Agents IA Sur Mesure

Développement d'agents IA sur mesure à Grenoble

Des intelligences autonomes conçues pour automatiser, analyser et agir — adaptées à votre métier, intégrées dans vos outils.

Discutons de votre projet
// définition

Un agent IA, c'est quoi ?

Un agent IA est un programme capable de percevoir son environnement, raisonner, prendre des décisions et agir de manière autonome pour atteindre un objectif.

Contrairement à un simple chatbot, un agent peut enchaîner des actions, utiliser des outils externes, accéder à des bases de données, naviguer sur le web, générer du code ou piloter d'autres systèmes.

Perception
Mémoire
Raisonnement
Action
AGENT
// ce qu'on crée

Types d'agents que nous développons

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Agents Conversationnels

Chatbots intelligents capables de comprendre le contexte, mémoriser les échanges et répondre avec précision. Intégrables sur votre site, Slack, Discord ou application.

OpenAIAnthropicLangChain
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Agents d'Automatisation

Agents qui exécutent des tâches répétitives à votre place : traitement de fichiers, envoi d'emails, remplissage de formulaires, extraction de données.

PythonPlaywrightn8n
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Agents d'Analyse

Agents qui lisent, analysent et synthétisent des documents, rapports, emails ou données brutes pour vous fournir des insights actionnables en temps réel.

RAGEmbeddingsLlamaIndex
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Agents Web

Agents capables de naviguer sur internet, scraper des informations, surveiller des prix, des concurrents ou des actualités et vous alerter automatiquement.

PlaywrightBeautifulSoupyt-dlp
🧠

Agents Multi-Étapes

Agents complexes qui orchestrent plusieurs sous-agents pour des workflows avancés : recherche → analyse → rédaction → envoi, en totale autonomie.

LangGraphCrewAIAutoGen
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Agents Intégrés

Agents branchés sur vos outils existants : CRM, ERP, base de données, API internes. L'IA agit directement dans votre écosystème sans changer vos habitudes.

API RESTWebhooksSQL
// le processus

Comment on travaille

01

Analyse du besoin

On identifie les tâches à automatiser, les outils à connecter et l'objectif final de votre agent.

→
02

Architecture

Choix du modèle LLM, design des prompts, définition des outils disponibles pour l'agent.

→
03

Développement

Code Python propre, tests unitaires, intégration des APIs et connexion à vos systèmes.

→
04

Déploiement

Mise en production sur votre serveur, votre cloud ou en application desktop/web selon vos besoins.

Votre agent IA vous attend

Décrivez-nous votre problème — on imagine l'agent qui le résout.

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