Un agent IA ne se contente pas de répondre à une question. Il comprend un objectif, planifie des actions, utilise des outils et s'adapte en fonction des résultats obtenus. Chez BackProp, nous concevons et développons des agents IA sur mesure, capables d'automatiser des processus complexes, d'interagir avec vos systèmes existants et de produire des résultats fiables en production.
Ce qu'est un agent IA
Un agent IA est un système qui reçoit un objectif, décompose les étapes nécessaires pour l'atteindre, utilise des outils (APIs, bases de données, fichiers, services tiers) et itère jusqu'à produire un résultat.
Contrairement à un simple chatbot, un agent agit dans un environnement réel et prend des décisions de manière autonome ou semi-autonome.
Notre expertise
Nous concevons des agents depuis les premières architectures LangChain jusqu'aux patterns multi-agents actuels. Nous maîtrisons les frameworks de référence, les protocoles d'interopérabilité (MCP) et les contraintes de mise en production : fiabilité, traçabilité, coût, sécurité.
Types d'agents que nous développons
Agents conversationnels avancés : assistants métiers avec mémoire, contexte long et accès à des sources de données internes. Bien au-delà d'un simple chatbot RAG.
Agents de traitement documentaire : extraction, analyse, classification et synthèse automatisée de documents (contrats, rapports, emails, formulaires).
Agents de recherche et veille : collecte, analyse et synthèse d'informations depuis des sources multiples — web, bases de données, APIs.
Agents d'automatisation de workflows : orchestration de processus métiers complexes impliquant plusieurs systèmes, approbations humaines et logiques conditionnelles.
Systèmes multi-agents : plusieurs agents spécialisés qui collaborent — un agent planificateur qui délègue à des agents exécuteurs, avec supervision et arbitrage.
Agents Human-in-the-Loop : l'agent réalise les tâches complexes, l'humain valide les étapes critiques. Le bon équilibre entre autonomie et contrôle.
Architecture et technologies
Nous construisons nos agents avec les frameworks et protocoles les plus robustes :
- LangChain et LangGraph pour l'orchestration et la gestion d'état
- Model Context Protocol (MCP) pour l'interopérabilité et la connexion aux outils
- n8n pour l'orchestration de workflows incluant des agents IA
- Claude (Anthropic), GPT-4o (OpenAI), Mistral selon les cas d'usage
- Bases vectorielles (ChromaDB, Qdrant) pour la mémoire et le RAG
De l'expérimentation à la production
Nous ne livrons pas des PoC qui restent dans un notebook. Notre objectif est la mise en production réelle :
- Architecture robuste et maintenable
- Gestion des erreurs et des cas limites
- Monitoring des performances et des coûts
- Documentation et transfert de compétences
- Évolutivité : l'agent peut être étendu sans tout reconstruire
Exemples de réalisations
Assistant IA documentaire : agent capable d'interroger une base de documents internes (contrats, procédures, fiches produits), de croiser les sources et de répondre avec précision aux questions des équipes.
Agent de qualification de leads : analyse automatique des demandes entrantes, enrichissement depuis des sources externes, scoring et routage vers les bons interlocuteurs.
Agent de veille sectorielle : collecte quotidienne d'informations depuis des sources multiples, analyse, détection de signaux faibles et génération de synthèses structurées.
Orchestrateur de workflow RH : automatisation du traitement des candidatures — extraction des CV, comparaison aux critères, génération de synthèses, planification des entretiens.
Ce que nous évitons
Nous sommes directs sur les limites :
- Un agent n'est pas magique — il dépend de la qualité des données et des outils auxquels il accède
- L'autonomie totale n'est pas toujours souhaitable — nous recommandons les bons niveaux de supervision
- Un bon agent est simple à expliquer — la complexité cachée est un risque, pas une force
Notre approche
Nous commençons toujours par comprendre le problème avant de choisir l'architecture. Un agent bien conçu résout un problème précis de manière fiable.
Nous privilégions la transparence : l'agent doit être auditable, ses décisions explicables, ses actions traçables.
Démarrer un projet d'agent IA
Chaque projet commence par un échange pour comprendre vos enjeux, vos contraintes techniques et vos objectifs. Nous pouvons intervenir sur un Proof of Concept pour valider la faisabilité, ou directement sur un projet de production.
Contactez BackProp pour discuter de votre cas d'usage.