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On construit votre agent IA et on le met en production, testé et évalué. Construire un agent IA →
AgentsAgent IA pour le service client : ce qu'on peut vraiment automatiser au niveau 1
Agent IA service client : FAQ, suivi de commande, tri des tickets et réponse suggérée sont automatisables au niveau 1, à condition d'escalader dès que la confiance baisse. Le détail, cas par cas.
AgentsHuman-in-the-loop : où placer l'humain dans un agent métier
Human in the loop dans un agent IA : quelles actions faire valider, comment fixer un seuil de confiance, organiser l'escalade et journaliser chaque décision.
AgentsAgent washing : six questions pour démasquer un faux agent IA
Agent washing : un chatbot ou un script rebaptisé « agent IA ». Six questions concrètes à poser en démonstration pour vérifier qu'une solution agit vraiment avant de signer.
AgentsAgent IA de relance client : réduire les retards de paiement sans braquer vos clients
Comment un agent IA de relance client fait partir les relances à temps, adapte le ton à chaque débiteur, garde un humain sur les cas sensibles et raccourcit le délai de paiement.
AgentsMCP en entreprise : connecter vos outils à un agent IA sans ouvrir de faille
MCP en entreprise : ce que le Model Context Protocol change pour connecter un agent IA à vos outils, et les garde-fous de périmètre, de permissions et de journalisation à prévoir.
AgentsPourquoi 40 % des projets d'IA agentique seront abandonnés, et comment être dans les 60 %
Pourquoi tant de projets IA en échec : Gartner annonce l'abandon de plus de 40 % des projets d'IA agentique d'ici fin 2027. Les critères pour décider, mesurer et produire.
AgentsComment documenter un agent IA pour qu'il survive au départ d'un dev
Documenter un agent IA pour qu'il survive au départ de son développeur : evals (Promptfoo), prompts versionnés (Langfuse), fiches de configuration, outils MCP et runbook, la liste minimale.
AgentsAgent IA vs workflow : quelle différence, lequel choisir
Agent IA ou workflow (n8n, Make, LangGraph) : les deux automatisent, mais pas les mêmes processus. Le critère décisif est la variabilité des cas. Comment trancher, et quand combiner les deux.
AgentsUn agent IA en production : ce qu'on mesure avant de dire « ça marche »
Avant la production, un agent IA a besoin de chiffres : evals sur cas réels (Promptfoo, Ragas), hallucinations par catégorie, coût par tâche suivi dans Langfuse, seuils d'escalade vers un humain.
AgentsAgent IA pour la finance : rapprochement et factures
Rapprochement bancaire et factures : construire un agent IA pour la finance (OCR, sorties structurées, n8n, Pennylane ou Odoo) qui extrait, propose et alerte, avec un humain qui valide.
AgentsQuand un agent IA vaut le coup (et quand il ne le vaut pas)
Quand un agent IA vaut-il le coup ? Volume, répétabilité, mesurabilité : les trois conditions avant de construire, et les cas où un script ou un workflow n8n ou Make suffit.
AgentsAgent IA : éviter la sur-promesse et livrer ce qui tient
La démo d'un agent IA est toujours plus belle que sa production. Périmètre réaliste, evals, human-in-the-loop avec LangGraph ou Langfuse : comment livrer un agent qui tient ses promesses.
AgentsAutomatiser sans remplacer : le bon périmètre pour un agent
Automatiser sans remplacer : un agent IA confie la tâche à la machine et garde la décision à l'humain. Pourquoi ce partage fait l'adoption, exemples avec Zendesk, Pennylane et HubSpot.
AgentsComment évaluer un agent IA : les evals expliquées
Évaluer un agent IA sur des mesures : ce que sont les evals, comment bâtir un jeu de cas de référence, calibrer un LLM-juge et brancher Promptfoo, DeepEval ou Ragas dans votre CI.
AgentsAutomatiser la rédaction de comptes rendus avec un agent IA : guide pratique
Automatiser les comptes rendus de réunion avec un agent IA : transcription (Whisper, Teams), plan stable, règles d'attribution, envoi via n8n et relecture ciblée validée par un humain.
AgentsAgent IA et données clients : sécuriser le traitement de bout en bout
Un agent IA expose les données clients à chaque maillon. Minimisation, pseudonymisation, hébergement (Mistral, Azure OpenAI), traces chiffrées : les contrôles RGPD à poser avant la production.
AgentsAgent IA : pourquoi commencer petit est presque toujours la bonne idée
Un agent IA qui veut tout faire dès le départ échoue presque toujours. Pourquoi une tâche unique, mesurable et au coût prévisible (un workflow n8n, des evals) mène à un agent qui fait plus.
AgentsConstruire un agent IA fiable : les patterns qui marchent
Construire un agent IA fiable en production : contrats d'outils stricts (Pydantic, MCP), retry borné, sorties structurées, validation humaine avec LangGraph et traces dans Langfuse.
AgentsComment intégrer un agent IA à votre CRM ou votre outil métier
Intégrer un agent IA à HubSpot, Salesforce ou votre outil métier : API, MCP, n8n, permissions, outils, pièges de données. Ce qu'il faut résoudre pour automatiser sans mettre vos données en danger.
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