Dossiers techniques Genicotik
Agents IA métier et systèmes multi-agents
Assistants documentaires, outils MCP et agents spécialisés : comprendre les permissions, la coordination et la reprise humaine avant de connecter vos applications.
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.
GuideQuand confier une tâche à un agent IA ?
Examiner les décisions, les outils accessibles et les erreurs possibles pour distinguer un besoin d’agent d’un simple workflow.
GuideBudget d’un agent IA : calcul, outils et supervision
Estimer les appels au modèle, les reprises, la recherche documentaire et le contrôle humain avant de comparer le gain attendu.
GuideOrchestrer plusieurs agents sans perdre le fil
Répartir les rôles, transmettre le contexte et borner les échanges entre agents avec un état partagé et des critères d’arrêt.
GuideDonner des outils à un agent avec API et MCP
Définir les entrées, les droits et les confirmations de chaque outil pour connecter un agent aux applications métier.
GuideAgents IA : prévenir les actions non autorisées
Séparer instructions et données, limiter les permissions et vérifier les sorties avant une écriture ou un envoi sensible.
GuideMettre un agent IA en service avec une reprise humaine
Passer du prototype à un parcours suivi : cas d’évaluation, journaux, alertes, limites d’usage et procédure de désactivation.
GuideAgent unique, multi-agents ou workflow : que choisir ?
Comparer autonomie, complexité de coordination et besoin de contrôle pour choisir une architecture proportionnée à la tâche.
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.
Passer du guide au projet
Définir le périmètre de votre intégration
Décrivez vos sources de données, les logiciels à connecter et les actions à valider. Le cadrage distingue les fonctionnalités réalisables, les dépendances et les points à vérifier par un prototype.