People of Verso
Recherche documentaire
Trouver une information dans un corpus autorisé, citer la source et signaler quand la réponse manque.
Agents IA · automatisation · connaissance métier
Un agent IA n'a de valeur que s'il accomplit une tâche utile, sous contrôle.
Nous concevons des agents reliés à vos sources, vos règles et vos outils. Leur qualité est testée sur des cas réels avant toute mise en production.
01Sources autoriséesDocuments · données · outils
→02Agent métierRecherche · raisonnement · action
→03ContrôlesRègles · tests · permissions
→04Validation humaineDécision · correction · traçabilité
Notre règle de départ
Pas de démonstration magique. Une tâche, un responsable, une mesure.
Notre approche combine cadrage métier, design d'expérience, prototypage rapide et intégration. Les équipes utilisatrices participent aux tests afin que l'agent réponde aux vraies situations de travail.
Avant de choisir un modèle ou une technologie, nous identifions ce que l'agent doit faire, ce qu'il ne doit jamais faire et comment un humain peut vérifier son travail.
Cas d'usage
Des agents spécialisés plutôt qu'un assistant qui prétend tout faire.
Préparation de réponses
Analyser une demande, retrouver les preuves utiles, proposer une trame et vérifier les pièces attendues.
Qualification
Trier des demandes, extraire les données utiles et appliquer des règles avant transmission à la bonne équipe.
Production de contenus
Préparer des variantes à partir d'une ligne éditoriale, de sources validées et de formats prédéfinis.
Synthèse & reporting
Comparer des informations, résumer les écarts et générer un compte rendu traçable.
Orchestration
Enchaîner des étapes entre plusieurs outils avec des validations avant toute action sensible.
Confiance & sécurité
Ce qui rend un agent exploitable en entreprise.
La performance ne se résume pas à une réponse qui semble convaincante. Elle repose sur des sources identifiables, des droits cohérents et des comportements testés.
L'agent sait où chercher, cite ce qu'il utilise et distingue une absence d'information d'une réponse probable.
Chaque utilisateur et chaque action respectent les permissions prévues dans les systèmes existants.
Les décisions, publications et actions sensibles restent soumises à une personne identifiée.
Un jeu de tests mesure qualité, refus attendus, régressions, coûts et temps de réponse.
Du cas d'usage au pilote
Avancer par preuves, avec un point de sortie à chaque étape.
- 01Cadrer la tâche
Volume, temps actuel, sources, exceptions, risques, responsable et gain attendu.
- 02Construire le prototype
Une première version sur des cas représentatifs, sans intégration lourde prématurée.
- 03Évaluer
Des tests partagés avec les métiers pour mesurer exactitude, couverture et erreurs critiques.
- 04Intégrer
Connexion progressive aux sources et outils avec droits, logs et procédures de retour arrière.
- 05Piloter
Suivi de l'adoption, de la qualité, des coûts, des incidents et du temps réellement gagné.
Décision de déploiement
Nous recommandons de poursuivre seulement si le pilote répond à ces questions.
- Le gain est-il mesurable sur la tâche ciblée ?
- Les erreurs importantes sont-elles détectables et récupérables ?
- Les sources, droits et responsabilités sont-ils clairs ?
- Le coût d'exploitation reste-t-il cohérent avec la valeur produite ?
- Les utilisateurs comprennent-ils quand vérifier, corriger ou refuser ?
Livrables
Un service documenté, pas une boîte noire.
- Cartographie de la tâche, des sources, des risques et du gain attendu
- Prototype sur des documents, cas et critères d'évaluation réels
- Agent de recherche, synthèse, qualification, rédaction ou contrôle
- Connexion aux outils, bases documentaires et workflows autorisés
- Garde-fous, droits d'accès, journalisation et validation humaine
- Jeu de tests, tableau de qualité, documentation et amélioration continue
Questions fréquentes
Avant de lancer un agent IA
Par quel cas d'usage commencer ?
Par une tâche fréquente, documentée et vérifiable, avec un responsable métier et un coût actuel identifiable. Recherche interne, qualification, synthèse, préparation de réponses ou contrôle documentaire sont souvent de bons candidats.
L'agent peut-il utiliser nos documents internes ?
Oui, à condition de définir les sources autorisées, les droits d'accès, la durée de conservation, les règles de confidentialité et l'architecture d'hébergement avant le pilote.
Comment limitez-vous les réponses incorrectes ?
Par un périmètre étroit, des sources citées, des règles explicites, des tests sur des cas réels, des seuils de confiance, des refus attendus et une validation humaine pour les actions sensibles.
Êtes-vous dépendants d'un seul modèle d'IA ?
Non. Nous choisissons les modèles et composants selon la tâche, les contraintes de sécurité, la qualité attendue, la latence et le coût. L'architecture doit pouvoir évoluer sans reconstruire tout le service.
Une tâche à automatiser ou fiabiliser ?
Testons sa valeur avant d'industrialiser.
Un premier cadrage permet d'estimer la faisabilité, les données nécessaires, les risques, le protocole d'évaluation et le gain attendu.
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