Combien coûte un agent IA sur mesure ?

Les projets d’agents IA de WNC vont généralement de 15 000 $ pour un agent dédié à une seule tâche à 150 000 $ pour un système multi-agents avec outils, intégrations et infrastructure d’évaluation sur mesure.

Avec quels fournisseurs de LLM WNC travaille-t-elle ?

WNC n’est liée à aucun modèle et confie chaque tâche à celui qui offre le meilleur compromis qualité, latence et coût : le plus souvent Anthropic Claude et OpenAI GPT, Google Gemini pour le multimodal et les contextes longs, et des modèles ouverts (Llama, Mistral, Qwen) auto-hébergés ou sur AWS Bedrock quand la confidentialité ou le coût l’imposent.

L’agent IA peut-il s’intégrer à nos systèmes existants ?

Oui. WNC connecte les agents aux ERP, CRM, outils de support, bases de données, API internes et outils SaaS dans le cadre de la livraison standard, via function calling ou un serveur MCP (Model Context Protocol) aux droits limités.

Comment évaluez-vous la qualité d’un agent avant son déploiement ?

Chaque agent WNC est livré avec une suite d’évaluations (des cas choisis avec la réponse attendue, plus des contrôles LLM-as-a-judge) exécutée à chaque modification et qui bloque la mise en production si la qualité baisse, avec le traçage de chaque étape et de chaque appel d’outil en production.

WNC peut-elle créer un serveur MCP pour notre produit ?

Oui. WNC développe des serveurs Model Context Protocol qui permettent aux agents et assistants IA d’utiliser votre produit et vos données, avec une autorisation limitée, un journal de chaque appel et des limites de débit : c’est généralement la sécurité qui bloque MCP lors des revues en entreprise.

Comment garder les agents IA conformes et auditables ?

Les agents fonctionnent avec le minimum de droits sur les outils, des garde-fous, une validation humaine pour les actions importantes et un journal de chaque appel d’outil, afin que leur comportement puisse être vérifié : la base des obligations de l’AI Act européen, qui entrent progressivement en application.

WNC s’occupe-t-elle du déploiement et de la maintenance ?

Oui. WNC déploie les agents dans le cloud du client (en général AWS) et propose la maintenance et les évolutions dans le cadre d’un accord distinct.

Tous les services

Agents IA et copilotes

Servez chaque client instantanément, sans recruter davantage.

Des réponses plus rapides, plus de capacité, un coût de service réduit.

Votre équipe est submergée par des questions et des tâches répétitives qui la détournent du travail qui compte vraiment. Nous concevons des agents IA qui gèrent ces conversations et ces tâches comme le feraient vos meilleurs collaborateurs : vos clients obtiennent des réponses en quelques secondes, votre équipe retrouve sa concentration et la qualité de service tient à mesure que vous grandissez.

Gérons ensemble Ouvrir Kanban

01 / Ce que ça résout

Là où la pression retombe.

Vos clients n’attendent jamais une réponse

Les questions courantes se règlent en quelques secondes, à toute heure : votre équipe n’intervient que lorsque c’est vraiment nécessaire.

Des réponses tirées de vos données, en clair

Posez votre question en langage naturel et obtenez le résumé ou le chiffre dont vous avez besoin, sans attendre un analyste.

Le travail répétitif se fait tout seul

Les tâches répétitives en plusieurs étapes se font toutes seules (dans vos applis, vos API et même vos écrans existants) et les équipes se consacrent à ce qui demande un humain.

Chacun trouve vite la bonne réponse

Votre équipe et vos clients obtiennent des réponses précises, puisées directement dans vos propres documents et systèmes.

02 / Stack

La technologie avec laquelle nous construisons.

Standard du secteur, ennuyeux dans le bon sens : des outils d’avenir, que le prochain ingénieur connaîtra aussi.

Fournisseurs de LLM

OpenAI GPT
Raisonnement, appel d’outils et voix en temps réel
Claude (Anthropic)
Raisonnement, usage d’outils et tâches d’agent longues
Google Gemini
Multimodal et contexte long
Llama / Mistral / Qwen
Modèles ouverts auto-hébergés pour le coût ou la confidentialité

Frameworks d’agents

LangChain
Framework pour le développement d’applications LLM
LangGraph
Orchestration d’agents multi-acteurs avec état
CrewAI
Framework de collaboration multi-agents
Claude & OpenAI Agents SDKs
SDK d’agents des fournisseurs : outils, passages de relais et usage de l’ordinateur

Intégration et outils

Model Context Protocol (MCP)
Serveurs MCP qui ouvrent votre produit et vos données aux agents : droits limités, journal de chaque appel
Function Calling
Appels d’outils structurés avec validation de schéma
Vector Databases
pgvector, Qdrant, Weaviate
ERP, CRM & legacy APIs
Votre ERP, CRM, helpdesk et systèmes existants

03 / Approche

Comment nous construisons des choses qui durent.

Ancrés dans vos données

Les agents s’appuient sur vos documents, systèmes et règles, pas sur le web ouvert.

Voix et temps réel

Agents vocaux et streaming à faible latence pour le téléphone et les conversations dans l’app.

Encadrés et traçables

Droits limités, garde-fous, validation humaine là où elle compte et journal de chaque appel d’outil : prêts pour les obligations de l’AI Act européen qui entrent en vigueur progressivement.

Systèmes multi-agents

Agents planificateurs, exécutants et relecteurs coordonnés via des outils partagés et MCP.

04 / Standards

Les bonnes pratiques que nous ne négligeons pas.

Nous respectons les standards du secteur et des méthodes éprouvées sur chaque projet : c’est ce qui fait tenir le devis.

Suites d’evals qui valident chaque version (jeux de référence + LLM-as-a-judge)
Ingénierie du contexte : recherche, mémoire et budget de fenêtre
Routage de modèles et cache pour réduire coût et latence
Bascule entre modèles et fournisseurs
Sorties structurées et validation des réponses
Mémoire de l’agent à court et long terme
Tests A/B de prompts et de modèles sur du trafic réel
Traçage et observabilité (Langfuse, OpenTelemetry)
Droits minimaux sur les outils et limites de débit
Défenses contre l’injection de prompt et contrôle des fuites de données

05 / Infrastructure

Où ça tourne, et comment ça reste en ligne.

AWS : ECS, Lambda et Step Functions pour les environnements d’exécution des agents
Inférence GPU NVIDIA pour les modèles autohébergés
Bases vectorielles (pgvector, Qdrant) pour la recherche et la mémoire
Observabilité complète : traçage, harnais d’évaluation, tableaux de bord coûts et tokens

Bonnes questions

Ce que l’on nous demande

Des réponses franches aux questions posées avant de démarrer.

La plupart des projets d’agents IA chez WNC prennent de 4 à 12 semaines, selon les intégrations, la complexité des données et le dispositif d’évaluation nécessaire pour passer en production.

Réalisations liées

Là où nous l’avons déjà fait

Nos projets et produits qui ont mobilisé ce service.

Agents IA · Service client

Agent de support IA + tableau de bord pour un constructeur automobile

Chaque demande client est lue et classée par l’IA, la fiche du véhicule est récupérée automatiquement et une réponse est rédigée, et rien ne part au client tant qu’un conseiller ne l’a pas validée.

Notre produit

Pastukh

Un agent IA de développement propulsé par otara-v0, un modèle que WNC a construit de zéro (ni wrapper ni fine-tune) derrière un seul endpoint compatible OpenAI. En bêta.

Notre produit

BobrCall

Des appels que vous ne manquerez pas : des appels vocaux IA qui vous rappellent à temps, sans effort. Des rappels vocaux en pilote automatique.

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Dites-nous ce qu’il doit faire. Un ingénieur senior vous répond avec un périmètre et un prix honnêtes.

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