Assistants internes
Retrouver procédures et informations métier à partir des sources auxquelles l’utilisateur a accès. Support IT, questions RH, documentation interne ou assistance aux équipes commerciales.
Notre intervention
Agents IA et chatbots d’entreprise : du pilote au service en production
Etixio conçoit, réalise et maintient des agents IA et des chatbots d’entreprise connectés à vos données et à vos outils métier. Un assistant utile relie les modèles, les connaissances et les actions autorisées dans votre système d’information : nous construisons ce lien, du premier pilote au service supervisé en production.
Pour qui
Entreprises et éditeurs SaaS qui veulent un assistant ou un agent relié à leurs données et outils métier
Ce que vous obtenez
Un agent IA ou chatbot connecté à vos sources, avec droits d’accès, actions validées et supervision
Format
Discovery et architecture, pilote, puis passage à l’échelle et maintenance
Démarrage
Un premier pilote généralement en quelques semaines, selon les intégrations et les données
Ce que nous réalisons
Un périmètre relié à votre activité.
Un chatbot IA aide à trouver une information ; un agent IA peut aussi appeler des outils pour effectuer une opération. Le périmètre doit préciser cette différence. Nous partons des demandes réelles et des actions autorisées : consulter un dossier, préparer une réponse, qualifier une demande ou déclencher un traitement après validation.
Relation client
Répondre aux demandes courantes, qualifier un besoin et transmettre les situations qui nécessitent une intervention humaine.
Actions métier
Connecter CRM, ERP ou outils de support avec des permissions et des validations explicites, pour créer un ticket, mettre à jour une fiche ou suivre une commande.
Agents intégrés à votre produit
Un éditeur peut ajouter un assistant à son application SaaS. L’agent devient une fonctionnalité du produit, avec ses règles par client, son suivi de consommation et son cycle d’évolution. Voir nos solutions IA pour l’entreprise.
Sous le capot
Comment fonctionnent nos agents IA et chatbots ?
Nos agents IA s’appuient sur des modèles de langage (LLM) et sur une architecture RAG (recherche augmentée) qui retrouve les passages pertinents dans vos sources avant de préparer une réponse. Le modèle n’est qu’un composant : la qualité tient surtout aux données, aux droits et aux contrôles qui l’entourent.
Connexion à vos sources
Fichiers (PDF, Word, Excel), bases de connaissances internes, ERP, CRM et outils métier via leurs API.
Indexation et droits d’accès
Indexation des contenus, filtrage par profil et connexion à votre gestion des identités (SSO, Azure AD). Chaque utilisateur n’accède qu’aux informations pour lesquelles il a déjà les droits.
Interface adaptée à l’usage
Widget intégré à votre site ou intranet, Teams, Slack ou autre outil collaboratif, écran dédié dans votre application web ou mobile.
Supervision et amélioration continue
Traces des échanges, tests de qualité, suivi des coûts et enrichissement progressif de la base de connaissances.
Du travail aux livrables
Le déroulement de l’intervention.
Nous identifions les sources de connaissance, les API disponibles et les droits de chaque utilisateur. Un premier parcours sert à vérifier la recherche, les réponses et les cas d’escalade. Pour les actions, nous définissons les paramètres acceptés, les confirmations nécessaires et le comportement en cas d’échec ou de demande répétée. L’interface rend visibles les limites et le résultat de l’opération.
Discovery et architecture cible
Ateliers métier et conception de l’échange, audit des données, des risques et de la conformité, architecture cible (RAG, outils, canaux) et feuille de route du pilote.
Pilote et mise en service
Un premier agent IA ou chatbot connecté à vos données, avec ses connecteurs (Zendesk, Intercom, Slack…), ses actions (tickets, CRM, commandes), ses tableaux de bord et ses tests de qualité.
Passage à l’échelle et maintenance
Observabilité, garde-fous et tests adverses, optimisation des coûts et de la latence, transfert vers un humain, procédures d’exploitation et engagements de service.
Les éléments remis à votre équipe
- Cas d’usage priorisés
- Jeu de tests métier
- Application intégrée et supervision
Du prototype à la production
Votre agent IA existe déjà en prototype ?
Un agent qui fonctionne en démonstration n’est pas encore un service. Nous reprenons les POC d’agents IA et de chatbots pour les rendre exploitables : authentification et droits, gestion des erreurs et des reprises, évaluations sur des demandes réelles, supervision, maîtrise des coûts et documentation. Nous conservons ce qui tient et reconstruisons ce qui doit l’être.
Notre article sur le passage d’un projet d’agents IA du POC à la production détaille la démarche.
La réalisation en pratique
Des agents IA déjà construits par Etixio.
Un agent pour synthétiser le dossier médical
Pour un établissement hospitalier, l’agent explore les informations du dossier et en restitue une synthèse chronologique aux équipes d’anesthésie, comme assistance à la lecture.
Bobby : interroger les données de notre ERP
Un projet interne qui donne accès aux informations de projets, de congés ou de suivi commercial à travers une interface conversationnelle reliée à l’ERP.
Les choix qui comptent
Les points à décider avec votre équipe.
La pertinence d’un agent se mesure sur des demandes représentatives, pas sur une conversation de démonstration. Nous examinons les erreurs, le coût, le temps de réponse et le passage à un interlocuteur humain. Les permissions données aux outils restent limitées au besoin ; les consignes envoyées au modèle ne remplacent pas des contrôles applicatifs.
Technologies et intégrations
Les modèles et outils que nous intégrons.
Nous adaptons la technologie à vos contraintes de sécurité, de gouvernance et de budget, qu’il s’agisse d’une solution open source, d’un service du marché ou d’une approche hybride.
Modèles
OpenAI, Anthropic (Claude), Google (Gemini, Vertex AI), Azure AI, Cohere ou modèles compatibles avec l’API OpenAI.
Développement
Node.js et TypeScript, Python, React, bases vectorielles pour le RAG, traces et observabilité, garde-fous de sécurité.
Plateformes conversationnelles
Rasa, Botpress, Intercom Fin ou Zendesk AI lorsque votre support s’appuie déjà sur ces outils.
Le cadre de collaboration
Préparer le premier échange.
Vous pouvez présenter le fonctionnement actuel, les utilisateurs concernés et les difficultés rencontrées. Les documents, les exemples et les accès nécessaires sont précisés ensuite, selon le périmètre retenu. Le premier objectif est de comprendre le travail à réaliser et les dépendances qui peuvent conditionner son déroulement.
Le cadrage et le pilote peuvent être réalisés au forfait ; l’évolution et la maintenance de l’agent dans la durée sont confiées à une équipe dédiée encadrée par un lead technique.
Questions fréquentes
Agents IA et chatbots : vos questions.
Quelle est la différence entre un chatbot et un agent IA ?
Un chatbot répond aux questions à partir d’une base de connaissances ou de règles définies. Un agent IA peut aussi exécuter des actions, interagir avec vos outils métier et automatiser certaines tâches, dans les limites des permissions et des validations prévues.
Quels cas d’usage conviennent le mieux à un chatbot IA ?
Le support client et le support IT, l’accès à la documentation interne, les questions RH, l’assistance métier et la qualification des demandes avant intervention humaine. Notre article sur les fonctions clés d’un chatbot IA détaille ces usages.
Combien de temps faut-il pour déployer un chatbot IA ?
Un premier pilote peut généralement être mis en place en quelques semaines. Le délai dépend des cas d’usage, des intégrations nécessaires, de la qualité des données disponibles et du niveau de personnalisation attendu.
Un agent IA peut-il être connecté à nos outils métier ?
Oui. Nous connectons les agents à des CRM, ERP, outils ITSM, bases documentaires, intranets ou applications métier via leurs API, pour consulter des informations ou déclencher des actions. Les opérations qui modifient des données peuvent exiger une confirmation explicite.
Comment sécuriser les données de l’entreprise ?
L’agent est relié à votre gestion des identités et à vos règles d’autorisation, de sorte que chaque utilisateur n’accède qu’aux informations pour lesquelles il a déjà les droits. Les échanges sont journalisés et les permissions des outils restent limitées au besoin.
Quels modèles d’intelligence artificielle utilisez-vous ?
Nous choisissons selon vos contraintes techniques, de sécurité et de gouvernance. Les solutions peuvent s’appuyer sur OpenAI, Anthropic, Azure AI, Vertex AI ou d’autres modèles compatibles, comparés sur un même jeu de demandes réelles.
Pouvez-vous reprendre un agent IA développé en prototype ?
Oui. Nous analysons le code, les données et les résultats du POC, puis ajoutons ce qui manque pour la production — droits, gestion des erreurs, évaluations, supervision et maîtrise des coûts — avant la mise en service et la maintenance.
Restons-nous propriétaires du code et des données ?
Oui. Le code réalisé, les configurations et les données restent les vôtres. La documentation et les accès sont prévus pour que votre équipe ou une autre puisse reprendre le service.
Parlons de votre projet d’agent IA.
Présentez-nous ce que vous voulez construire, les utilisateurs concernés et votre environnement technique. Nous préciserons ensemble le premier périmètre à étudier.