Agents intégrés

Ce que c'est

La plupart des entreprises qui ajoutent de l'IA à une surface client aujourd'hui collent par-dessus un chatbot générique — un widget tiers avec une personnalité figée, une base de connaissance qui diverge du reste de l'entreprise et une façon de casser silencieusement lorsque le fournisseur livre une mise à jour de modèle. Les Agents intégrés remplacent cela par un agent IA qui vit à l'intérieur de votre site web, application mobile, interface produit ou ligne vocale, avec la personnalité, les sources de connaissance et la surface d'outils que vous approuvez. Il lit dans le même substrat de données que le reste de votre pile IA. Il appelle les mêmes outils gouvernés. Il écrit ses conversations dans la même table gouvernée. Et lorsqu'il ne peut pas résoudre une question, il achemine l'issue par un chemin que vous avez défini — créer un ticket, envoyer un courriel à une équipe, publier dans Slack, transférer à un humain — et confirme au client que quelque chose est en train de se passer.

Pourquoi c'est important

Le chatbot est la surface IA que la plupart des clients voient réellement, et celle le plus souvent bâtie sur une infrastructure louée que personne dans l'équipe ne contrôle. Le coût se manifeste de trois manières. La personnalité dérive : chaque mise à jour de modèle du fournisseur est une occasion pour le ton de changer sans que personne ne s'en aperçoive. La connaissance reste générique : « l'IA » du fournisseur ne voit pas vos documents produit, votre historique de commandes, vos patrons de soutien, votre inventaire en direct. Et le mode d'échec est embarrassant : quand le bot n'a pas la réponse, il le dit, et la conversation se termine là — sans ticket, sans courriel, sans suivi, sans trace que le client ait jamais posé la question. Les Agents intégrés enlèvent les trois. La personnalité est un invariant testé. La connaissance vient de votre substrat gouverné. Chaque conversation a une issue explicite.

Ce que nous construisons

Un widget personnalisable — clavardage, voix ou multicanal — qui s'intègre à votre site, application ou ligne vocale via une balise script d'une ligne, un paquet npm (React, Vue, Svelte), un Web Component ou un iframe en sandbox. Une console de personnalité où vous définissez ton, patrons de refus, portée et variantes linguistiques. Un pipeline d'ingestion de connaissance qui connecte documents téléversés, Notion, Drive, Confluence, votre site public et toute source gouvernée par le service Fondations de données. Des connexions MCP en direct vers vos systèmes métier (Shopify, Stripe, Zendesk, Salesforce, API internes, outils de billetterie). Un pipeline d'inférence de capacité qui lit tout ce que vous avez connecté et propose les sujets dont l'agent peut parler et les actions qu'il peut prendre — pour que vous approuviez, rejetiez ou modifiiez chaque élément avant qu'il ne soit en ligne. Des règles d'acheminement d'issue qui décident ce qui se passe à la fin de chaque conversation : création de ticket avec contexte complet, courriel interne, notification Slack ou Teams, transfert humain en direct avec la conversation déjà chargée pour la personne qui prend la suite. Une propagation d'identité pour que l'agent sache qui est le visiteur lorsqu'il est connecté, avec des capacités à portée différente pour les visiteurs authentifiés et anonymes. Le tout passe par la passerelle GroupemediaAI : le modèle sous chaque étape est une décision de routage, jamais une réécriture.

• Widget intégrable — clavardage, voix, SDK mobile, Web Component
• Charte de personnalité avec suite de tests comportementaux, stable d'un modèle à l'autre
• Ingestion de connaissance (documents, sources en direct, exploration web) vers des tables gouvernées
• Connexions MCP en direct avec activation gouvernée par approbation
• Inférence de capacité — le système propose, vous approuvez
• Acheminement d'issue : tickets, courriels, Slack, transfert humain en direct
• Propagation d'identité avec portée double (authentifié / anonyme)
• Agnostique aux fournisseurs LLM via la passerelle GroupemediaAI
• Multilingue avec variantes de ton par langue
• Redaction PII à la capture, rétention configurable (Loi 25, RGPD, HIPAA)
• Télémétrie de coût par session et budgets
• Console d'administration, interrupteur d'arrêt et rejeu complet des traces

Comment cela fonctionne

Étape 1 : vous connectez les sources de connaissance et les serveurs d'outils. Étape 2 : une passe d'inférence lit tout et propose une liste de sujets dont l'agent pourrait discuter et de fonctions d'outils qu'il pourrait appeler — chacun regroupé, nommé, décrit. Étape 3 : vous révisez la proposition dans la console d'administration : accepter, rejeter ou modifier chaque élément ; définir des seuils de confiance ; déclarer le langage de refus pour ce que l'agent ne doit jamais faire. Étape 4 : les capacités approuvées passent en ligne derrière une charte de personnalité versionnée, elle-même testée par des sondes comportementales à chaque changement de prompt ou de modèle. Étape 5 : l'agent opère — chaque conversation tracée, chaque issue acheminée, chaque question non résolue devenant un ticket-avec-contexte ou un courriel-avec-contexte qui ferme la boucle en confirmant au client. Étape 6 : la table de conversations alimente l'Intelligence conversationnelle, qui regroupe les échecs et propose des mises à jour de connaissance qui reviennent dans le substrat de l'agent. Étape 7 : quand les sources changent significativement, le pipeline d'inférence propose des ajouts pour votre approbation. Résultat : un agent qui s'améliore tranquillement, avec un humain clairement dans la boucle pour décider ce que « mieux » veut dire.

Avec quoi cela s'articule

S'appuie sur la Plateforme IA — chaque appel de modèle passe par la passerelle avec routage par étape, bascules et attribution de coût par session, par locataire, par workflow. Lit dans les Fondations de données — la base de connaissance vit dans des tables gouvernées dont les permissions se propagent au retrieval ; l'agent ne peut pas retourner du contenu que l'utilisateur n'a pas le droit de voir. Appelle des outils via le Registre d'outils MCP — mêmes portées, mêmes pistes d'audit, même gouvernance que tout autre agent du système. Écrit les conversations dans la même table gouvernée que lit l'Intelligence conversationnelle : les échecs de l'agent intégré se regroupent aux côtés de ceux des autres canaux. Hérite de la discipline de la Personnalité synthétique — la charte est un artefact versionné et testé, pas un prompt qui dérive. Achemine les issues via l'Approbation humaine lorsqu'un transfert ou une action à risque l'exige. Ferme la boucle d'amélioration via la Connaissance en boucle fermée.

Ce que ce n'est pas

Pas un autre widget de chatbot loué — l'infrastructure vous appartient ; le fournisseur de modèle est une décision de routage. Pas un agent autonome non supervisé — chaque capacité est approuvée avant activation, chaque action à fort impact est encadrée, chaque conversation est tracée. Pas un FAQ générique — l'agent est ancré dans vos données vivantes, vos outils vivants et votre voix de marque. Pas de verrouillage fournisseur — le widget est vôtre, le LLM est interchangeable, les sources de connaissance sont gouvernées dans vos fondations. Pas une boîte noire — chaque conversation a une trace complète des preuves récupérées, des appels d'outils, des décisions et de la route d'issue empruntée. Pas un remplacement du soutien humain — c'est la couche qui résout ce qui doit être en libre-service et achemine tout le reste vers le bon humain, contexte déjà chargé.

Quand commencer

Signes : un fournisseur de chatbot existant dont le ton a dérivé depuis la dernière mise à jour de modèle ; une surface IA orientée client à la feuille de route et le désir de ne pas livrer un widget générique ; un soutien multicanal qui se disperse entre web, application, WhatsApp, voix, chaque canal étant sa propre intégration ; une équipe interne sollicitée quotidiennement pour des questions qu'un agent correctement délimité pourrait traiter ; une riche documentation produit, des données de commande structurées et un système de billetterie qu'aucune surface IA n'utilise actuellement ensemble. Points de départ : une seule page à fort trafic (tarifs, retours, accueil soutien) équipée d'un agent à portée étroite qui fait FAQ et création de tickets ; une surface produit connectée où l'agent gagne des capacités à portée d'identité comme consultation de commande et modification de compte ; ou une ligne vocale où la même personnalité prend les appels entrants avec les mêmes capacités approuvées que le widget web.