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Prend votre idée. La fait fonctionner.
Nous faisons des agents : des programmes qui lisent, décident et agissent dans vos outils. Une team de deux ingénieurs, qui les construit et les tient en production.
Ce qu'on fait
Ça commence toujours par comprendre le métier.
Ensuite seulement on décide ce que l'agent fait — et ça ressemble rarement à ce qu'on imaginait au départ. Quelques formes qu'on a livrées ou qu'on sait livrer :
- Répondre aux demandes entrantes et prendre les rendez-vous
- Traiter un dossier de bout en bout et le passer à un humain quand il bloque
- Relancer, qualifier, tenir à jour ce que personne n'a le temps de tenir
- Surveiller un système et agir avant qu'on vous appelle
Ce qui fait qu'un agent tient en production
- Le harnais et les outilsCe que l'agent a le droit de faire. C'est le travail d'ingénierie principal, bien avant le prompt.
- L'accès aux donnéesBrancher votre système, décider ce qu'on expose et ce qu'on n'expose pas. Les agents échouent sur les données, pas sur les modèles.
- La sécuritéInjection, exfiltration, périmètre d'exécution, données sensibles. Le harnais est la première faille.
- Les tests sur bancDes cas synthétiques et des cas réels, rejoués avant chaque changement de modèle ou de prompt.
- L'évaluationObserver, c'est voir. Évaluer, c'est juger : noter la qualité, comparer deux versions, savoir si un changement améliore ou dégrade.
- L'économieRapporte-t-il plus qu'il ne coûte ? Coût par tâche, arbitrage de modèle, portabilité d'un fournisseur à l'autre.
- Le relais à l'humainQuand l'agent passe la main, à qui, et avec quel contexte.
- Le déploiement progressifEn observation d'abord, puis sur une fraction du trafic. On allume quand les chiffres le disent.
Un agent ne vit pas tout seul : il lui faut une application, une API, une infrastructure. Nous livrons la chaîne entière, pas seulement le modèle.
Déjà fait, et tenu trois ans
Une dizaine d'agents en production sur WhatsApp et Instagram, en Amérique latine, pour des hôtels, des cliniques, des salons de coiffure. Trois métiers sans rapport entre eux — c'est la méthode qui se transpose, pas la recette.
Testez-le
La team
Karim Benhammou
Product Engineer · agents LLM en production
- Go, systèmes distribués, APIs
- Agents LLM en production, sécurité des API
- Flutter iOS et Android · déploiement AWS et Hetzner
- Français, anglais, espagnol
Cédric Zalewski
Product Engineer · full-stack
- TypeScript, React, Node, Tailwind
- Produit et UX, observabilité, réponse à incident
- Très gros volumes — plateforme servant des millions d'utilisateurs
- Français, anglais
Tous deux passés par l'École 42 à Paris, tous deux pratiquant le développement assisté par l'IA au quotidien. La team intervient au complet : chaque décision d'architecture passe par deux regards — ce qui tient en production, et ce que les équipes adoptent.
Comment ça se passe
- Cadrage.
Une conversation sur votre métier : ce qui se répète, ce qui bloque, et ce que ça vous coûte aujourd'hui.
- Phase 1, pour juger sur pièces.
Un périmètre borné, livré en production chez vous. Vous décidez de la suite avec un résultat sous les yeux, pas une promesse.
- Déploiement.
On étend à la tâche suivante, on mesure, et on transmet à vos équipes.
Parlons de votre métier, et du premier agent à construire.
Dites-nous ce qui se répète chez vous. Un e-mail, ou trente minutes en visio au créneau qui vous convient.