Vos processus métiers en production avec des agents IA. Et qui tiennent.

Construire un agent prend trois semaines. Le faire tenir en production, avec des droits, des mesures et des équipes qui l'acceptent, est le vrai travail.

• 40 %des projets d'agents IA seront abandonnés d'ici fin 2027, faute de valeur mesurée ou de maîtrise des risques.Gartner, 2025
• 65 %des entreprises ont déjà connu un incident de sécurité lié à un agent IA.Cloud Security Alliance, avril 2026
• 23 %seulement ont industrialisé l'IA agentique au-delà du pilote.McKinsey, 2025

Les pilotes échouent rarement sur la technique. Ils échouent sur ce qui vient après : qui a le droit de faire quoi, qui répond d'une décision prise par un agent, ce que l'on mesure, ce que l'on dit au CSE et au régulateur. C'est là que je travaille.

Des processus existants aux processus agentiques, en cinq temps, toujours avec les métiers.

1. Cartographier

   Les processus tels qu'ils tournent vraiment, pas tels que la procédure les décrit : volumes, exceptions, délais, coût par tâche, personnes impliquées.

2. Qualifier

   Chaque étape reçoit une classe d'autonomie et un gate : ce que l'agent fait seul, ce qu'il prépare pour un humain, ce qui lui est interdit. La décision se prend avec les métiers, la sécurité et le juridique.

3. Construire

   Sur votre stack ou sur une plateforme ouverte et souveraine : agents outillés par MCP, orchestration, permissions au moindre privilège, environnements séparés, revue de sécurité avant toute mise en production.

4. Mesurer

   Coût par tâche, temps de cycle, taux d'intervention humaine, incidents, qualité des sorties : avant, pendant, après. Un processus que l'on ne mesure pas ne passe pas en production.

5. Gouverner

   Journal des décisions, registre des systèmes au sens de l'AI Act, transparence vis-à-vis des personnes concernées, information du CSE, formation des équipes qui supervisent les agents.

Les classes se décident étape par étape, pas projet par projet. Toute nouvelle tâche naît en B et ne descend en C puis D que par les mesures ; un incident grave la fait remonter. Les cas à haut risque au sens de l'AI Act restent en A ou B.

Quatre façons de travailler ensemble, de la décision à la direction.

Diagnostic processus → agents

3 à 4 semaines

Pour une direction générale, des opérations ou un DSI qui doit décider où mettre les agents, et où ne pas les mettre.

Livrables : cartographie des processus, classes d'autonomie, coût par tâche aujourd'hui et demain, feuille de route à douze mois, cadre de sécurité et de gouvernance, business case.

Pilote 90 jours

Un trimestre

Pour passer d'un ou deux processus à la production, mesurés, avec leurs garde-fous, sur votre stack ou sur une plateforme ouverte.

Sortie : un tableau de bord, un journal des décisions, des équipes formées, et une décision d'industrialiser ou d'arrêter, chiffrée.

Direction Data & IA de transition

2 à 3 jours par semaine, 6 à 12 mois

Pour un groupe ou une ETI qui a besoin d'un responsable Data & IA maintenant, le temps de structurer l'équipe, la gouvernance et l'industrialisation, puis de recruter le titulaire.

Périmètre : équipe, budget, feuille de route, comité des risques IA, relation avec les métiers, la DSI et le CSE.

Cabinets et ESN

À la carte

Renfort d'expert sur une mission : gouvernance, sécurité des agents, revue d'architecture d'un déploiement.

Formation de vos consultants aux agents en production, deux jours : classes d'autonomie, permissions, mesure, journalisation, AI Act.

Dix ans de data et d'IA, les mains dans le code, dans des organisations qui ne s'arrêtent pas la nuit.

• Groupe d'hôtellerie et de tourisme, 5 000 collaborateurs, 500 M€Transformation des processus métiers en processus agentiques supervisés, sur une plateforme construite de zéro : Kubernetes, Airflow, agents, accès outillés par MCP. En cours.
• Leader mondial de la logistiqueConception et construction de la plateforme data du périmètre terrestre et ferroviaire ; le socle est devenu le standard de toutes les équipes data.
• Fintech du paiementRefonte de l'architecture data en microservices ; cadrage de l'intégration de l'IA dans les processus métiers.
• Opérateur télécom B2BTransformation data : urbanisation, workflows, identité et accès, tableaux de bord prédictifs, observabilité et sécurité.

Les noms des clients et les résultats chiffrés sont communiqués en entretien, avec leur accord.