Déployez votre premier Agent Métier en 15 jours !

Beaucoup d'entreprises font face au phénomène du "Shadow IA" : des collaborateurs qui testent des outils en autonomie, souvent au détriment de la sécurité et de la gouvernance des données. 

Ce webinaire présente une approche structurée pour intégrer l'IA générative non pas comme un simple gadget, mais comme un levier business maîtrisé et "scalable".

L'approche "Solution" vs "Code First"

Pour intégrer l'IA, deux voies s'offrent aux entreprises :

• L'approche Code First : Idéale si l'IA est votre "Core Business" (ex: startup spécialisée).
• L'approche Plateforme (Low-Code) : Pour la majorité des entreprises, l'IA est un support de performance. S'appuyer sur une plateforme existante permet de se concentrer sur l'usage, la donnée et la création de valeur plutôt que sur la complexité technique.

Maîtrise technologique et Souveraineté

Choisir une solution de marché ne signifie pas renoncer à la maîtrise de sa "stack" technique. Une infrastructure IA robuste repose sur plusieurs couches :

1. Hébergement : Stratégies Cloud public, Cloud de confiance ou même "On Premise" (serveurs internes) pour une isolation totale.
2. Choix des modèles (LLM) : Un arbitrage entre souveraineté (ex: Mistral), coût et performance (ex: GPT-4, Claude).
3. Anonymisation : Mise en place de proxys de "PII Masking" pour identifier et masquer les données sensibles avant qu'elles n'atteignent le modèle de langage.

Lutter contre l'hallucination : Le RAG

L'un des freins majeurs à l'adoption de l'IA est l'hallucination (l'invention d'informations). La solution réside dans le RAG (Retrieval Augmented Generation) :

• On fournit un contexte précis (vos documents internes) à l'agent.
• On lui impose de raisonner uniquement sur ce contexte.
• La clé du succès repose sur la qualité de l'ingestion des données (Deep Understanding) pour traiter même les schémas techniques et les tableaux complexes.

La méthode pour déployer en 15 jours : L'IA Lab

Comment prouver la rentabilité de l'IA rapidement ? Grâce à l'offre IA Lab d'Eurelis :

• Sandbox sécurisée : Déploiement d'un environnement hermétique basé sur le socle Open Source Flowise.
• Acculturation métier : On ne forme pas des techniciens, mais des "Champions IA" au sein des directions métiers (RH, Juridique, Finance) via des hackathons de 1 ou 2 jours.
• Industrialisation native : Contrairement à un simple prototype, la Sandbox est conçue pour être "Scalable by Design". Une fois le cas d'usage validé, le passage à l'échelle se fait sans réimplémentation lourde.

À propos d’Eurelis : Votre partenaire de transformation digitale

Depuis plus de 20 ans, Eurelis accompagne les entreprises dans la conception et le déploiement de solutions numériques à forte valeur ajoutée. Agence digitale experte en conseil et réalisation, Eurelis transforme les technologies complexes en leviers de croissance concrets.

Pourquoi nous faire confiance ?

• Expertise "Tech for Business" : Nous concevons des solutions alignées sur vos objectifs métiers (ROI, efficacité, UX).
• Pionnier de l'IA Agentique : Nous aidons nos clients à sortir des phases de test pour passer à une industrialisation sécurisée.
• Maîtrise de la Souveraineté : Nous privilégions des approches hybrides garantissant la confidentialité des données (Mistral, Yonos, Anthropic, AWS).

Contacter un expert Eurelis

FAQ – Industrialisation des agents IA

Pourquoi industrialiser les projets IA ?

Sans méthode, les projets IA restent souvent au stade de test.
L’industrialisation permet de passer de l’expérimentation à des usages concrets et rentables.

Qu’est-ce qu’une plateforme d’agents IA ?

C’est un environnement qui permet de :

• créer des agents IA
• les connecter au SI
• les déployer et les piloter dans la durée

Pourquoi sécuriser dès le départ un projet IA ?

Parce que les agents IA manipulent des données sensibles et interagissent avec le SI.
Une mauvaise conception peut créer des risques importants.

Qu’est-ce que le “Sprint des 15 jours” ?

C’est une méthode pour :

• cadrer un cas d’usage
• développer un agent IA
• le rendre opérationnel rapidement

👉 Objectif : obtenir un résultat concret en 2 semaines.

Pourquoi certains projets IA n’aboutissent pas ?

Les causes les plus fréquentes :

• manque de cas d’usage clair
• complexité technique sous-estimée
• absence de méthode

Comment passer de l’idée à un agent IA utile ?

En suivant une approche simple :

• identifier un besoin métier précis
• tester rapidement
• industrialiser progressivement

Quels sont les pièges à éviter ?

• vouloir aller trop vite sans cadre
• rester en phase de POC
• ne pas penser à l’intégration dans le SI

Quels bénéfices attendre des agents IA ?

• gain de productivité
• amélioration des performances métier