Règles métier rigides qui ne gèrent pas l'imprévu
Escalades massives et files d'attente humaines
Orchestrateur central, agents spécialisés, vérificateur anti-erreur et validation humaine configurable. L'automatisation intelligente avec garde-fous.
Les workflows RPA traditionnels sont rigides et cassent dès qu'un cas sort du script prévu.
Escalades massives et files d'attente humaines
Tâches manuelles de copier-coller entre applications
Erreurs répétées et coût de correction élevé
Impossible d'auditer ou d'améliorer les processus
Design technique
Une équipe d'agents spécialisés coordonnés par un orchestrateur central, avec vérification et validation humaine.
multi-agent-architecture
orchestrator
Orchestrateur : planifie, délègue et supervise l'exécution
agents
Agents spécialisés : chacun maîtrise un domaine ou outil
verifier
Vérificateur : contrôle qualité avant action finale
human
Validation humaine : sur actions critiques ou incertaines
Flux d'exécution
L'orchestrateur reçoit une demande (email, ticket, événement système) et analyse son contenu pour comprendre l'objectif.
L'orchestrateur décompose la tâche en sous-tâches et identifie les agents nécessaires dans l'ordre optimal.
Chaque sous-tâche est assignée à l'agent spécialisé approprié avec le contexte nécessaire.
Les agents travaillent en parallèle quand possible, accédant aux outils et APIs nécessaires.
Un agent vérificateur contrôle la cohérence et la qualité avant chaque action impactante.
Sur les actions critiques ou quand la confiance est faible, un humain est sollicité pour validation.
LLM dernière génération
Raisonnement et planification centrale
Framework
Orchestration de graphes d'agents
Framework
Équipes d'agents collaboratifs
Workflow Engine
Orchestration durable et reprise sur erreur
Intégration
Connexion aux outils et APIs
Validation
Approbation humaine sur actions critiques
L'approche multi-agents combine la flexibilité de l'IA avec les garde-fous nécessaires en entreprise : vérification, traçabilité et validation humaine.
Automatisation basée sur des règles fixes
Avantages
Inconvénients
Appel LLM unique pour chaque tâche
Avantages
Inconvénients
Équipe d'agents spécialisés orchestrés
Avantages
Inconvénients
Tâches automatisées
85%
Pourcentage de tâches traitées sans intervention humaine
Internal benchmark - Multi-agent orchestration on back-office workflows
Traçabilité
100%
Toutes les décisions et actions sont loguées
Internal specification - Complete audit trail architecture
Escalade humaine
15%
Taux moyen de validation humaine requise
Internal benchmark - Confidence threshold-based escalation
Précision actions
95%
Actions correctes du premier coup
Internal benchmark - Agent action accuracy with verification layer
Temps traitement
-70%
Réduction du temps de traitement moyen
Internal benchmark - Compared to manual processing baseline
Trois niveaux de protection : 1) Agent vérificateur qui contrôle chaque action, 2) Règles métier qui bloquent les actions interdites, 3) Validation humaine configurable sur les actions critiques (montants élevés, données sensibles).
Vous configurez les seuils : montant > X€, confiance < Y%, type d'action sensible, première occurrence d'un cas. L'agent peut aussi demander explicitement une validation quand il est incertain.
Tout système avec une API : CRM (Salesforce, HubSpot), ERP (SAP, Oracle), SIRH (Workday, ADP), bases de données, outils métier. Nous développons des connecteurs sur mesure si nécessaire.
Chaque exécution génère un log complet : tâche reçue, plan établi, agents sollicités, outils utilisés, résultats intermédiaires, décision finale. Un dashboard permet de rejouer et analyser chaque workflow.
Le process mining identifie les processus existants. Nos agents les exécutent intelligemment avec capacité de raisonnement sur les exceptions, là où le RPA échoue sur les cas non prévus.
Identifions ensemble les processus back-office à fort potentiel d'automatisation avec garde-fous adaptés à votre contexte.
Un expert Webotit analyse vos flux, identifie les quick-wins et vous propose une feuille de route personnalisee.
Un expert Webotit analyse vos flux, identifie les quick-wins et vous propose une feuille de route personnalisée.
45 min · Gratuit · Réponse sous 24h
Voir les disponibilitésLa différence est fondamentale. Un script fait exactement ce qu'on lui dit, et s'arrête. Un agent comprend ce qu'on veut accomplir, et trouve le chemin pour y arriver.
Automatisation classique
Instruction directe
Commande
Envoie cet email
Agent IA (objectif)
Objectif à atteindre
Objectif
Assure-toi que ce client reçoit une réponse dans les 4 heures
Fonctionnement
Contrairement à un script qui s'exécute une fois, un agent tourne en boucle jusqu'à atteindre son objectif. C'est ce qui lui permet de gérer les imprévus.
Cliquez sur une étape pour la fixer — ou laissez défiler automatiquement
L'agent collecte toutes les informations disponibles : emails, bases de données, APIs, résultats précédents. Il construit une image complète de la situation actuelle.
La vraie différence : l'agent gère les exceptions. Quand quelque chose d'inattendu se produit, il route vers un humain, logue le problème, et apprend pour la prochaine fois. Un script, lui, plante silencieusement.
Sans l'un de ces composants, votre agent ne peut pas travailler efficacement. Ce sont les blocs fondamentaux de tout système agentique robuste.
Comment l'agent voit le monde
La couche de perception connecte l'agent à toutes les sources d'information disponibles. Sans accès aux bonnes données, l'agent raisonne dans le vide.
Comment l'agent choisit son action
Le cerveau de l'agent. Il combine des arbres de décision pour les cas courants (prévisibles, rapides) et un LLM pour les situations ambiguës qui requièrent du raisonnement.
Règle d'or : arbres de décision structurés pour les cas courants (< 100ms), LLM pour l'ambiguïté (500-2000ms).
Comment l'agent agit sur le monde
La couche d'action expose les outils que l'agent peut utiliser. Chaque outil fait une seule chose, est loggé, et peut être révoqué sans impacter les autres.
Un agent seul ne fait rien. C'est via ses outils qu'il agit sur le monde. Mais il ne les exécute pas directement — il envoie une requête structurée à l'orchestrateur.
Un outil = une fonction = une responsabilité. Un outil qui fait plusieurs choses est un outil dangereux.
Agent
Retourne une requête structurée : "Je veux appeler send_email avec {to: 'client@ex.com', subject: 'Votre dossier', body: '...'}"
Orchestrateur
Valide la requête : l'agent a-t-il la permission d'envoyer des emails ? Les paramètres sont-ils valides ? Le rate limit est-il respecté ?
Système
Exécute la fonction réelle, capture le résultat ou l'erreur, et log l'exécution avec timestamp et contexte.
Agent
Reçoit le résultat (succès ou erreur détaillée) et continue son raisonnement pour décider de la prochaine action.
Bonne pratique
La majorité des échecs d'agents en production viennent d'une étape de planification sautée. Un agent qui exécute sans planifier est aussi risqué qu'un chirurgien qui opère sans diagnostic.
Objectif
Migrer les données client de l'ancien système vers le nouveau
Sans planification
Avec planification