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Agent IA
Un agent IA n’est pas un employé autonome à qui l’on confie tout. C’est un système qui reçoit un objectif limité, utilise des outils autorisés et produit une action ou une recommandation vérifiable. Gatien peut vous aider à concevoir ce type d’agent sans transformer votre workflow en boîte noire.
Livrables possibles
Chaque projet commence par un workflow réel, des exemples et une sortie que l’équipe peut vérifier.
Lire une demande, identifier le contexte, proposer une catégorie et préparer la prochaine action.
Trouver une information dans vos sources, citer les références et signaler les incertitudes.
Déclencher des actions autorisées avec journalisation, seuils et validation humaine.
Préparer brouillons, rapports, synthèses ou dossiers avant revue par une personne.
Cas d’usage
Ces exemples servent de point de départ. Le bon périmètre dépend de vos données, de vos utilisateurs et du risque métier.
Prioriser, résumer et préparer une réponse sans envoyer automatiquement les messages sensibles.
Orienter les employés vers la bonne procédure, la bonne source ou le bon responsable.
Repérer les champs manquants, incohérences ou prochaines étapes dans un dossier.
Créer une tâche, ouvrir un ticket ou mettre à jour une fiche quand les règles sont claires.
Déroulé
Clarifier le problème métier, les utilisateurs, les données disponibles, les contraintes et le résultat attendu.
Construire une première version testable sur des exemples réels, sans surdimensionner l’architecture.
Vérifier les réponses, les erreurs, les cas limites, les permissions et le niveau de validation humaine nécessaire.
Brancher l’outil aux systèmes existants: application interne, CRM, Slack, Teams, email, base documentaire ou API.
Livrer une base maintenable: code, configuration, limites connues, critères de succès et prochaines étapes.
Stack
Livrables
Cadre
FAQ
Vous envisagez un agent IA ? Commencez par lister les actions qu’il pourrait préparer, proposer ou exécuter.
Contacter GatienUn chatbot répond surtout à des messages. Un agent peut aussi utiliser des outils ou préparer des actions, mais il doit être beaucoup plus encadré.
Seulement sur des actions à faible risque et bien définies. Pour le reste, il vaut mieux préparer une recommandation ou demander validation.
Avec des scénarios réels, des cas limites, des données manquantes, des permissions différentes et une vérification des logs.
À lire ensuite
Des intégrations LLM pensées comme du produit logiciel: utiles, testables, observables et maintenables.
Un assistant qui répond à partir de vos documents, avec sources visibles et limites assumées.
Une page pour savoir à quoi s’attendre avant de confier un projet IA.