RAG souverain
Indexation de vos documents, procédures, contrats et bases techniques dans une base vectorielle privée. Chaque réponse cite sa source, au passage près.
IA & Agents
L'IA devient rentable le jour où elle cesse d'être une démonstration.
RAG souverain, agents outillés, plugins contrôlés, passerelle multi-modèles : nous construisons la chaîne complète, avec un coût d'exploitation connu à l'avance.
01 — Le vrai problème
Pourquoi 8 projets d'IA sur 10 n'atteignent jamais la production
Un modèle de langage ne connaît pas votre entreprise. Sans vos données, il reformule des généralités et invente le reste. C'est pour cela que tant de projets séduisants à la démonstration s'effondrent au contact de la réalité.
Ce qui fait la différence est invisible dans une démo : la qualité de l'indexation documentaire, la précision des outils donnés à l'agent, l'évaluation continue des réponses, la traçabilité et le contrôle du coût.
0donnée utilisée pour l'entraînement sans accord écrit
100 %des appels de modèles tracés, datés et chiffrés
−54 %de coût IA mensuel après mise en place d'une passerelle
02 — L'architecture
Quatre briques, un système
Chaque brique résout un problème précis. Ensemble, elles transforment un modèle générique en outil de production fiable.
Agents autonomes
Des agents qui surveillent, déclenchent, exécutent et rendent compte. Cadre d'action explicite, journal complet, validation humaine sur les actions sensibles.
Plugins & outils
Une boîte à outils par agent : lecture de fichiers, requêtes métier, appels d'API, génération de rapports, actions d'exploitation — chaque outil est borné.
Passerelle de modèles
Un point d'entrée unique qui choisit le modèle adapté à chaque requête, met en cache, plafonne les budgets et mesure la latence comme le coût.
Vos documents, vos procédures, vos contrats : un volume que l'agent parcourt avant de répondre — jamais une réponse inventée.
La chaîne complète que nous déployons : recherche sourcée, agents outillés, passerelle de modèles et garde-fous permanents.
La chaîne réelle : sources, proxy, RAG, agents, plugins, API. Chaque lien est un contrat, chaque nœud est surveillé.
03 — Cas d'usage qui rapportent
Là où l'IA se rembourse
Connaissance
Assistant documentaire interne
Vos équipes retrouvent la bonne procédure, le bon contrat, la bonne référence en quelques secondes — avec la source exacte.
- Réponses sourcées
- Documents privés
- Hébergement UE
Opérations
Agent de supervision
Détection d'anomalie, qualification, ouverture de ticket, exécution d'un runbook et compte rendu automatique.
- Alerte qualifiée
- Runbook exécuté
- Journal d'actions
Back-office
Traitement du courrier entrant
Classement, extraction des données utiles, préparation de la réponse, contrôle humain sur les cas sensibles.
- Extraction structurée
- Tri automatique
- Validation humaine
Direction
Synthèse et reporting
Vos indicateurs consolidés, commentés et envoyés au bon destinataire, chaque semaine, sans intervention manuelle.
- Rapport automatique
- Analyse d'écart
- Envoi planifié
Qualité
Contrôle et conformité
Vérification de cohérence documentaire, détection d'anomalies réglementaires, préparation d'audit.
- Piste d'audit
- Détection d'écart
- Traçabilité complète
Exploitation
Maintenance assistée
Historique d'incidents exploité pour proposer la cause probable et l'action corrective avant l'intervention.
- Base d'incidents
- Cause probable
- Action proposée
04 — Sous le capot
La même console que celle qui surveille vos systèmes
Nos agents et notre supervision partagent une seule console. Vous voyez ce que l'IA fait, quand elle le fait, ce que cela coûte et ce que cela a produit.
Chaque action est horodatée, attribuée et révocable. Aucun agent n'agit hors du périmètre que vous avez validé.
- Journal d'exécution horodaté, action par action
- Coût par requête, par utilisateur et par cas d'usage
- Jeux de test métier rejoués à chaque évolution
- Plafonds budgétaires et coupure automatique
Supervision Zorglon
LIVE
24Systèmes supervisés
99,95 %Disponibilité
0Incidents ouverts
41 €Coût IA / 24 h
- api-core12 ms
- postgres-main4 ms
- worker-sync1,4 s
- gateway-ia320 ms
- backup-nightlyOK 03:12
- certificatsJ-21
- pare-feu-edge0 incident
- portail-client98 ms
Dernière remontée il y a 4 s
Runbook prêt
05 — Avant / Après
Un assistant qui impressionne, ou un assistant qui travaille
| Avant | Avec Zorglon |
|---|---|
| Un chatbot qui invente une réponse plausible | Une réponse sourcée, renvoyant au document exact |
| Des appels de modèles non contrôlés | Une passerelle unique, routée, mise en cache et plafonnée |
| Aucune idée du coût réel par usage | Un coût unitaire connu, mesuré et budgété |
| Des agents qui agissent hors périmètre | Un cadre d'action explicite et un journal complet |
| Un pilote qui ne survit pas à la mise en production | Un système évalué, supervisé, amélioré en continu |
06 — Objections IA
Ce que l'on nous demande vraiment
Nos données sont sensibles. Peut-on vraiment utiliser un modèle de langage ?
Oui, à condition de ne jamais envoyer l'intégralité de vos données à un modèle. Nous indexons vos documents en local ou dans l'Union européenne, filtrons ce qui sort, anonymisons ce qui doit l'être, et traçons chaque requête. Aucun fournisseur n'utilise vos données pour l'entraînement sans accord écrit — c'est une clause de nos contrats.
Et si les modèles changent de prix ou disparaissent ?
C'est exactement pour cela que nous posons une passerelle multi-modèles : votre application ne dépend jamais d'un fournisseur unique. Changer de modèle est une décision d'exploitation, pas une réécriture complète.
Combien de temps avant un premier résultat ?
Un premier assistant documentaire utilisable en production se construit en trente jours sur un périmètre choisi. Les cas d'usage suivants s'ajoutent par lots, en capitalisant sur l'infrastructure déjà en place.
Faut-il une équipe interne pour exploiter tout cela ?
Non. Nos clients les plus satisfaits n'ont aucun profil IA en interne. Nous formons en revanche vos référents métier : ce sont eux qui jugent la qualité des réponses, et nous mesurons ces évaluations à chaque évolution.
Choisissez un cas d'usage. Chiffrons-le. Livrons-le.
Trente jours plus tard, vous ne débattrez plus de l'IA en réunion : vous regarderez des chiffres.