Des agents IA au service de vos opérations.

Relier la connaissance à l’action

Retrouver une information, préparer une réponse, mettre à jour un dossier, coordonner plusieurs outils : l’IA prend toute sa valeur lorsqu’elle s’inscrit dans le travail quotidien de vos équipes. Altodia vous accompagne pour concevoir des assistants et des systèmes agentiques connectés à votre système d’information, avec des objectifs mesurables et un périmètre d’action défini.

L’IA générative permet de produire et de transformer du contenu. Un système agentique associe un modèle, du contexte, des outils et une logique d’exécution pour accomplir une tâche en plusieurs étapes. L’agent peut choisir une action, en observer le résultat et adapter la suite, dans les limites fixées par votre organisation.

Nous choisissons avec vous le bon niveau d’autonomie : assistant à la demande, workflow prédéfini ou agent capable d’adapter son parcours. La collaboration entre plusieurs agents intervient lorsqu’une répartition des rôles apporte une valeur réelle.

Des usages à construire avec vos métiers

• Connaissance et support interne — interroger vos procédures, retrouver les sources utiles et préparer une réponse que l’équipe peut vérifier.
• Relation client et développement commercial — synthétiser un historique, préparer un rendez-vous ou une proposition, puis soumettre les actions au bon interlocuteur.
• Opérations et back-office — rassembler les pièces d’un dossier, repérer les informations manquantes et préparer une mise à jour dans vos applications.
• IT et ingénierie — rapprocher documentation, tickets et événements techniques pour aider au diagnostic et proposer les prochaines étapes.

Les briques d’un système agentique

RAG : répondre à partir de vos connaissances

Le RAG, ou Retrieval-Augmented Generation, recherche des informations dans un corpus pour les fournir au modèle au moment de la réponse. Nous travaillons la préparation des documents, la recherche hybride et le classement des résultats pour sélectionner les passages pertinents.

L’objectif : des réponses appuyées sur des sources consultables, avec une gestion explicite de la fraîcheur des contenus et des droits d’accès. Le RAG ne réentraîne pas le modèle et n’élimine pas les erreurs : la qualité des réponses reste à évaluer.

MCP : connecter les agents à vos outils

Le MCP, ou Model Context Protocol, standardise l’accès des applications d’IA aux outils et aux données exposés par des serveurs compatibles. Consulter un dossier, rechercher dans une base documentaire ou créer un ticket devient une capacité explicite de l’agent.

Selon votre environnement, nous mobilisons des connecteurs natifs, des API directes ou des serveurs MCP existants ou sur mesure. Chaque intégration précise les fonctions accessibles, l’authentification et les autorisations : disposer d’une API ne suffit pas à la rendre compatible MCP.

A2A : faire collaborer des agents spécialisés

Le protocole A2A, ou Agent2Agent, permet à des agents compatibles d’échanger des demandes, de suivre l’avancement d’une tâche et d’en transmettre les résultats, y compris entre plateformes différentes.

Il complète MCP : MCP organise l’accès aux outils et aux données ; A2A organise les échanges entre agents. Nous définissons les responsabilités, les informations partagées et les règles de délégation pour que cette coopération reste lisible et maîtrisée.

Harness : encadrer l’exécution de l’agent

Le harness est la couche logicielle qui pilote l’exécution autour du modèle : appels aux outils, gestion de l’état, poursuite ou arrêt du travail. Il donne à l’agent un cadre pour agir dans la durée.

Nous y intégrons les contrôles adaptés au projet : limites de temps et de coût, gestion des erreurs, points de reprise, validations humaines et traces d’exécution. L’isolation des actions et la protection des secrets complètent ce dispositif dans l’infrastructure.

Context engineering : fournir la bonne information au bon moment

Le context engineering organise ce que le modèle reçoit à chaque étape : instructions, documents sélectionnés, outils disponibles, historique utile et mémoire autorisée. Nous travaillons ce contexte pour limiter le bruit et garder les informations nécessaires à la tâche.

Le choix du modèle, le prompt engineering et, lorsque les évaluations le justifient, le fine-tuning complètent cette conception, selon vos exigences de qualité, de confidentialité, de latence et de coût.

Mesurer la qualité et garder la maîtrise

Un agent se juge sur le résultat de la tâche et sur les actions qu’il a réalisées. Nous définissons des scénarios d’évaluation représentatifs et suivons la réussite des tâches, la fidélité aux sources, les corrections humaines, les délais et le coût par opération.

La mise en production intègre des droits limités au nécessaire, des validations pour les actions sensibles, des protections contre l’injection d’instructions et une possibilité de reprise par une personne. L’observabilité et les pratiques LLMOps / AgentOps permettent ensuite de suivre les versions, détecter les régressions et améliorer le système à partir des usages.

Du premier cas d’usage à la mise en production

1. Cadrer la valeur — choisir un processus, ses utilisateurs, ses contraintes et les indicateurs qui permettront de décider de la suite.
2. Concevoir l’architecture — préciser les données, les modèles, les intégrations, le niveau d’autonomie et les responsabilités humaines.
3. Éprouver un pilote — tester sur un périmètre limité, comparer les résultats au fonctionnement actuel et ajuster avec les équipes.
4. Industrialiser et transmettre — préparer le déploiement, l’exploitation, la documentation et la formation pour inscrire l’usage dans la durée.

Vous avez un processus à simplifier ou un premier agent à faire évoluer ? Parlons de vos usages et de votre environnement pour définir un point de départ concret.