Architectures de référence

Architectures de référence de l'IA d'entreprise

Modèles de conception de bout en bout pour les systèmes agentiques d'entreprise — chacun assemble des patterns et des connaissances en une architecture opérationnelle pour un cas d'usage concret, avec un scénario de référence, des KPI, des caractéristiques de coût et d'échelle, des modes de défaillance observés et des leçons apprises. Conçu pour les humains et les agents d'IA.

Expérience client

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ARCH-001Expérience client

Agent de service client

Une architecture de référence pour un agent de service client d'entreprise qui résout les requêtes courantes de bout en bout : il répond à partir d'une base de connaissances ancrée, agit dans le CRM et les systèmes de tickets via des outils, et escalade vers un humain lorsque le niveau de confiance est faible ou que l'action a un impact élevé. Elle associe la recherche pour l'ancrage à une approbation humaine basée sur le risque pour la sécurité, et est observable afin que chaque conversation puisse être évaluée et améliorée.

Connaissances et recherche

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ARCH-002Connaissances et recherche

Assistant de connaissances d'entreprise

Une architecture de référence pour un assistant de connaissances interne qui répond aux questions des employés à partir des propres documents de l'entreprise — wikis, politiques, tickets, code — avec des citations et dans le respect des autorisations d'accès de chaque utilisateur. Elle combine recherche hybride et réordonnancement pour l'ancrage, filtrage basé sur les autorisations pour la sécurité, et un harnais d'évaluation afin que la qualité des réponses soit mesurée plutôt que supposée. Les aspects les plus complexes ne concernent pas le modèle, mais la qualité de la recherche, le contrôle d'accès et l'évaluation.

Ventes

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ARCH-003Ventes

Sales Copilot

Un copilote de vente (sales copilot) est un agent qui assiste les commerciaux de bout en bout : il effectue des recherches sur les comptes à partir du CRM et des données produits, rédige des messages de prospection et de suivi personnalisés, consigne l'activité, suggère les meilleures actions suivantes et prépare les synthèses de réunion. Tout est ancré dans le CRM, les opportunités et la base de connaissances produits de l'entreprise afin d'éviter les hallucinations concernant les fonctionnalités ou les tarifs. Le commercial garde le contrôle : une étape d'approbation humaine précède toute action sortante, de sorte que l'agent rédige mais n'envoie jamais de message de lui-même. Le succès est mesuré de manière objective à travers la productivité des commerciaux et l'impact sur le pipeline, et non par des indicateurs d'activité superficiels.

Opérations

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ARCH-005Opérations

Centre d'opérations

Un centre d'opérations est un système d'AIOps agentique qui surveille les signaux et alertes de monitoring, les corrèle et les trie, diagnostique la cause racine probable et exécute uniquement des remédiations de runbook validées — tout en soumettant les actions destructrices ou inédites à une approbation humaine. Il réduit la fatigue liée aux alertes et raccourcit le temps moyen de résolution (MTTR) en automatisant des diagnostics sûrs, principalement en lecture seule, tout en escaladant les écritures risquées vers les ingénieurs d'astreinte. Chaque action est auditée et réversible. Le succès est mesuré de manière honnête à l'aide du MTTR, du taux de fausses actions et de la précision de l'escalade, et non par le volume d'automatisation.

ARCH-006Opérations

Système immunitaire agentique

Architecture de référence pour exploiter des agents d'IA en entreprise sans concentrer la confiance sur aucun d'eux. Cinq couches — identité, moindre privilège, confinement, supervision et récupération — partent du principe qu'un agent finira par se tromper ou être détourné, et rendent ce jour survivable plutôt que catastrophique. L'unité de défense est l'exécution, pas la flotte.

Main-d'œuvre IA

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ARCH-004Main-d'œuvre IA

Main-d'œuvre IA

Une main-d'œuvre IA est une équipe orchestrée d'agents spécialisés qui collaborent sur des processus métier multi-étapes sous la direction d'un superviseur. Le superviseur décompose un objectif, hiérarchise et délègue les sous-tâches à des agents spécialisés (recherche, rédaction, assurance qualité), et ces derniers partagent leur état via un magasin commun. Les agents font remonter les cas aux humains lorsqu'ils dépassent leurs compétences, et chaque étape est observable et gouvernée. Considérez cela comme la gestion de travailleurs numériques : le succès dépend moins d'un agent individuel que de la coordination, d'une responsabilité claire via un registre d'agents, d'une supervision humaine et de l'évaluation de l'ensemble de l'équipe plutôt que de ses composants.