Ce que nous apprenons en construisant des infrastructures agentiques pour des PME et ETI — sans jargon inutile.
Une question revient rarement au moment du cadrage d'un projet d'agents IA. Elle revient toujours au moment du départ du prestataire. « Concrètement, qu'est-ce qui nous reste ? »
Une ETI industrielle française qui veut déployer des agents IA se retrouve face à un problème que les éditeurs de solutions cloud préfèrent ne pas aborder frontalement : où vont les données qui alimentent ces agents ?
Scénario classique : vous déployez un agent IA pour automatiser la relance des factures impayées. L'intégrateur vous dit qu'il a besoin d'un accès à votre ERP. Vous créez un compte de service avec des droits étendus "pou…
Chaque trimestre, un nouveau modèle LLM fait les gros titres. GPT-4o, Claude 3.5, Mistral Large — la course aux benchmarks bat son plein. Et chaque trimestre, des entreprises réorientent leur stratégie IA en fonction du …
Pendant des décennies, la gouvernance IT s'est construite sur un postulat simple : les systèmes exécutent, les humains décident. Les workflows étaient déterministes, les accès contrôlés, les actions traçables parce que p…
Le règlement européen sur l'intelligence artificielle, plus connu sous le nom d'AI Act, est entré en vigueur le 1er août 2024. Depuis, ses obligations se déploient par étapes jusqu'en 2027.
Tous les six mois, un nouveau modèle d'IA prend la tête des classements. Plus rapide, plus précis, moins cher. Et à chaque fois, la même question revient sur la table des comités de direction : faut-il migrer ?
Vous signez un contrat avec un prestataire IA. Six mois plus tard, l'agent ne répond plus correctement, les coûts API explosent, et votre équipe IT passe ses journées à débugger des prompts. Vous appelez votre prestataire, et là, tout dépend de ce que vous avez signé.
Votre directeur juridique vous a probablement déjà posé la question sur la localisation des données IA. Sans réponse claire, vous n êtes pas seul.