Intelligence artificielle

Des agents IA qui agissent, pas qui bavardent

Des agents avec outils, mémoire et supervision humaine pour le support, les opérations et le back-office. Ce qui échoue aux tests de défaillance (evals) ne part pas en production.

Outils MCP · function callingSupervision Escalade humaineLangues ES · EN · FR
En bref

Slash Digital Lab développe des agents IA pour les entreprises depuis Bogotá : des agents qui utilisent de vrais outils (ils ne font pas que répondre), retiennent le contexte de l'entreprise et savent s'arrêter pour appeler une personne. Pour le support, les ops, l'ingénierie et le back-office.

En production : Auto Fiche pour Les Gentlemen du Jeu, qui cherche sur le web et génère avec l'IA les fiches produit dans PrestaShop, et Mia, le copilote IA de l'app du Réseau Mazette. Ce qui marche avec les agents, et ce qui ne marche pas : les agents IA en production et la prompt injection.

Ce que nous livrons

Les agents que nous construisons

Chaque agent a des outils, des limites et un responsable. Aucun ne décide seul ce qu'il ne doit pas.

01

Support et relation client

Réponses ancrées dans votre base de connaissances avec citations, gestion des tickets et escalade humaine quand il le faut.

02

Opérations

Supervision, alertes et actions automatiques sur vos systèmes, avec journal auditable de chaque étape.

03

Back-office

Documentation qui s'écrit seule, rapprochements, relances et rapports récurrents.

04

Copilote ingénierie

Revue de code, génération de tests et documentation technique pour votre équipe.

Notre méthode

Comment un agent arrive en production

  1. Périmètre

    Un processus avec du volume et des règles claires : là où l'agent gagne vraiment. Écrit et mesuré.

  2. Outils et limites

    Quelles APIs et actions l'agent peut utiliser, lesquelles non, et comment il escalade vers l'humain.

  3. Évaluation des échecs

    Nous le cassons exprès : prompts hostiles, données sales, outils tombés. Un mauvais échec retourne au design.

  4. Déploiement

    Métriques, logs et runbook ; revue des escalades chaque semaine avec votre équipe.

Périmètre et livrables

Ce que le projet livre

Design de l'agentArchitecture, outils, mémoire et politique d'escalade humaine.
IntégrationCRM, helpdesk, ERP ou API maison ; identité et permissions par rôle.
Garde-fousModération, limites par sujet et protection des données personnelles.
MétriquesRésolus, escaladés, temps de traitement et satisfaction, publiés chaque semaine.
RunbookQue faire en cas d'échec, avec responsables.
LanguesEspagnol, anglais et français.
Questions fréquentes

Les questions qu'on nous pose souvent

Qu'est-ce qu'un agent IA, et qu'est-ce que ce n'est pas ?

Pas un chatbot avec un meilleur prompt : un logiciel qui décide des étapes, utilise des outils et livre des résultats mesurables. En cas de doute, il appelle une personne.

Utilisez-vous MCP et function calling ?

Oui, plus des intégrations spécifiques quand le système du client n'a pas d'API standard.

Comment évitez-vous les fausses réponses ?

Réponses ancrées avec citations, limites d'action par rôle et tests de défaillance (evals) avant et après déploiement.

De quoi avez-vous besoin pour commencer ?

Un processus avec volume, des règles et un système d'appui ; la découverte définit le périmètre.

Qui supervise l'agent ?

L'équipe du client, avec escalades définies et métriques hebdomadaires ; jamais en aveugle.

Combien coûte un agent IA ?

Cela dépend du volume de tâches, du nombre de systèmes à utiliser, du niveau de supervision humaine et du modèle. Nous le cadrons au diagnostic, après une première lecture gratuite, et il se mesure au mieux par tâche résolue : le coût réel de l'IA.

Parler à Slash

Mettons-le en production

Racontez-nous votre défi. Nous répondons sous 24 heures ouvrées avec une première lecture honnête : si nous pouvons aider, nous dirons comment ; sinon, nous dirons qui peut.

Je réponds en personne. Pas de formulaires interminables ni de réponses automatiques.

Écrire à Esteban