Agents IA
Des agents qui travaillent. Pas des démos.
Un agent utile exécute des tâches de bout en bout dans vos systèmes, sous supervision : nous les concevons, les évaluons et les mettons en production — avec les garde-fous qui vont avec.
En bref
Un agent IA ne se contente pas de répondre : il planifie, agit dans vos systèmes — ERP, CRM, messagerie — et rend compte. Hunter BI conçoit des agents sur les modèles OpenAI et Anthropic, ou en architecture hybride qui affecte le meilleur modèle à chaque étape. Chaque agent part en production avec un périmètre d'action explicite, une journalisation complète et une supervision humaine sur les décisions qui engagent l'entreprise.
Ce qui change
Un agent ne répond pas : il accomplit
Le saut entre un assistant conversationnel et un agent de production ne se joue pas dans le modèle, mais dans l'ingénierie qui l'entoure.
Le changement
Du chatbot à l'agent
Un chatbot répond à une question ; un agent accomplit une mission. Il décompose un objectif, interroge vos systèmes, exécute des actions — créer un ticket, rapprocher des écritures, préparer un dossier — puis vérifie son propre travail. Ce changement de nature exige un changement de méthode : périmètres d'action, tests sur cas réels et supervision remplacent la simple qualité de conversation.
même modèle — deux natures
avant
Chatbot
- Reçoit une question
- Rédige une réponse
- Attend la suivante
après
Agent
- Reçoit une mission
- Décompose et planifie
- Agit dans l'ERP, le CRM, la messagerie
- Vérifie son résultat, puis rend compte
Familles de modèles
Agents GPT, agents Claude — ou les deux
Hunter BI est partenaire d'OpenAI et d'Anthropic. Le modèle retenu sort de vos mesures, pas d'une préférence de cabinet.
Agents GPT
L'écosystème le plus large
AgentKit, function calling, Codex : l'écosystème OpenAI offre des briques matures pour construire des agents connectés à vos outils, en particulier quand vos équipes travaillent déjà dans ChatGPT Enterprise. Nous les déployons avec des connecteurs authentifiés, des périmètres d'action fermés et une traçabilité complète.
›mission : traiter la demande 2 417
outils déclarés : commandes.lire · factures.lire · reponse.rediger
appel — commandes.lire(fournisseur : 8841) → 3 lignes ouvertes
appel — factures.lire(commande : 55 902) → écart 1 240 MAD
réponse rédigée — envoi soumis à validation acheteur
Agents Claude
La profondeur d'exécution
Claude excelle sur les tâches longues et structurées : analyser un dossier de crédit, refondre un module avec Claude Code, conduire un raisonnement en plusieurs étapes sans perdre le fil. Avec MCP, ses accès à vos systèmes sont typés et journalisés — une base saine pour des agents auditables.
tâche longue — accès MCP typés et journalisés
Agents hybrides
Le meilleur modèle à chaque étape
Rien n'oblige à choisir un camp : un routeur affecte chaque étape au modèle le plus performant — et le plus économique — pour la tâche. Classification rapide sur un petit modèle, extraction sur GPT, synthèse longue sur Claude : l'architecture hybride réduit les coûts et améliore la qualité, mesures à l'appui.
routeur — une étape, un modèle
Classification de la demande
0,3 s
Extraction des champs
1,1 s
Synthèse longue du dossier
6,4 s
Vérification croisée
2,0 s
Automatisation
Les workflows où l'agent tient la charge
Les cas standards passent en automatique, les exceptions remontent à vos équipes — et le taux de traitement se mesure chaque semaine.
Workflows
L'automatisation qui absorbe le réel
Traitement des factures fournisseurs, qualification des demandes entrantes, veille réglementaire, préparation de reportings : nous automatisons les workflows où l'agent traite les cas standards et transmet les exceptions à vos équipes — avec un taux de traitement automatique qui se mesure, semaine après semaine.
traitement automatique — semaine 26
Factures fournisseurs
82 %
Demandes entrantes
70 %
Préparation des reportings
64 %
Le reste part en exception — vers un humain, avec le contexte déjà réuni.
Agents départementaux
Des agents déjà cadrés pour vos métiers
RH, finance, ventes, achats : nos agents métiers sont des agents préconfigurés, adaptés à vos systèmes et à vos règles plutôt que construits de zéro.
Garde-fous & supervision
Un agent autonome reste un agent encadré
L'autonomie se donne par degrés, contre des contrôles techniques — pas contre des consignes de bonne conduite.
Périmètre d'action explicite
Chaque agent dispose d'une liste fermée d'actions autorisées, de plafonds et de systèmes accessibles — tout le reste est refusé par défaut.
Supervision humaine
Les actions qui engagent l'entreprise — paiement, envoi externe, modification de contrat — attendent une approbation humaine dans le flux de travail.
Journalisation complète
Chaque décision, chaque appel d'outil et chaque donnée consultée sont tracés : l'audit peut reconstituer le raisonnement complet de l'agent.
Arrêt et réversibilité
Un agent se met en pause en un geste, et ses actions critiques sont conçues pour être annulables — c'est de là que vient la confiance.
Questions fréquentes
Quelle différence entre un chatbot et un agent IA ?
Un chatbot répond à des questions ; un agent exécute des tâches : il planifie, agit dans vos systèmes via des connecteurs sécurisés, vérifie son résultat et rend compte. La différence se joue dans l'ingénierie — périmètres d'action, supervision, journalisation — bien plus que dans le modèle utilisé.
Faut-il choisir entre agents GPT et agents Claude ?
Non. Le bon choix dépend de la tâche : nous évaluons les deux familles de modèles sur vos cas réels et retenons la plus performante — ou une architecture hybride qui les combine. Hunter BI est partenaire des deux réseaux ; la recommandation reste guidée par vos mesures.
Comment empêcher un agent de commettre une erreur coûteuse ?
Par des garde-fous techniques, pas des consignes : liste fermée d'actions autorisées, plafonds, approbation humaine obligatoire pour les opérations qui engagent l'entreprise, journalisation intégrale et procédure d'arrêt immédiat. L'agent est testé contre des scénarios d'erreur avant toute mise en production.
Combien de temps pour mettre un agent en production ?
Comptez dix à quatorze semaines pour un premier agent : cadrage du workflow, développement des connecteurs, pilote évalué sur des cas historiques, puis durcissement et mise en production. Les agents suivants vont plus vite — connecteurs et garde-fous se réutilisent.
Quel workflow mettriez-vous entre les mains d'un agent ?
Un atelier de 90 minutes pour choisir le premier workflow, mesurer ce qu'il coûte aujourd'hui et fixer les garde-fous avant d'écrire la première ligne de code.
- Réponse sous 24 h ouvrées, par un ingénieur
- Diagnostic gratuit, sans engagement
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