Entreprise AI-native
Une entreprise où des agents IA travaillent aux côtés des équipes, avec des règles claires.
Des agents avec un responsable, des règles et un historique
La plupart des entreprises commencent par des expériences dispersées : quelques personnes utilisent l'IA de leur côté, sans liste de ce qui tourne et sans responsable. L'objectif est d'arriver à un petit nombre d'agents bien suivis, chacun avec un responsable, des règles et un historique, avant d'en ajouter. Nous commençons par une courte évaluation de la situation de votre entreprise : ses processus et ses systèmes, qui est responsable de quelles données, et l'IA déjà utilisée.
Ensuite, nous démarrons petit : un processus, un agent et une décision claire de continuer, d'ajuster ou d'arrêter. Chaque agent a un responsable, un ensemble de permissions défini et un journal de ce qu'il a fait. Une personne valide tout ce qui ne peut pas être annulé, comme les paiements, les e-mails sortants ou la suppression d'enregistrements. Les réponses proviennent de vos propres documents et systèmes et respectent qui a le droit de voir quoi, et quelqu'un est nommé pour garder cette connaissance exacte.
Nous testons la qualité sur vos propres exemples avant le lancement, nous la testons de nouveau chaque fois que l'IA sous-jacente change, et nous réinjectons dans le système les problèmes constatés à l'usage. Dans le périmètre convenu, nous construisons la capacité au sein de votre entreprise, avec formation, référents internes, documentation et transfert, pour que votre équipe puisse exploiter et modifier ses agents sans dépendre de Capitao.Consulting. Le lieu de traitement des données est choisi délibérément et consigné par écrit, avec des options privées ou locales lorsque les données ne peuvent pas quitter vos locaux. Nous identifions les obligations qui peuvent s'appliquer à chaque système et les confirmons avec vos conseillers juridiques.
Ce que nous livrons
- Évaluation de la situation actuelle de l'entreprise (processus, systèmes, responsables des données, IA déjà utilisée) et processus candidats classés par valeur et par risque
- Un premier agent sur un processus étroit et vérifiable, avec une décision écrite à la fin : continuer, ajuster ou arrêter
- Pour chaque agent, un responsable nommé, des permissions minimales, un journal de ses actions et une validation humaine avant toute action irréversible
- Un registre écrit des agents, des outils et des systèmes qu'ils touchent, avec un niveau de contrôle proportionné au risque de chacun
- Une recherche sur vos documents et systèmes qui respecte qui peut voir quoi, avec un responsable par source et un moyen de la corriger
- Des liens avec les outils que vous utilisez déjà, un petit connecteur par système avec le seul accès nécessaire, via MCP quand c'est pertinent
- Des tests sur vos propres exemples avant le lancement, répétés quand l'IA sous-jacente change, avec journaux et alertes actifs avant la mise en production
- Le lieu de traitement des données, choisi et consigné par écrit, avec des options privées ou locales lorsque les données ne peuvent pas quitter vos locaux
- Formation, référents internes, documentation et transfert pour que l'équipe puisse exploiter et modifier les agents
TechnologiePour les curieux de technique
Agent orchestration
LangGraph · Microsoft Agent Framework · Temporal
Interoperability
Model Context Protocol (MCP) · Agent2Agent (A2A)
Knowledge & access
Qdrant · pgvector · OpenFGA
Evaluation & tracing
Inspect AI · Langfuse · OpenTelemetry