Service
Agents IA avec garde-fous
Un agent qui agit sur vos outils, mais jamais tout seul.
Un agent IA lit vos données, raisonne et déclenche des actions dans vos logiciels. C’est là qu’il devient utile, et c’est exactement là qu’il devient risqué : un agent à qui on donne tous les droits finit par faire une bêtise coûteuse, un jour, sans prévenir.
Je construis l’inverse. Un périmètre étroit, des plafonds, une validation humaine sur ce qui engage l’entreprise, et une trace de chaque décision. On démarre en lecture seule, on mesure, puis on ouvre les actions une par une.
Les garde-fous se conçoivent avec l’agent, jamais après
Périmètre étroit
L’agent n’accède qu’aux données et aux actions dont sa tâche a besoin. Pas de clé d’API universelle, pas de droit d’écriture « au cas où ».
Validation humaine
Ce qui engage l’entreprise — un message envoyé à un client, un remboursement, une suppression — passe par une confirmation. L’agent prépare, vous décidez.
Décisions tracées
Chaque appel, chaque réponse du modèle et chaque action sont journalisés. Le jour où l’agent se trompe, on remonte à la cause au lieu de deviner.
Les agents que je construis
On part toujours d’une tâche précise et mesurable, que quelqu’un fait aujourd’hui à la main.
Assistant support
L’agent retrace un paiement entre votre facturation, votre ERP et votre CRM, résume le dossier et propose une réponse. Il lit, votre équipe envoie.
Pré-qualification de dossiers
Chaque demande entrante est lue, complétée par ce que vous savez déjà du contact, classée, puis routée vers la bonne personne avec le motif affiché.
Aide à la rédaction guidée
L’agent accompagne la saisie d’un document long, pré-remplit ce qu’il peut déduire et signale les manques avant l’envoi.
Une question ? J’ai une réponse !
Par où commence un projet d’agent ?
Par une tâche, pas par une technologie. On prend quelque chose que quelqu’un fait à la main aujourd’hui, on mesure ce que ça coûte en temps, et on construit un agent en lecture seule qui la prépare. L’ouverture des actions vient après, quand les chiffres sont là.
Quel modèle utilisez-vous ?
Celui qui convient à la tâche : OpenAI, Anthropic, ou un modèle plus petit quand la tâche s’en contente. Le choix est isolé derrière une couche de code que je maîtrise, donc il reste réversible.
Que se passe-t-il quand l’agent se trompe ?
Rien d’irréparable, parce que c’est prévu dès la conception. Le périmètre est limité, les actions sensibles attendent une validation, les volumes sont plafonnés et le journal permet de rejouer la séquence pour corriger la cause.
Combien de temps avant un premier agent en production ?
Quatre à six semaines pour un agent en lecture seule, utile et testable par vos équipes. Les actions automatiques s’ouvrent ensuite, une par une.
On regarde ensemble ce qui peut être automatisé chez vous ?
20 minutes, sans engagement, pour comprendre votre contexte et vous dire honnêtement si ça vaut le coup.
Réserver un appelVous préférez écrire ? contact@lafonderie.io