Je conçois des agents intelligents qui comprennent votre métier, interrogent vos données et agissent pour vous.
Un agent IA n'est pas un chatbot amélioré. C'est un système qui comprend, raisonne et agit. Il ne se contente pas de répondre à une question, il résout un problème.
Votre support client passe 3 heures par jour à répondre aux mêmes questions ? Un agent RAG connecté à votre documentation répond en secondes, 24/7, avec les bonnes sources. Votre équipe commerciale qualifie manuellement chaque lead ? Un agent analyse le profil, score le potentiel et programme un rendez-vous automatiquement.
Ce n'est pas de la science-fiction. Ce sont des systèmes que je déploie en production pour mes clients. L'IA est fiable quand elle est correctement encadrée.
Le problème des LLMs bruts : ils répondent à partir de leur entraînement général. Ils ne connaissent pas votre produit, vos process, vos clients. Le RAG résout ça.
Ingestion de vos données. Vos documents (PDF, pages web, base de données, Notion, Google Drive) sont découpés en segments, transformés en vecteurs mathématiques et indexés. Chaque segment est retrouvable par similarité sémantique.
Recherche intelligente. Quand un utilisateur demande "comment annuler ma commande", le système retrouve les passages de votre documentation qui parlent d'annulation, même s'ils utilisent des mots différents. Ce n'est pas de la recherche par mots-clés, c'est de la compréhension de sens.
Réponse sourcée. Le LLM reçoit les passages pertinents et construit sa réponse en s'appuyant dessus. Chaque réponse peut citer sa source. Si le système ne trouve rien de pertinent, il dit qu'il ne sait pas au lieu d'inventer.
Mise à jour continue. Vos documents changent, le RAG se met à jour. Nouvelle documentation, nouveaux produits, nouvelles procédures : l'agent est toujours à jour sans réentraînement.
Le vrai pouvoir des agents IA, c'est le tool calling. Le LLM ne se contente pas de générer du texte, il utilise des outils.
Outils disponibles. Chaque agent a accès à un ensemble d'outils définis : interroger une base de données, appeler une API REST, envoyer un email, créer un ticket Jira, modifier un enregistrement CRM. Le LLM décide quel outil utiliser, quand, et avec quels paramètres.
Orchestration multi-étapes. Un agent de support peut : comprendre la question → chercher dans la documentation → vérifier le statut de la commande dans l'API → proposer une solution → créer un ticket si le problème n'est pas résolu → envoyer un email de confirmation. Tout ça en quelques secondes.
Garde-fous. Les actions à impact (remboursement, modification de compte, envoi externe) passent par une validation humaine. L'agent propose l'action, un humain approuve. Les actions sans risque (lecture de données, recherche documentaire) s'exécutent en autonomie.
Chaque agent que je déploie suit une architecture éprouvée :
System prompt structuré. Identité, périmètre, règles, ton. Le system prompt définit ce que l'agent peut faire, ce qu'il ne doit pas faire, et comment il doit communiquer. Versionné dans Git, testé sur des scénarios.
Pipeline RAG optimisé. Chunking adapté au type de document (paragraphes pour la doc, lignes pour les FAQ). Embeddings via OpenAI ou des modèles open-source. Stockage pgvector dans PostgreSQL ou Pinecone en managed.
Streaming temps réel. Les réponses s'affichent mot par mot via le Vercel AI SDK. L'utilisateur voit la réponse se construire, pas une attente de 10 secondes suivie d'un bloc de texte.
Monitoring & analytics. Chaque conversation est loggée. Métriques de satisfaction, taux de résolution, temps de réponse, coût par conversation. Les conversations échouées sont analysées pour améliorer l'agent.
Fallback humain. Quand l'agent ne sait pas répondre ou que la confiance est basse, il escalade vers un humain avec le contexte complet de la conversation. Pas de frustration utilisateur.
Les agents IA ne sont pas toujours des chatbots. Beaucoup fonctionnent en arrière-plan, sans interface conversationnelle.
Classification automatique. Emails entrants triés par catégorie, urgence et département. Tickets de support routés vers la bonne équipe. Documents classés par type. L'IA fait en secondes ce qu'un opérateur fait en minutes.
Extraction de données structurées. Une facture PDF arrive → l'agent extrait le montant, la date, le fournisseur, les lignes de facturation → les données sont injectées dans votre ERP. Zéro saisie manuelle.
Veille et alerting. Monitoring automatique des avis clients, des mentions de marque, des publications concurrentielles. Alertes en temps réel quand quelque chose demande votre attention.
Workflows n8n + IA. Pour les automatisations visuelles, j'utilise n8n avec des nodes IA. Pipeline configurable sans code, modifiable par votre équipe, self-hosted sur votre infrastructure.
Un agent qui connaît votre documentation, vos produits et l'historique client. Il répond en autonomie aux questions courantes et escalade les cas complexes.
Qualification automatique des leads, réponses personnalisées, prise de rendez-vous. L'agent guide le prospect dans votre offre 24/7.
Vos documents internes interrogeables en langage naturel. Procédures, contrats, documentation technique accessibles en secondes.
Extraction de données de factures, classification de documents, analyse de contrats. L'agent lit, comprend et structure l'information automatiquement.
Accompagnement des nouveaux utilisateurs étape par étape. L'agent connaît votre produit et guide chaque utilisateur selon son profil.
Un agent qui peut chercher dans la base de données, appeler une API, envoyer un email, créer un ticket. Plusieurs outils orchestrés par le LLM.
Vercel AI SDK
Streaming, tool calling, gestion multi-providers.
pgvector
Base vectorielle PostgreSQL pour le RAG.
Claude API
Raisonnement long, contexte 200k tokens, outils.
Anthropic Agent SDK
Framework d'agents IA multi-étapes d'Anthropic.
n8n
Orchestration de workflows IA sans code.
Supabase
Auth, storage et pgvector pour les agents.
Des fondateurs et dirigeants qui avaient un projet, un besoin, une deadline. Voici ce qu'ils en disent.
"Disponibilité, réactivité et implication. Valentin est professionnel et pédagogue."
Alban B.
CEO Belho Xper
"Il allie une expertise technique pointue à une solide vision business."
Charley A.
Co-fondateur Avnear
"La communication a toujours été fluide et les délais respectés, ce qui est rare et très appréciable."
Chihab A.
CEO E-commerce
"Valentin a su être à l'écoute de mes attentes et de mes besoins. Les résultats ont été plus que satisfaisants."
Sandrine V.
Gérante Sandrin's Nail
"Une entreprise qui sait s'adapter parfaitement au besoin client."
Stanislas M.
Commercial
"Depuis la mise en ligne, nous avons remarqué une nette augmentation des appels et des demandes de renseignements."
Christophe R.
PDG Ravi Groupe
Un chatbot répond à des questions. Un agent IA agit : il interroge vos bases de données, appelle des API, prend des décisions, exécute des actions. Le chatbot est une interface conversationnelle. L'agent est un système autonome qui résout des problèmes.
Via le RAG (Retrieval-Augmented Generation). Vos documents sont découpés, vectorisés et indexés. Quand un utilisateur pose une question, l'agent retrouve les passages pertinents et s'en sert pour répondre. Il cite ses sources, pas ses hallucinations.
Oui, les LLMs peuvent halluciner. C'est pour ça que chaque agent a des garde-fous : sources vérifiées via RAG, limites d'action définies, validation humaine sur les actions critiques, monitoring des réponses. Un agent bien conçu est fiable.
Un chatbot FAQ simple avec RAG démarre autour de 3 000€. Un agent multi-actions avec intégrations API entre 5 000€ et 15 000€. Les coûts API en production sont généralement inférieurs à 50€/mois.
Un chatbot RAG basique prend 2 à 3 semaines. Un agent multi-actions avec intégrations tierces entre 4 et 8 semaines. Vous testez des versions intermédiaires chaque semaine.
Oui. Les API Claude et GPT ne réutilisent pas vos données pour l'entraînement. Pour les cas ultra-sensibles, je déploie des modèles open-source sur votre infrastructure. Les données ne quittent jamais votre environnement.
Technologies complémentaires
Premier échange gratuit, sans engagement.
