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Réponse rapide
UnlockLive IT conçoit et livre des agents d’IA de production pour les entreprises nord-américaines — ceux qui se déploient vraiment, pas ceux qui s’arrêtent à une démo tape-à-l’œil. Nos agents gèrent le support client, le traitement de documents, la qualification commerciale, la recherche de connaissances internes, l’automatisation de navigateur et les interactions vocales. Nous construisons avec LangChain, LangGraph, l’OpenAI Agents SDK, et Anthropic Claude, sur des backends FastAPI ou Next.js. Chaque agent que nous livrons inclut, le cas échéant, la génération augmentée par récupération, une couche d’utilisation d’outils avec une authentification appropriée, des tests d’évaluation structurés, de l’observabilité et des garde-fous contre l’injection de prompt et l’hallucination.
Ce que nous construisons
Assistants d’IA destinés aux clients:Chatbots et copilotes en production intégrés aux produits SaaS, applications web et applications mobiles. Réponses en streaming, mémoire de conversation, utilisation d'outils, escalade vers un humain, piste d'audit complète.
Systèmes RAG internes (génération augmentée par récupération):Systèmes de recherche et de réponse construits sur la documentation, les tickets, les contrats ou la base de connaissances de votre entreprise. Pinecone, Weaviate, Qdrant ou pgvector pour la recherche ; le LLM de votre choix pour la génération.
Workflows multi-agents:Des agents qui planifient, décomposent les tâches, appellent des outils et passent la main à d'autres agents. Conçus avec LangGraph, OpenAI Agents SDK ou AutoGen selon le cas d'usage.
Traitement documentaire par IA:Extraction de factures, revue de contrats, analyse de CV, saisie de formulaires, en combinant OCR (AWS Textract, Google Document AI), extraction structurée (LLM en mode JSON ou appel de fonctions) et validation avec intervention humaine.
Agents vocaux:Agents vocaux en temps réel avec Vapi, Retell, LiveKit ou des pipelines sur mesure au-dessus de l'API OpenAI Realtime et d'Eleven Labs. Utilisés pour le support entrant, la qualification commerciale sortante et la prise de rendez-vous.
Agents utilisant un navigateur et un ordinateur:Agents qui pilotent des navigateurs (Playwright + LLM) ou des bureaux complets (Anthropic computer-use, OpenAI Operator) pour l’automatisation des opérations internes, les tests QA et la saisie de données.
Notre stack technologique d’agents d’IA
Notre processus de développement d’agents d’IA
- Découverte et conception des cas d’usage (1 à 2 semaines): Nous commençons par cartographier le flux de travail réel que vous voulez automatiser. De nombreux projets d’IA échouent parce qu’ils ont été cadrés comme « nous avons besoin d’un assistant IA » plutôt que « nous devons réduire de 40 % notre temps de traitement moyen de 12 minutes sur les tickets de support de niveau 1 ». Nous vous aidons d’abord à définir l’indicateur de réussite.
- Prototype et choix du modèle (1 à 2 semaines): Construire un prototype fonctionnel avec 2 ou 3 combinaisons candidates de modèles et d’architectures. Les exécuter sur un jeu de données représentatif de 50 à 200 exemples réels de votre domaine. Choisir un gagnant selon la qualité, la latence et le coût.
- Build de production (4 à 12 semaines): Mise en œuvre complète avec pipeline de récupération, suite d'évaluation, observabilité, gestion des replis, limitation de débit, défense contre l'injection de prompt et pipeline de déploiement.
- Suite d’évaluation et red teaming (1 à 2 semaines, en parallèle): Construire une suite d’évaluation automatisée qui détecte les régressions avant leur mise en production. Mener des tests d’injection de prompt et de jailbreak. Documenter les modes de défaillance acceptables.
- Lancement progressif et itération (2 à 4 semaines): Déploiement auprès d'un petit groupe d'utilisateurs internes ou de clients bêta. Collecte des journaux, échantillonnage des échecs, et ajustement des prompts, de la récupération et du routage selon l'usage réel.
- Déploiement en production et optimisation continue: Lancement complet avec astreinte, revues hebdomadaires des métriques et backlog d'expérimentations sur les modèles et les prompts.
Questions fréquentes
Qu’est-ce qu’un agent d’IA et en quoi diffère-t-il d’un chatbot ?
Un chatbot répond à des messages. Un agent d’IA utilise un LLM pour décider des actions à entreprendre, appelle des outils ou des API externes, observe les résultats et itère jusqu’à avoir terminé une tâche en plusieurs étapes. Un chatbot de support pourrait répondre à « où est ma commande ? » à partir d’une base de connaissances. Un agent de support appellerait réellement votre API de gestion des commandes, retrouverait la commande, interrogerait l’API du transporteur et rédigerait une réponse avec le lien de suivi en direct — le tout sans intervention humaine.
Quel LLM utiliser — OpenAI, Claude ou open source ?
Cela dépend du cas d’usage. En 2025, Claude (Sonnet 4.5 et Opus 4.5) est en tête en codage, utilisation agentique d’outils et raisonnement sur long contexte. La famille GPT-5 d’OpenAI est en tête en raisonnement général, en multimodal et pour l’écosystème d’outils le plus large. Les modèles open source hébergés sur Groq, Together ou votre propre infrastructure sont compétitifs sur le prix et la latence pour des tâches plus ciblées. Nous utilisons couramment un mélange — par exemple, Claude Sonnet pour la boucle principale de l’agent et un modèle open source plus petit pour des décisions peu coûteuses de classification ou de routage.
Combien coûte la création d’un agent d’IA ?
Un agent ciblé à tâche unique (un workflow, une source de données, un canal) coûte généralement de 25 000 $ à 75 000 $ à construire. Un système multi-agents plus capable, avec plusieurs intégrations, du RAG, des évaluations et une interface sur mesure, coûte de 80 000 $ à 250 000 $. Les déploiements d’entreprise avec conformité stricte, isolation des données multi-tenant et SLA de 99,9 % démarrent à 200 000 $. Les coûts d’inférence récurrents sont distincts et dépendent de votre volume et du choix du modèle.
Comment prévenez-vous les hallucinations et l’injection de prompt ?
Hallucinations : ancrer chaque réponse dans des sources récupérées, exiger des citations, exécuter des évaluations automatisées de factualité et ajouter un chemin de repli « je ne sais pas ». Injection de prompt : entrées d’outils structurées (aucune concaténation de chaînes dans les prompts système), appels d’outils sur liste d’autorisation, classificateurs de sortie, fenêtres de contexte séparées pour les données non fiables et validation humaine pour les actions à haut risque. Chaque système que nous livrons inclut un modèle de menaces documenté.
L’agent peut-il s’intégrer à nos systèmes existants (Salesforce, Zendesk, API internes) ?
Oui. Les intégrations d’outils sont au cœur du développement d’agents. Nous avons réalisé des intégrations avec Salesforce, HubSpot, Zendesk, Intercom, Notion, Slack, Microsoft 365, Google Workspace, Stripe, des services AWS, des API REST/GraphQL internes et des bases SQL. L’authentification repose généralement sur OAuth 2.0 ou des comptes de service avec des périmètres de moindre privilège.
Nos données seront-elles utilisées pour entraîner des modèles ?
Pas sans votre accord explicite. OpenAI, Anthropic, Google et AWS Bedrock proposent tous des offres entreprise avec zéro rétention des données et des garanties contractuelles que vos données ne servent pas à l’entraînement. Nous utilisons ces offres par défaut et pouvons déployer entièrement sur votre propre compte AWS, Azure ou GCP si la résidence des données est une exigence stricte.
Comment mesurez-vous si l’agent fonctionne réellement ?
Chaque agent que nous livrons s’accompagne de trois niveaux de mesure : (1) une suite d’évaluation automatisée exécutée à chaque changement de prompt ou de modèle, (2) une télémétrie de production couvrant la latence, le coût, le taux de réussite des appels d’outils, le taux de repli et les signaux de retour des utilisateurs, et (3) une revue humaine périodique de conversations échantillonnées. Nous les relions à l’indicateur métier défini lors de la découverte — par exemple le taux de déviation des tickets, la précision de la qualification des leads ou les heures économisées par semaine.
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Décrivez-nous le workflow à automatiser. Nous répondrons sous un jour ouvrable avec un avis franc sur ce qui est réalisable, ce que cela coûtera et combien de temps cela prendra. Réservez un appel stratégique gratuit avec notre équipe de Toronto.
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