Pilier 03AI Tool Box : des plateformes et des produits prêts à être activés dans votre contexte
Nous ne livrons pas un logiciel, nous livrons un métier transformé. Activées en tout ou partie puis customisées, nos plateformes élaborent la solution propre à chaque client.
Des plateformes modulaires, pas un catalogue de logiciels
Nous avons construit des plateformes modulaires, conçues pour servir le plus grand nombre de cas d’usage. Activées en tout ou partie, puis customisées, elles permettent d’élaborer les solutions qui répondent aux problématiques spécifiques de chaque client, dans une logique d’accélération de sa transformation IA.
Six plateformes agentiques
Pour répondre au plus grand nombre de cas d’usage. Actionnables en mode SaaS ou sur mesure dans votre SI.
Collecte et classification
Collecte, reconnaissance, contrôle, fiabilisation et classification de données.
Conception et modélisation
Conception de modèles par typologie : spécification, processus, référentiel.
Évaluation universelle
Évaluation au regard de tout type de référentiel : cahier des charges, norme, spécification.
Rédaction standardisée
Rédaction standardisée de livrables par typologie : évaluation, spécification, synthèse.
Analyse tendancielle
Identification de patterns et prévision de tendances.
Collaboration et pilotage
Orchestration collaborative des travaux et pilotage global de leur avancement.
Une architecture sûre et souveraine qui passe à l’échelle
Nous avons ouvert un laboratoire interne avant de commercialiser quoi que ce soit. Ce qui en est sorti tient en trois exigences, prises en compte dès la conception et jamais ajoutées après coup.
Sûre
Chiffrement des données au repos et en transit, accès par rôle, filtrage des prompts entrants et sortants, détection d’injection. L’autonomie des agents ouvre une surface d’attaque nouvelle : elle se traite en amont, pas après le déploiement.
- Filtrage des prompts entrants et sortants
- Kill switch automatisé sur seuils critiques
- Validation humaine avant toute décision
Souveraine
Minimisation des données et aucune donnée client utilisée pour l’entraînement. Déploiement on-premise ou cloud, multi-providers, avec choix du fournisseur et du datacenter. L’AI Act et le RGPD font de la traçabilité et de la gouvernance une norme, pas une option.
- Aucune donnée client pour l’entraînement
- Multi-providers avec fallback, on-premise ou cloud
- Audit trail complet, RGPD et AI Act
Scalable
Ce qui fonctionne sur une mission doit tenir à l’échelle. Nos solutions sont conteneurisées et orchestrées sur Kubernetes managé : elles montent en charge sans réécriture et se déploient à l’identique chez vous comme dans le cloud. Le FinOps et le GreenOps de l’IA y sont intégrés, pour que la montée en charge ne se paie ni en coûts ni en carbone.
- Conteneurisation, Kubernetes managé, GitOps
- FinOps : routing, caching et quotas, −35 % de coûts LLM
- GreenOps : CO₂, eau et kWh mesurés à chaque appel
Nos produits issus des ateliers d’agenuity
Un portefeuille de solutions issues de nos missions.
Produits IT
La couche de contrôle intelligente pour vos LLM
Sécurité, routing, filtering, FinOps et GreenOps pour tous vos usages LLM en entreprise, multi-providers, on-premise ou cloud.
- Routing LLM multi-providers et fallback
- Détection d’injection de prompt
- PII filtering et conformité RGPD
- Audit, logging et alerting
Un espace de conception et de développement souverain
Plateforme d’orchestration d’agents IA, du cadrage à la mise en production, avec contrôle humain à chaque étape : vérifiée, gouvernée, mémorisée.
- Qualité : standards appliqués systématiquement
- Cohérence : une vision technique unifiée
- Gouvernance : validation et traçabilité intégrées
- Mémoire : les décisions restent dans l’équipe
De la conversation au backlog prêt à déployer
Transforme vos conversations en epics, features et user stories directement intégrables dans vos pipelines de développement.
- Modélisation des SFG, rédaction des SFD
- Analyse d’impacts inter-US et inter-features
- Génération des plans de recette
- Export Jira, Azure DevOps, Linear
La sécurité native des agents IA
Une couche de sécurité transverse, connectée à PreLLM et à L’Atelier : l’autonomie des agents multiplie les points d’entrée, et l’AI Act fait de la traçabilité une norme.
- Agent Firewall : filtrage, détection d’injection, sandbox
- Runtime Monitor : observabilité, kill switch, dashboard RSSI
- Identity Manager : identités non humaines, RBAC, audit trail
Piloter et optimiser les coûts de tous les usages d’IA
Cartographier et consolider les coûts sur les quatre typologies d’usage : consommation via API, GPT à la consommation, GPT au siège, SaaS avec IA embarquée.
- Récupération des données des plateformes fournisseurs
- Traduction en impact financier
- Tagging par projet, équipe, modèle, cas d’usage
- Recommandations d’optimisation
Mesurer et optimiser l’empreinte environnementale de l’IA
L’extension de la démarche GreenOps à l’ensemble des usages, via la gateway PreLLM ou l’export de vos propres données de gouvernance.
- Deux options de collecte : gateway ou export client
- Conversion en CO₂, eau et kWh
- Dashboarding et exports multidimensionnels
- Recommandations d’optimisation
Produits de gouvernance
L’atelier d’idéation structuré par l’IA
Un atelier guidé par agent IA qui fait émerger les idées de vos employés et les structure en opportunités exploitables : problème, solution, impact attendu, périmètre.
- 10 frameworks de brainstorming
- Scoring et priorisation des idées
- Mode collaboratif
- Export vers Opportunity Studio
Chaque idée qualifiée devient un projet qui se défend
Qualifie les cas d’usage selon un cadre commun (business value, faisabilité, complexité, alignement stratégique) pour alimenter le portfolio management.
- 3 agents : PO, Tech Lead, Business Advisor
- Scoring et comparaison des projets
- Génération du business case
- Alimentation du portfolio
Produits métiers
Solliciter le marché, évaluer les offres, décider en confiance
Assiste les évaluateurs d’appels d’offres, de la rédaction du dossier et de la définition des critères jusqu’à la décision d’attribution traçable.
- Grille d’évaluation pondérée
- Dépouillement et lecture assistée des offres
- Analyse comparative des soumissionnaires
- Rapport de décision argumenté
Répondre aux appels d’offres, sans rien manquer
Assiste les équipes qui répondent, de la lecture du cahier des charges à la soumission de l’offre finale.
- Extraction des exigences du dossier
- Réponse en mode best of breed
- Vérification de conformité avant soumission
- Bibliothèque de contenus réutilisables
Le recrutement de bout en bout, piloté par l’IA
De la compréhension du besoin à l’identification des ressources, leur qualification et le pilotage du vivier : l’intégralité du cycle.
- Formalisation du besoin et du profil cible
- Sourcing vivier interne et sources externes
- Qualification et scoring des candidats
- Tableau de bord et analytics recrutement
Vos campagnes d’audit de A à Z, automatisées
Cadre, génère, pilote et analyse les campagnes d’audit selon un canevas propre à votre contexte et à votre référentiel.
- Génération des questionnaires par agent IA
- Envoi, relances et pilotage de la campagne
- Analyse de complétude et de cohérence
- Rapport de synthèse et plan d’actions
FinOps et GreenOps se corroborent
Pour l’API et le GPT à la consommation, les données de facturation sont recoupées avec les relevés de consommation de la gateway PreLLM : une double lecture coûts et usage qui fiabilise les montants facturés et détecte les écarts.
Vos questions fréquentes
Nos données servent-elles à entraîner des modèles ?
Non. Nous appliquons une minimisation des données, et aucune donnée client n’est utilisée pour l’entraînement. Les informations personnelles sont anonymisées avant tout envoi à un LLM.
Qui valide ce que produit l’IA ?
Un consultant expert, systématiquement, avant toute décision. L’IA accélère la collecte, l’analyse et la production ; le jugement et la responsabilité du résultat restent humains.
Sommes-nous liés à un fournisseur de LLM ?
Non. PreLLM est multi-providers avec fallback : l’aiguillage se fait vers le bon modèle selon le contexte, le coût et les capacités. Changer de fournisseur ne remet pas en cause l’architecture.
Peut-on déployer chez nous ?
Oui, on-premise comme en cloud, compatible avec tous les providers. Le déploiement de la couche de contrôle PreLLM prend une journée.
Comment maîtrise-t-on le coût de l’IA ?
Routing vers le modèle optimal, caching sémantique, quotas par utilisateur et suivi granulaire des coûts par projet, équipe et modèle : de l’ordre de 35 % d’économies sur la facture LLM.
Et la conformité RGPD et AI Act ?
Anonymisation native des données personnelles, audit trail intégré, traçabilité complète des prompts et des réponses, alertes temps réel sur anomalies et incidents.
Que se passe-t-il si un agent dérape ?
C’est l’objet d’agenuity Shield : observabilité temps réel des chaînes d’agents, détection d’anomalies comportementales et kill switch automatisé sur seuils critiques.
Mesure-t-on l’impact environnemental ?
Oui. Chaque appel LLM est capté et converti en émissions de CO₂, consommation d’eau et kWh, avec des facteurs ajustés selon le provider et le datacenter, puis des pistes de réduction concrètes.