Pratique phare · IA Agentic
Nous concevons, construisons et opérons des agents IA qui suivent vos règles — découverte, prospection, support, classification et automatisation back-office — avec un humain dans la boucle, observabilité et gouvernance dès le premier prompt.
Yerbabuena Digital
Yerbabuena Digital est un studio d'IA agentic. Nous transformons le travail répétitif et à faible jugement en pipelines d'agents — recherche, rédaction, tri, classification, agenda — connectés à votre CRM, boîte mail et données, avec portes d'approbation, journaux et garde-fous conçus dès le départ. Construit sur une expérience pratique de découverte d'agents, MCP et gouvernance agentic pour la finance, la santé et le secteur public.
Équipes qui veulent une automatisation qui livre des résultats — pas des démos — et qui doit rester sûre, explicable et conforme.
Douleur : La prospection, le support et l'agenda ne scalent pas ; prestataires et copier-coller dévorent la roadmap.
Adéquation : Pipelines d'agents pour recherche, rédaction et tri avec files d'approbation et journalisation CRM.
Douleur : Des agents apparaissent partout sans découverte, sans garde-fous ni trace d'audit.
Adéquation : Observabilité des agents, intégrations MCP et garde-fous de politique liés à vos plateformes de données.
Douleur : La pression EU AI Act et RGPD fait des agents non gouvernés un risque de conseil.
Adéquation : Workflows avec humain dans la boucle, minimisation des données et preuves prêtes pour audit (voir Gouvernance de l'IA).
Un agent est un travailleur logiciel qui suit un objectif défini sur vos outils et données. Le difficile n'est pas le modèle — ce sont les limites : ce que l'agent peut lire, écrire, envoyer et décider, et ce qui doit revenir à un humain. Nous concevons ces limites d'abord, puis nous construisons.
Nous travaillons avec les frameworks — LangChain, CrewAI, modèles type Bedrock, Copilot Studio et agents sur mesure — et les connectons via Model Context Protocol (MCP) et des gateways pour que vos agents accèdent aux bonnes données avec le moindre privilège.
Chaque pipeline est livré avec observabilité : traces, évaluation type Trustscore, journaux d'approbation et garde-fous. Vous voyez ce que chaque agent a fait, pourquoi et qui l'a approuvé — ce que demanderont les audits et votre CISO.
Les agents augmentent aussi notre propre livraison : nous les utilisons pour accélérer recherche, brouillons et QA, afin que le travail premium arrive en jours, pas en mois — avec des ingénieurs seniors au volant.
Retour sur investissement
Scénarios illustratifs basés sur des engagements typiques — les résultats varient selon la maturité du processus, la qualité des données et le périmètre. Nous cadrons chaque pilote avec vous avant tout engagement.
Une scale-up a remplacé deux SDR à temps partiel par un pipeline d'agents : rechercher, rédiger, approuber humain, envoyer — connecté au CRM.
Les agents scalent la prospection répétitive quand les portes d'approbation et les journaux sont conçus dès le premier jour.
Une équipe ops passait des heures à trier et classer les documents entrants avant revue. Un pipeline d'agents pré-classe, extrait et route.
Le tri augmenté par agents libère les experts pour les exceptions — avec une trace d'audit complète.
Capacités
Choisissez un workflow ou connectez-en plusieurs en une trame d'agents gouvernée sur vos opérations.
Des workers orientés but connectés à vos outils et données, avec des limites claires.
Voir chaque agent, ce qu'il peut atteindre et comment il performe.
De vrais workflows qui remplacent le travail répétitif de prestataires.
Sécurité et contrôle conçus, pas rajoutés à la fin.
Cas d'usage
Défi : Des fondateurs en prospection manuelle ; hygiène CRM et suivi incohérents.
Résultat : Brouillons par agent + file d'approbation ; réunions qualifiées en hausse, coût prestataires en baisse (illustratif).
Défi : Des experts qui trient et classent les documents entrants à la main.
Résultat : L'agent pré-classe et extrait ; les humains gèrent les exceptions avec une trace d'audit complète.
Défi : Des demandes d'agenda et de support de première ligne qui submergent de petites équipes.
Résultat : Tri et agenda par agent avec confirmation humaine aux cas limites et garde-fous PII.
Engagement
De la découverte à un pilote gouverné que vous pouvez montrer à vos auditeurs — en phases claires.
Nous cartographions processus, données, outils et risque. Vous recevez un brief d'agent écrit : objectifs, limites, portes d'approbation et métriques de succès — pas des impressions.
Nous concevons l'agent, les outils, les intégrations MCP et les garde-fous, plus le banc d'évaluation. Vous approuvez les limites avant la construction.
Nous construisons un pilote en live sur des données anonymisées avec humain dans la boucle. Nous mesurons Trustscore, latence et coût vs la ligne de base.
Nous durcissons, documentons et remettons — ou l'opérons en forfait gouverné avec supervision, évaluation et preuves d'audit.
Avant et après
Résultats
Recherche, rédaction et tri répétitifs pris en charge par les agents — les experts se concentrent sur les exceptions et le jugement.
Chaque action d'agent tracée, journalisée et reproductible — audit, sécurité et métier voient ce qui s'est passé et pourquoi.
Pilotes en live en semaines, pas en trimestres — livraison senior avec recherche et QA augmentées par agents.
Portes d'approbation, outils au moindre privilège et garde-fous dès le premier jour — prêt à coupler avec Gouvernance de l'IA.
Questions fréquentes
LangChain, CrewAI, modèles type Bedrock, Copilot Studio et agents sur mesure. Nous sommes agnostiques au framework — nous choisissons le bon outil et le connectons via MCP et gateways pour ne pas vous enfermer.
Les limites d'abord : accès au moindre privilège aux outils, portes d'approbation pour le jugement, garde-fous LLM, minimisation des données et journalisation complète. Nous couplons cela avec notre pratique Gouvernance de l'IA pour les environnements régulés.
Oui. Nous instrumentons traces, évaluation (type Trustscore) et journaux de décision pour que chaque action soit reproductible et exportable pour l'audit.
Non. Les agents gèrent le travail répétitif à faible jugement ; votre équipe approuve les exceptions et possède les résultats. L'objectif est la capacité et la cohérence, pas des coupes d'effectif.
Model Context Protocol est la façon dont les agents se connectent aux outils et données sûrement. Nous concevons des intégrations MCP pour que les agents accèdent aux bonnes données au moindre privilège — la base des agents gouvernés.
Généralement un pilote en live en deux à quatre semaines, selon la maturité des données et les intégrations. Nous cadrions les limites et les métriques de succès en Découverte avant toute construction.
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Si vous travaillez des questions d'accès, d'architecture, de conformité, de maîtrise des coûts ou de passage d'un système fonctionnel en production gouvernée, nous pouvons clarifier la prochaine étape pratique. Nous répondons sous un jour ouvré avec une évaluation directe et, le cas échéant, une conversation initiale.