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.
Démarrer votre parcours de 90 joursAgentic AI is a class of AI system that plans and acts across multiple steps to reach a goal — instead of just answering one prompt at a time. A chatbot answers a question; an agent books the meeting, updates the CRM, drafts the follow-up email, and routes the case to the right team. For enterprises, agentic AI means software that can execute end-to-end workflows across your CMS, CRM, support stack, and data warehouse, with humans supervising rather than typing.
An enterprise agentic AI system has four moving parts: a reasoning model (the LLM), a set of tools (APIs, databases, search indexes), a memory layer (what the agent has done and learned), and an orchestrator that coordinates multiple agents. Done right, it compresses weeks of human handoffs into minutes. Done wrong, it leaks data, hallucinates customer commitments, and breaks compliance.
That gap between “demo” and “production” is where most agentic AI projects stall. Sengo’s job is to close it.
Your team built an impressive agent prototype six months ago. It still hasn’t shipped because nobody knows how to harden it for real customer traffic, or what guardrails compliance and security require.
When an agent can write to your CRM, query customer data, and trigger transactions, the old “review every output” model breaks. Your security and legal teams want a framework before they sign off — and nobody has one.
Les agents ne valent que ce que valent les données qu'ils consultent. Votre contenu, catalogue de produits et base de connaissances sont éparpillés entre Sitecore, SharePoint, Confluence et une douzaine d'outils SaaS — sans index de recherche unifié, les agents retournent rapidement de mauvaises réponses.
Every major DXP vendor — Sitecore, Optimizely, Adobe — now ships agentic AI features. Going all-in on one vendor’s stack is fast, but it locks your roadmap to their pace and their pricing. You need a vendor-neutral architecture you can evolve.
Quebec’s Law 25 already governs how you handle personal data and automated decisions. Add AI agents acting on behalf of customers, and your privacy officer needs answers most consultants can’t give. We can.
La direction veut la victoire IA ce trimestre. Votre équipe a besoin de mois pour découvrir les bons cas d'usage. Le parcours de 90 jours existe précisément pour cela — choisir un cas d'usage de qualité production, le livrer proprement et utiliser les données pour financer le suivant.
We start with an Évaluation de la maturité IA tailored to your enterprise. We map agentic AI use cases against your current DXP stack, score each on business impact and technical feasibility, and pick one production-grade use case to ship in 90 days. Output: a prioritized roadmap and a ROI baseline.
Agents fail without clean data. We index your content sources into a unified retrieval layer (often Coveo or a vector store), define what each agent is allowed to read and write, and stand up an audit log so every agent action is reviewable. Law 25 controls are designed in from day one — not bolted on later.
Sengo Lab est notre environnement contrôlé pour construire l'IA agentique pour entreprises. Votre équipe et la nôtre co-construisent les agents, les intégrations d'outils et la logique d'orchestration contre des données réelles. Nous testons les hallucinations, l'injection de prompt et l'utilisation non sécurisée d'outils avant qu'aucun agent ne parle à un vrai client ou système.
Validated agents move into your DXP — Sitecore, Optimizely, or Contentful — with proper guardrails: rate limits, escalation paths, fallback to human review, real-time monitoring on accuracy and latency. We integrate with ai12z or other agent platforms when that fits your architecture better than a custom build.
Nous lançons auprès d'une cohorte contrôlée, surveillons la précision, les escalades et la satisfaction client, puis itérons. Votre équipe reçoit une formation pratique pour s'approprier l'agent en production. Au jour 90, vous disposez d'un système d'IA agentique en production, de chiffres de ROI mesurables et d'un guide documenté pour livrer le prochain cas d'usage en moitié moins de temps.
Agent de soutien client qui résout les tickets de N1, escalade avec contexte complet et met à jour le CRM
Agent d'assistance aux ventes qui qualifie les prospects, réserve des réunions et prépare les notes de découverte
Agent de commerce conversationnel pour la découverte de produits, la comparaison et le passage en 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, alimente Sitecore ou Optimizely et soumet pour approbation
Agent de gouvernance de contenu qui signale les pages non conformes, les liens brisés et les articles obsolètes dans votre CMS
Agent de données pour les opérations internes qui réconcilie les enregistrements entre CRM, facturation et ERP — avec une piste d'audit complète
Agent de conformité qui surveille le contenu et les interactions client pour l'exposition à la Loi 25 et à la Loi sur l'IA
Des preuves de concept d'IA agentique qui font belle figure en démo et n'atteignent jamais la production
Single-vendor lock-in disguised as “the agentic platform”
Black-box agents your security team can’t audit or rate-limit
Generic “AI strategy” decks with no working software at the end
Du théâtre de conformité — éthique IA cochée sans garde-fous applicables
Des recommandations de remplacement total pour le DXP dans lequel vous avez déjà investi
Most agentic AI consultancies are platform-agnostic. We’re not. We build agentic AI for enterprises already running on a real DXP.
Each enterprise DXP exposes agentic AI differently. Sitecore’s Agentic Studio ships with native agent orchestration tied to XM Cloud. Optimizely builds agentic experiences inside its Content Marketing Platform. Contentful pairs with external agent frameworks via its content APIs. We’ve worked with all three — and we know which patterns travel between them and which don’t. Our reference architectures plug into your DXP’s content model, search, and personalization layer instead of replacing them.
An agent acts on your data. If your data is scattered, stale, or unlabeled, the agent will be confidently wrong. We start by indexing your content into a unified retrieval layer — usually Coveo for enterprise search and ML, sometimes a vector store for unstructured archives. We define source-of-truth ownership per content type, retention rules, and PII filtering. Then we wire access controls so each agent only sees what its role permits.
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.
One agent is an experiment. Three agents working together is a system — and that’s where most enterprise value lives. A customer support flow might involve a triage agent, a knowledge-retrieval agent, and a CRM-update agent, each specialized and limited in scope. We use orchestration patterns from frameworks like LangGraph, the OpenAI Agents SDK, and ai12z to keep agents loosely coupled, with clear hand-offs and supervisor checks. When a sub-agent goes off the rails, the supervisor catches it before the customer does.
Sengo Lab est notre environnement partagé pour construire l'IA agentique pour entreprises avant qu'elle ne touche la production. Nous répliquons une portion de vos données, montons les agents et leurs outils, et exécutons des scénarios réels — y compris adverses (injection de prompt, tentatives de contournement, entrées malformées). Votre équipe travaille aux côtés de la nôtre, afin qu'au moment où l'agent est livré, vos ingénieurs puissent l'étendre et l'exploiter sans notre aide.
Quebec’s Law 25 requires explicit consent for automated decision-making, transparency about how personal data is used, and the right for individuals to request human review. Agentic AI systems intersect every one of these. We design Law 25 compliance into the agent architecture from day one: explicit consent capture in the user flow, decision logs the customer can request, and an escalation path to a human reviewer for any consequential outcome. We also track Canada’s AIDA developments and the EU AI Act for clients with cross-border exposure.
Agentic AI for enterprises is software that uses large language models to plan and execute multi-step workflows across enterprise systems — your CMS, CRM, support stack, and data warehouse — instead of just answering single prompts. An enterprise agent might triage a customer ticket, query the order database, draft a response, escalate complex cases to humans, and log the entire interaction for audit. The “enterprise” qualifier matters: production systems require governance, audit logs, role-based access, and integration with platforms like Sitecore, Optimizely, and Coveo that consumer agents don’t need.
A focused first use case typically takes 90 days from strategy to production. We use a five-phase path: strategy and use case selection (15 days), data readiness and governance scaffolding (15 days), build in Laboratoire Sengo (30 days), production hardening and DXP integration (20 days), and controlled launch with measurement (10 days). Subsequent agents ship in roughly half the time because the governance, data layer, and orchestration patterns already exist.
Un agent conversationnel répond à une question à la fois et s'arrête. Un agent raisonne sur un objectif, choisit quels outils appeler, les exécute, observe le résultat et boucle jusqu'à ce que l'objectif soit atteint ou qu'il transfère à un humain. Les agents conversationnels fonctionnent par tour; les agents fonctionnent par flux de travail. Par exemple : un agent conversationnel peut indiquer à un client le statut de sa commande; un agent peut enquêter sur une commande retardée, générer un remboursement ou un renvoi, mettre à jour le CRM, envoyer le courriel de confirmation et notifier le soutien — tout cela dans une seule session.
Tous les grands DXP d'entreprise proposent maintenant des fonctionnalités d'IA agentique. Sitecore offre Sitecore AI et Agentic Studio dans XM Cloud. Optimizely intègre des capacités agentiques dans sa Content Marketing Platform et Optimization. Adobe Experience Platform expose des agents via Brand Concierge et AEM Sites. Contentful s'associe à des cadres d'agents externes via ses API de contenu. Le compromis : les agents natifs des fournisseurs sont rapides à déployer 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.
Quebec’s Law 25 requires explicit consent for automated decisions, transparency about data use, and a path for individuals to request human review. Agentic AI compliance means designing these into the agent architecture from day one, not retrofitting them later: consent capture in the user flow, immutable audit logs of every agent decision, role-based access so each agent only reads data its scope permits, and a documented escalation path to a human reviewer for any consequential outcome. We design the Law 25 controls during the data readiness phase (days 16-30), not at launch.
A first 90-day production use case typically lands between $80K and $200K CAD, depending on the data readiness work required and the depth of DXP integration. That includes the AI Readiness Assessment, governance design, build in Sengo Lab, production hardening, and team training — but not third-party platform licensing (Coveo, ai12z, LLM API costs). Subsequent use cases are usually 40-60% cheaper because the foundations carry over. Contactez-nous for an estimate against your specific stack and use case.
Start with a free AI Readiness Assessment. We’ll map your highest-impact agentic AI use case and the path to production on your DXP — Sitecore, Optimizely, or Contentful.