Dossiers techniques Genicotik
Agents IA
Des agents qui exécutent, contrôlent et rendent compte. Des ressources pour comprendre les choix techniques avant de lancer un projet.
Bibliothèque
Guides pratiques
Chaque dossier présente les arbitrages, les risques et les étapes de mise en œuvre, sans promesse automatique.
Agent IA en entreprise : du prototype au processus fiable
Décider où un agent apporte un gain réel, avec permissions, outils, mémoire et validation humaine.
GuideSystèmes multi-agents : architecture, rôles et garde-fous
Découper un objectif entre agents spécialisés sans multiplier les coûts ni perdre la traçabilité.
GuideMCP et outils métier : connecter l’agent au réel
Brancher CRM, fichiers, bases de données et API avec des contrats d’outils vérifiables.
GuideAudit Agents IA : diagnostic, priorités et feuille de route
Évaluer l’existant, les irritants, les données et les risques avant de définir un plan d’action mesurable.
GuideCoûts et ROI de Agents IA : construire un budget réaliste
Comparer investissement, exploitation, temps économisé, risques évités et délai de retour.
GuideArchitecture Agents IA : composants, données et responsabilités
Définir les frontières du système, les flux, les dépendances et les points de contrôle.
GuideIntégrations Agents IA : connecter les outils sans fragiliser le SI
Relier CRM, ERP, fichiers, messagerie et API avec reprise sur erreur et traçabilité.
GuideSécurité de Agents IA : accès, données et garde-fous
Limiter les permissions, protéger les secrets et prévoir les incidents avant la mise en production.
GuideDéployer Agents IA : du prototype au service exploitable
Organiser tests, environnements, supervision, support et amélioration continue.
GuideChoisir une solution Agents IA : critères et pièges à éviter
Comparer solutions sur l’usage, la réversibilité, les coûts, la qualité et la capacité d’intégration.
Écosystème
Sujets complémentaires
Automatisation des processus
Cartographier entrées, décisions, exceptions et responsabilités avant de choisir les outils.
IA locale & Self-hosting
Comparer confidentialité, latence, coût, qualité des modèles et charge d’exploitation.
Voice AI
Gérer bruit, vocabulaire métier, diarisation, confidentialité et contrôle qualité.
IA appliquée & API
Contrats, files d’attente, reprise sur erreur, budgets et observabilité pour passer du test au service.
Votre contexte d’abord
Vérifier si le sujet mérite un projet
Un échange court suffit souvent à écarter une mauvaise piste ou à identifier la prochaine étape utile.