Déployez une IA agentique prête pour la production en 90 jours. Sengo accompagne les équipes d'entreprise pour passer de la stratégie d'IA agentique à un système multi-agents gouverné sur Sitecore, Optimizely ou Contentful, avec Coveo, ai12z et la conformité à la Loi 25 intégrées.
L'IA agentique est une catégorie de systèmes d'IA qui planifient et agissent en plusieurs étapes pour atteindre un objectif, au lieu de simplement répondre à une requête à la fois. Un agent conversationnel répond à une question; un agent réserve la réunion, met à jour le CRM, rédige le courriel de suivi et transmet le dossier à la bonne équipe. Pour les entreprises, l’IA agentique désigne un logiciel capable d’exécuter des flux de travail de bout en bout dans votre CMS, votre CRM, vos outils de soutien et votre entrepôt de données, avec des humains qui supervisent au lieu de tout saisir eux-mêmes.
Un système d'IA agentique d'entreprise comporte quatre éléments distincts : un modèle de raisonnement (le LLM), un ensemble d'outils (API, bases de données, index de recherche), une couche mémoire (ce que l'agent a fait et appris) et un orchestrateur qui coordonne plusieurs agents. Bien conçu, ce système ramène des semaines de transferts entre humains à quelques minutes. Mal conçu, il laisse fuir des données, invente des engagements envers les clients et enfreint les règles de conformité.
C'est entre la démo et la production que la plupart des projets d'IA agentique s'enlisent. Le travail de Sengo consiste à combler cet écart.
Votre équipe a construit un prototype d'agent impressionnant il y a six mois. Il n'est toujours pas en production parce que personne ne sait comment le renforcer pour du trafic client réel, ni quels garde-fous exigent les équipes de conformité et de sécurité.
Lorsqu'un agent peut écrire dans votre CRM, interroger les données clients et déclencher des transactions, l'ancien modèle « réviser chaque résultat » ne tient plus. Vos équipes de sécurité et juridique veulent un cadre avant d'approuver, et personne n'en a un.
Les agents ne valent que les données qu'ils consultent. Votre contenu, votre catalogue de produits et votre base de connaissances sont éparpillés entre Sitecore, SharePoint, Confluence et une douzaine d'outils SaaS. Sans index de recherche unifié, les agents donnent rapidement de mauvaises réponses.
Chaque grand fournisseur de DXP (Sitecore, Optimizely, Adobe) propose maintenant des fonctionnalités d'IA agentique. Tout miser sur un seul fournisseur est rapide, mais votre feuille de route dépend alors de son rythme et de ses prix. Il vous faut une architecture neutre, que vous pouvez faire évoluer.
La Loi 25 du Québec encadre déjà la façon dont vous traitez les données personnelles et les décisions automatisées. Ajoutez des agents IA agissant au nom des clients, et votre responsable de la protection de la vie privée a besoin de réponses que la plupart des consultants ne peuvent pas donner. Nous pouvons.
La direction veut un succès en IA dès ce trimestre. Votre équipe a besoin de plusieurs mois pour trouver les bons cas d'usage. Le parcours de 90 jours existe précisément pour cela : choisir un cas d'usage de niveau production, le livrer proprement et utiliser les résultats pour financer le suivant.
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Nous commençons par une évaluation de la maturité IA adaptée à votre entreprise. Nous cartographions les cas d'usage de l'IA agentique par rapport à votre pile DXP actuelle, évaluons chacun selon son impact d'affaires et sa faisabilité technique, puis choisissons un cas d'usage de niveau production à déployer en 90 jours. Résultat : une feuille de route priorisée et un point de référence pour mesurer le retour sur investissement.
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Les agents échouent sans données propres. Nous indexons vos sources de contenu dans une couche de récupération unifiée (souvent Coveo ou une base de données vectorielle), définissons ce que chaque agent est autorisé à lire et à écrire, et mettons en place un journal d'audit pour que chaque action d'agent puisse être révisée. Les contrôles liés à la Loi 25 sont conçus dès le premier jour, et non ajoutés plus tard.
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Sengo Lab est notre environnement contrôlé pour construire l'IA agentique pour entreprises. Votre équipe et la nôtre construisent ensemble les agents, les intégrations d'outils et la logique d'orchestration à partir de données réelles. Nous testons les hallucinations, l'injection de requêtes et l'utilisation non sécurisée des outils avant qu'un agent n'interagisse avec un vrai client ou un vrai système.
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Les agents validés sont intégrés à votre DXP (Sitecore, Optimizely ou Contentful) avec les garde-fous appropriés : limites de débit, voies d'escalade, recours à une révision humaine, surveillance en temps réel de la précision et de la latence. Nous nous intégrons à ai12z ou d'autres plateformes d'agents lorsque cela correspond mieux à votre architecture qu'une solution personnalisée.
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Nous lançons auprès d'un groupe restreint d'utilisateurs, surveillons la précision, les escalades et la satisfaction client, puis apportons des améliorations. Votre équipe reçoit une formation pratique pour prendre en charge l'agent en production. Au jour 90, vous disposez d'un système d'IA agentique en production, de résultats de rendement mesurables et d'un guide documenté pour livrer le prochain cas d'usage en deux fois moins de temps.
Agent de soutien client qui résout les billets de niveau 1, transfère les cas avec tout leur contexte et met à jour le CRM
Agent d'aide à la vente qui qualifie les prospects, réserve des réunions et prépare les notes d'appels exploratoires
Agent de commerce conversationnel pour la découverte de produits, la comparaison et le passage à la caisse guidé
Agent de connaissances internes qui répond aux questions des employés sur SharePoint, Confluence et votre DXP
Agent d'opérations marketing qui rédige les campagnes, les intègre dans Sitecore ou Optimizely et les soumet pour approbation
Agent de gouvernance de contenu qui repère les pages non conformes, les liens brisés et les articles périmés dans votre CMS
Agent de données pour les opérations internes qui rapproche les enregistrements entre le CRM, la facturation et l'ERP, avec une piste d'audit complète
Agent de conformité qui surveille le contenu et les interactions avec les clients pour repérer les risques liés à la Loi 25 et à la Loi sur l'IA
Des preuves de concept d'IA agentique qui impressionnent en démo, mais n'atteignent jamais la production
Une dépendance à un seul fournisseur déguisée en « plateforme agentique »
Des agents opaques que votre équipe de sécurité ne peut ni auditer ni limiter
Des présentations génériques de « stratégie IA » sans logiciel fonctionnel à la clé
Du théâtre de conformité : une éthique IA cochée sur papier, sans garde-fous applicables
Des recommandations de remplacer complètement la DXP dans laquelle vous avez déjà investi
Chaque DXP d'entreprise expose l'IA agentique différemment. Agentic Studio de Sitecore offre une orchestration d'agents native intégrée à XM Cloud. Optimizely crée des expériences d'agents au sein de sa plateforme de marketing de contenu. Contentful se connecte à des frameworks d'agents externes par ses API de contenu. Nous avons travaillé avec ces trois plateformes et savons quels modèles fonctionnent de l'une à l'autre, et lesquels ne fonctionnent pas. Nos architectures de référence s'intègrent à votre modèle de contenu, à votre moteur de recherche et à votre couche de personnalisation DXP au lieu de les remplacer.
Un agent agit à partir de vos données. Si vos données sont éparpillées, périmées ou mal étiquetées, l'agent se trompera avec assurance. Nous commençons par indexer votre contenu dans une couche de récupération unifiée, généralement Coveo pour la recherche d'entreprise et l'apprentissage automatique, et parfois une base de données vectorielle pour les archives non structurées. Nous désignons la source de vérité de chaque type de contenu et définissons les règles de conservation et le filtrage des renseignements personnels. Ensuite, nous configurons les contrôles d'accès pour que chaque agent ne voie que ce que son rôle lui permet.
Côté gouvernance, nous mettons en place un journal d'audit immuable de chaque action d'agent : quel outil a été appelé, quelles données ont été lues, ce qui a été écrit et qui l'a autorisé. C'est l'artefact que votre responsable de la protection des renseignements personnels, votre responsable sécurité et votre auditeur externe demanderont en premier.
Un agent, c'est une expérience. Trois agents qui travaillent ensemble forment un système, et c'est là que se trouve l'essentiel de la valeur pour l'entreprise. Un flux de soutien client peut faire intervenir un agent de triage, un agent de récupération des connaissances et un agent de mise à jour du CRM, chacun spécialisé et limité dans sa portée. Nous utilisons des modèles d'orchestration issus de frameworks comme LangGraph, l'OpenAI Agents SDK et ai12z pour que les agents soient faiblement couplés, avec des passations claires et des vérifications par un superviseur. Lorsqu'un sous-agent dérape, le superviseur le détecte avant le client.
Sengo Lab est notre environnement partagé pour construire l'IA agentique pour entreprises avant sa mise en production. Nous reproduisons une partie de vos données, déployons les agents et leurs outils, et exécutons des scénarios réels, y compris des scénarios malveillants (injection de requêtes, tentatives de contournement, entrées malformées). Votre équipe travaille aux côtés de la nôtre afin qu'au moment de la livraison, vos ingénieurs puissent faire évoluer et exploiter l'agent sans notre aide.
La Loi 25 du Québec exige un consentement explicite pour la prise de décision automatisée, de la transparence sur l'utilisation des données personnelles et le droit pour toute personne de demander une révision humaine. Les systèmes d'IA agentique touchent chacun de ces points. Nous intégrons la conformité à la Loi 25 dans l'architecture de l'agent dès le premier jour : consentement explicite recueilli dans le parcours de l'utilisateur, journaux de décision que le client peut demander et voie d'escalade vers un réviseur humain pour toute décision importante. Nous suivons aussi l'évolution de la loi canadienne AIDA et du règlement européen sur l'IA pour les clients exposés à plusieurs juridictions.
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Environ 10 minutes de questions sur votre équipe, vos tâches et vos systèmes. Vous obtenez une première estimation des heures que l'IA pourrait vous faire gagner chaque mois, puis vous pouvez réserver une rencontre pour en discuter avec nous.
L'IA agentique pour entreprises est un logiciel qui utilise de grands modèles de langage pour planifier et exécuter des flux de travail en plusieurs étapes dans les systèmes de l'entreprise (votre CMS, votre CRM, vos outils de soutien et votre entrepôt de données) au lieu de simplement répondre à des requêtes isolées. Un agent d'entreprise peut trier un billet client, interroger la base de données des commandes, rédiger une réponse, transférer les cas complexes à des humains et consigner toute l'interaction pour audit. Le qualificatif « d'entreprise » compte : les systèmes en production exigent une gouvernance, des journaux d'audit, un accès basé sur les rôles et une intégration à des plateformes comme Sitecore, Optimizely et Coveo, ce dont les agents grand public n'ont pas besoin.
Un premier cas d'usage ciblé prend généralement 90 jours, de la stratégie à la production. Nous suivons un parcours en cinq phases : stratégie et sélection du cas d'usage (15 jours), préparation des données et mise en place de la gouvernance (15 jours), construction dans Sengo Lab (30 jours), renforcement pour la production et intégration à la DXP (20 jours), puis lancement contrôlé avec mesure des résultats (10 jours). Les agents suivants sont livrés environ deux fois plus vite, car la gouvernance, la couche de données et les modèles d'orchestration existent déjà.
Un agent conversationnel répond à une question à la fois, puis s'arrête. Un agent raisonne en fonction d'un objectif, choisit les outils à appeler, les exécute, observe le résultat et recommence jusqu'à ce que l'objectif soit atteint ou qu'il passe le relais à un humain. Les agents conversationnels fonctionnent par échanges; les agents fonctionnent par flux de travail. Par exemple, un agent conversationnel peut indiquer à un client l'état de sa commande; un agent peut enquêter sur une commande en retard, déclencher un remboursement ou un nouvel envoi, mettre à jour le CRM, envoyer le courriel de confirmation et aviser le soutien, le tout dans une seule session.
Toutes les grandes DXP d'entreprise proposent maintenant des fonctionnalités d'IA agentique. Sitecore offre SitecoreAI et Agentic Studio dans XM Cloud. Optimizely intègre des capacités agentiques dans sa Content Marketing Platform et dans Optimization. Adobe Experience Platform expose des agents par Brand Concierge et AEM Sites. Contentful se connecte à des frameworks d'agents externes par ses API de contenu. Le compromis : les agents natifs des fournisseurs se déploient rapidement, mais vous lient à leur feuille de route, tandis que les architectures neutres (comme celles que nous bâtissons) demandent plus de configuration, mais restent portables.
La Loi 25 du Québec exige un consentement explicite pour les décisions automatisées, de la transparence sur l'utilisation des données et un moyen pour toute personne de demander une révision humaine. Pour qu'une IA agentique soit conforme, ces éléments doivent être conçus dès le départ dans l'architecture de l'agent, plutôt qu'ajoutés plus tard : consentement recueilli dans le parcours utilisateur, journaux d'audit immuables de chaque décision de l'agent, accès basé sur les rôles pour que chaque agent ne lise que les données permises par sa portée, et voie d'escalade documentée vers un réviseur humain pour toute décision importante. Nous concevons les contrôles liés à la Loi 25 pendant la phase de préparation des données (jours 16 à 30), et non au lancement.
Un premier cas d'usage en production sur 90 jours coûte généralement entre 80 000 $ et 200 000 $ CAD, selon le travail de préparation des données requis et la profondeur de l'intégration à la DXP. Ce montant comprend l'évaluation de la préparation à l'IA, la conception de la gouvernance, la construction dans Sengo Lab, le renforcement pour la production et la formation de l'équipe, mais pas les licences des plateformes tierces (Coveo, ai12z, coûts des API de LLM). Les cas d'usage suivants coûtent généralement de 40 à 60 % de moins, car les fondations sont déjà en place. Contactez-nous pour obtenir une estimation adaptée à votre pile technologique et à votre cas d'usage.
