Données et intelligence artificielle
Automatisation de traitements avec des agents IA
J'automatise des traitements répétitifs en combinant règles déterministes et modèles de langage, avec des garde-fous explicites. L'automatisation traite les cas simples et transmet les cas ambigus à un humain.
Ce que cela couvre
Un agent IA n'est pas un remplaçant de vos règles métier. C'est un composant qui lit des informations non structurées — courriels, pièces jointes, formulaires mal remplis — et les transforme en données exploitables par vos traitements existants. Tout ce qui peut être décidé par une règle explicite doit rester une règle.
Le périmètre est donc découpé en trois catégories : les cas traités automatiquement, les cas traités puis contrôlés par échantillonnage, et les cas transmis systématiquement à un opérateur. Cette répartition est définie avec les équipes métier avant toute construction.
Garde-fous et supervision
Chaque action de l'agent est limitée à un périmètre d'outils explicite, journalisée et réversible lorsque c'est possible. Les indicateurs suivis sont le taux d'automatisation effective, le taux d'erreur détecté en contrôle, et le temps gagné par dossier traité.
- Découpage des cas en automatique, contrôlé et manuel.
- Outils exposés à l'agent limités et validés côté serveur.
- Action journalisée avec entrée, sortie et décision du modèle.
- Contrôle par échantillonnage sur les cas sensibles.
- File de reprise pour les cas non traités automatiquement.
Problemes traites
Les équipes ressaisissent des données déjà présentes dans des courriels ou des pièces jointes. Les dossiers incomplets occupent un temps considérable de relance. Les tentatives précédentes d'automatisation échouent sur les cas atypiques. Personne ne peut expliquer pourquoi un dossier a été classé d'une certaine façon. La charge varie fortement selon les périodes, sans possibilité d'absorber un pic.
Benefices attendus
Un temps de traitement réduit sur les dossiers simples. Des équipes concentrées sur les cas réellement complexes. Des décisions traçables et vérifiables après coup. Une automatisation qui s'arrête proprement au lieu d'improviser. Un impact mesuré dossier par dossier, pas estimé globalement. Une extension progressive du périmètre, validée par les résultats.
Methode et etapes
- 1
Analyse des tâches
Observation des traitements réels, mesure du temps par catégorie de dossier et identification des données manquantes qui déclenchent les relances.
- 2
Définition du périmètre
Répartition des cas entre traitement automatique, contrôle par échantillonnage et transmission à un opérateur, validée par les responsables métier.
- 3
Pilote restreint
Mise en oeuvre sur une seule catégorie de dossiers, avec outils limités, journalisation complète et comparaison systématique aux décisions humaines.
- 4
Mesure et extension
Analyse des écarts, correction des règles, ajustement des contrôles, puis extension à d'autres catégories une fois les résultats stabilisés.
Livrables
Cartographie des tâches avec mesure du temps actuel.
Définition des périmètres automatique, contrôlé et manuel.
Pilote opérationnel sur une catégorie de dossiers.
Journal détaillé des décisions et des outils sollicités.
Tableau de bord des gains et des écarts détectés.
Plan d'extension progressif et guide d'exploitation.
Technologies mobilisees
- Python
- Spring AI
- pgvector
- Redis
- OpenTelemetry
- Keycloak
- LangChain
- API de modèles de langage
Questions frequentes
L'agent peut-il agir directement dans nos systèmes ?
Uniquement par des outils explicitement autorisés et contrôlés côté serveur. Les actions irréversibles, comme un envoi de courriel ou une écriture comptable, sont préparées par l'agent et validées selon votre politique.
Que se passe-t-il en cas de panne du modèle ?
Le traitement bascule en mode manuel sans blocage : les dossiers non traités sont placés dans une file consultable par l'exploitation, avec l'état exact de ce qui a déjà été fait.
Comment mesure-t-on le retour sur investissement ?
En comparant le temps de traitement par dossier avant et après, et en suivant le taux d'automatisation effective. Les gains se mesurent sur vos dossiers réels pendant le pilote, avant toute généralisation.
Realisations associees
Assistant documentaire interne avec garde-fous et évaluation
Recherche augmentée sur un corpus de normes et de notes techniques
Exemple de demonstration - aucune reference client reelle.
Analyser ma tâche
Décrivez la tâche concernée et son volume. Nous évaluerons ce qui peut être automatisé proprement et ce qui doit rester sous contrôle humain.