseil en IA. Cette page concerne la construction et l'exploitation.
Ce qu'un agent IA peut faire dans votre entreprise
| Domaine | Exemple de tâche confiée à un agent |
|---|---|
| Service client | Lire une demande, retrouver la commande dans l'ERP, proposer une réponse que le conseiller valide |
| Administratif et finance | Extraire les données d'une facture fournisseur, la rapprocher du bon de commande, signaler les écarts |
| Ressources humaines | Répondre aux questions des salariés à partir des accords et procédures internes, avec la source citée |
| Commercial | Préparer une proposition à partir du CRM et des offres précédentes |
| Connaissance interne | Retrouver la bonne information dans des milliers de documents, avec un lien vers le passage d'origine |
Pourquoi les agents IA échouent en production
- Les données sont inaccessibles : l'agent n'a pas accès aux bons systèmes, ou à des données incomplètes.
- Les droits ne sont pas pensés : l'agent voit trop, ou peut agir sans contrôle.
- Les erreurs ne sont pas mesurées : personne ne sait combien de réponses sont fausses.
- Les coûts dérivent : la consommation du modèle n'a pas été estimée avant le lancement.
- Personne ne l'exploite : pas de suivi, pas de mise à jour quand les outils ou les processus changent.
Ces cinq points sont traités dans la méthode ci-dessous, du cadrage à l'exploitation.
Notre méthode en 4 étapes
À la fin du prototype, vous avez le taux de bonnes réponses mesuré sur vos données. S'il est insuffisant, le projet s'arrête avant l'intégration.
Sécurité, souveraineté et conformité
- Hébergement en France, ou certifié HDS pour les données de santé. Voir l'hébergement HDS.
- Modèles européens ou locaux possibles, quand la confidentialité l'exige.
- Journalisation de chaque action de l'agent, et validation humaine des actions sensibles.
- AI Act : classement du risque et obligations associées. Voir conformité AI Act.
Combien coûte un agent IA
| Poste | Forme | Ce qui le fait varier |
|---|---|---|
| Construction | Forfait | Nombre de systèmes à connecter, volume de documents, exigences de sécurité |
| Exploitation | Abonnement mensuel | Hébergement, supervision, mises à jour, niveau de support |
| Consommation du modèle | À l'usage, facturée au coût | Nombre de demandes, taille des documents, modèle choisi |
La consommation est estimée pendant le prototype, sur vos vraies données. Vous connaissez le coût mensuel avant de passer en production.
Vos interlocuteurs DINNO
Les agents sont conçus et exploités par l'équipe qui développe nos logiciels métier et de santé. Équipe 100 % interne, à Saint-Herblain.
Aline Deschamps
Directrice Générale, spécialiste Data
Co-fondatrice de DINNO, elle pilote la stratégie de l'agence et accompagne les clients dans la valorisation de leurs données. Elle intervient sur le cadrage des projets, la gouvernance et la dimension métier des solutions, en particulier auprès des acteurs de la santé.
LinkedIn →
Antoine Précigout
Directeur Technique
Directeur technique de DINNO, il pilote l'équipe de développement et garantit la qualité d'ingénierie de bout en bout : architecture, industrialisation, CI/CD, tests automatisés et mise en production. Référent technique sur les projets web et mobiles.
LinkedIn →
Cédric Millauriaux
Architecte Logiciel
Architecte logiciel chez DINNO, il intervient sur les audits techniques, la conception d'architecture et l'urbanisation des systèmes d'information. Il accompagne éditeurs et grands comptes dans leurs refontes et leurs choix structurants (cloud, intégration LLM, sécurité).
LinkedIn →Questions fréquentes
Quelle différence entre un chatbot et un agent IA ?
Un agent IA peut-il accéder à notre ERP ou CRM sans risque ?
Nos données servent-elles à entraîner les modèles ?
Peut-on utiliser un modèle hébergé en France ou en local ?
Combien de temps pour mettre un premier agent en production ?
Pourquoi ne pas le faire nous-mêmes avec n8n ou Make ?
Approfondir
- Conseil en IA : choisir le bon cas d'usage avant de construire.
- Architecture RAG et bases vectorielles
- Tierce maintenance applicative : l'exploitation dans la durée.
- Du prototype IA à la production
Sources et références
- Model Context Protocol — Standard ouvert de connexion des agents aux outils et aux données.
- Règlement européen sur l'IA (AI Act)
- OWASP Top 10 for LLM Applications — Risques propres aux applications à base de modèles de langage.
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