Agents IA
Des agents IA qui spécifient, codent, testent et documentent sur tout le cycle de delivery. Notre principe : l'IA code, l'ingénieur valide.
Un agent n'est pas un chatbot.
Il raisonne, planifie, agit.
Beaucoup d'équipes qui utilisent des agents IA naviguent à l'aveugle : elles promptent, reçoivent du code, corrigent, recommencent, un cycle dont la qualité se dégrade à mesure que la complexité du code augmente. La cause n'est pas l'IA, mais l'absence d'un cadre rigoureux pour communiquer l'intention.
C'est ce cadre qu'apporte l'ASDD, l'Agentic Spec-Driven Development d'Adservio : la spécification versionnée devient la source unique de vérité, les agents génèrent code, tests et documentation, et régénèrent quand la spécification évolue. Aucun code ne part en production sans la revue d'un ingénieur.
Ce que nous faisons
Spécification exécutable
L'ASDD en quatre temps : spécifier l'intention et les critères d'acceptation, planifier la trajectoire, découper en lots parallélisables et réversibles, implémenter. La spécification devient la source de vérité, pas un document qui se périme.
Sur les cas récurrents, des gabarits métier prêts à adapter évitent de repartir de zéro, et une interface low-code permet d'itérer sur la consigne, les outils et les garde-fous sans relancer un cycle de développement.
- Méthode
- ASDD, quatre temps
- Livrable
- Spécification exécutable
Comment on travaille
Discover
Cartographier les cas d'usage, les données et les contraintes réglementaires. Prioriser par valeur et faisabilité, puis écrire la spécification exécutable.
selon le périmètre, le secteur et le niveau de conformité exigé
- Audit des cas d'usage et des irritants
- Matrice valeur / faisabilité
- Spécification exécutable (ASDD)
MVP
Livrer un agent en environnement réel sur le cas d'usage retenu, tests à l'appui, et mesurer l'écart avec la cible avant d'aller plus loin.
selon la complexité du système et les intégrations
- Un agent en environnement réel
- Tests générés et couverture mesurée
- Go / no-go avant l'industrialisation
Scale
Industrialiser et multiplier les cas d'usage sur un socle partagé. Intégrer aux pipelines, orchestrer les agents entre eux, former les équipes.
selon le nombre d'agents et de systèmes raccordés
- Orchestration multi-agents sur socle mutualisé
- Intégration CI/CD et MLOps
- Montée en compétences des équipes
Run
Opérer, maintenir, optimiser. Gouverner les usages et les coûts, anticiper les ruptures de modèles et les évolutions réglementaires.
engagement de service défini avec vous
- Observabilité LLMOps
- Optimisation FinOps des coûts IA
- Audit continu de conformité
Nos experts Agents IA
L'équipe qui vous accompagne, du cadrage au run.
Sarah Abdallah
Cheffe de projet IA
Sarah pilote les projets GenAI d'Adservio, du cadrage au déploiement. Elle aligne métiers, données et delivery pour transformer chaque cas d'usage en valeur mesurable.
Jérémy Ruas
Senior Delivery Manager
Jérémy orchestre le delivery des plateformes GenAI : socle RAG souverain, LLMOps et industrialisation. Il garantit des mises en production fiables et tenues dans les délais.
Ezéchiel Amen Agbla
Practice Manager
Ezéchiel structure la practice GenAI d'Adservio : montée en compétence des équipes, standards d'ingénierie augmentée et gouvernance des agents en production.
Quatre briques
Agent Builder
Templates métier prêts à customiser, interface low-code pour itérer rapidement sur prompt, tools et garde-fous.
Function calling & APIs
Schémas JSON typés, intégration avec vos APIs internes, fallbacks et retry policies pour des appels fiables.
Multi-agents
Orchestration, délégation et synthèse entre agents spécialisés. Architectures hiérarchiques ou peer-to-peer.
Observabilité
Logs structurés, métriques, debug temps réel, replay des sessions. Vos agents sont auditables de bout en bout.
Des plateformes en production
Un socle IA souverain sur tout le cycle logiciel
−30 % cycles d'ingénierie · 40+ agents au catalogue
L'opérateur du réseau de distribution de gaz français. La DSI doit outiller les quatre temps du cycle de vie logiciel, spécification, développement, test et exploitation, sans céder la maîtrise de ses données ni sa conformité AI Act.
Une plateforme IA souveraine qui appartient à GRDF, un catalogue de plus de 40 agents capitalisés pilier par pilier, et une couverture de tests relevée de 50 % sans que la donnée sorte du périmètre.
Le contrôle dépositaire augmenté par l'IA
99,95 % de SLA plateforme · −70 % de temps de reporting
Sous UCITS V, AIFMD et les exigences renforcées de l'ACPR, BPSS devait absorber une croissance exponentielle des volumes et traiter des dizaines de milliers de NAV quotidiennes, avec un outillage historique devenu un risque réglementaire.
Une plateforme native cloud pilotée par un Meta-Langage métier, où la conformité devient configurable et où l'IA accélère la détection d'anomalies, livrée sans aucun incident bloquant en production.
L'analyse des flux vidéo en temps réel
−58 % de délai d'attente · +26 % de satisfaction
Quinze millions de visiteurs par an. Optimiser les créneaux FastPass et personnaliser les offres suppose de lire les flux en temps réel, sans jamais sortir du cadre RGPD.
Une analyse vidéo embarquée en inférence edge, des offres ad hoc personnalisées et une gestion des flux qui réduit l'attente aux attractions, RGPD by design.
Insights & Perspectives
Le Model Context Protocol : au-delà de la tendance, le standard des agents IA
Architecture, spécification 2026, registre officiel, sécurité : comment le Model Context Protocol est passé du buzz au standard des agents IA en production.
SRE autonome en 2026 : la réponse à incident agentique
Des agents IA reliés à l'observabilité corrèlent télémétrie, code et déploiements pour trier et remédier les incidents. Fatigue d'alerte de -40 à -60 %, MTTR en baisse.
L'IA agentique au travail : comment les agents autonomes transforment les organisations
Comment les systèmes d'IA agentique transforment le travail en automatisant les tâches complexes et en augmentant les capacités humaines.
Déployez vos agents IA en production
Dites-nous où vous en êtes. Un expert Adservio vous recontacte sous 24 h ouvrées.
Questions fréquentes
Un chatbot répond à une question par du texte. Un agent IA poursuit un objectif : il raisonne, découpe la tâche en étapes, appelle les outils et les API dont il a besoin, vérifie son résultat et recommence s'il a échoué. La différence n'est pas le modèle, c'est la capacité d'agir sur vos systèmes.
Le cadrage prend 2 à 6 semaines selon le périmètre, le secteur et le niveau de conformité exigé. Un premier agent tourne en environnement réel après 4 à 10 semaines. Industrialiser plusieurs cas d'usage sur un socle partagé demande ensuite 3 à 6 mois.
Par quatre niveaux : validation de chaque action avant exécution, permissions restreintes, exécution isolée et intervention humaine sur les décisions sensibles. Aucun code ne part en production sans la revue d'un ingénieur Adservio. L'IA code, l'ingénieur valide.
Le MCP est un standard ouvert qui décrit comment un agent se connecte à une source de données ou à un outil. Au lieu d'écrire une intégration par système, on expose un serveur MCP que tout agent compatible peut utiliser. Cela réduit le coût d'intégration et évite l'enfermement chez un fournisseur.
Par vos API existantes, un serveur MCP ou un connecteur développé pour l'occasion. L'agent n'interroge jamais une base directement : il passe par une interface qui porte les permissions, journalise les appels et peut être révoquée sans toucher à l'agent.
La conformité dépend du cas d'usage, pas de la technologie. Elle suppose un référentiel des modèles et outils autorisés, des données classées, la traçabilité des décisions et des jeux d'évaluation rejouables. Ces éléments se construisent dès le cadrage, pas après coup.
Oui, à condition de ne pas regarder que le modèle. Un agent appelle des outils, écrit des journaux et garde une mémoire de travail : chacun de ces trois points manipule de la donnée et doit être hébergé selon sa sensibilité. Le routage des requêtes se décide à la conception, et le reste du périmètre avec lui.