IA Conversationnelle
& Systèmes Multi-Agents

Chain-IT conçoit, développe et déploie des systèmes IA conversationnels et multi-agents sur mesure — RAG pipelines, chatbots intelligents, orchestrateurs d'agents spécialisés — pour des cas d'usage opérationnels dans des environnements réglementés.

💰 €15 000 – €50 000 selon complexité 🔧 Stack agnostique — pas de dépendance fournisseur 🎯 Garantie : POC remboursable si critères non atteints
Type de systèmeExemple d'application
Document Q&A / RAGAgent qui répond aux questions des équipes compliance sur DORA/AI Act à partir de votre corpus documentaire
Chatbot conversationnelAssistant de tri des sinistres (assurance), support technique (industrie), onboarding employé (RH)
Multi-agent orchestratorOrchestrateur central qui coordonne des agents spécialisés : analyse de sentiment + recommandation + planification
Moteur de recherche augmentéRecherche sémantique dans votre base documentaire (contrats, procédures, rapports d'audit)
CustomGPTVersion privée et spécialisée d'un LLM sur votre domaine (clinical, réglementaire, supply chain)

Des preuves tangibles, pas des promesses.

Multi-agent recommendation platform

Tourisfair — orchestre des agents spécialisés (sentiment, recommandation, planification). Python, LLMs, RAG, CustomGPT. Production, base de données multi-région EU+US.

RAG pipeline + moteur de recherche

Reviews voyageurs → LLM-based recommendation. Python, embeddings, PostgreSQL. Production — recherche sémantique sur large corpus.

Messenger chatbot agent

Conversationnel avec planification de voyage. NodeJS, NLP, LLM orchestration. 1000+ sessions utilisateur en production.

Sentiment analysis engine

Recherche "feeling-based" sur corpus utilisateur. Python, ML, NLP. Production — analyse en temps réel.

Plateforme SaaS 100k+ users

Wizipet — features IA embarquées. Python, TypeScript (NestJS), Docker. 100 000+ utilisateurs en production.

⚠️ "Le LLM hallucine sur mes données réglementées"

Chain-IT implémente du RAG strict avec garde-fous, sources citées, et validation humaine sur les réponses à risque. Pas de boîte noire.

🔗 "Je ne veux pas être dépendant d'OpenAI"

Stack agnostique — nous travaillons avec tous les LLMs et concevons pour permuter de fournisseur sans coût de sortie.

⚖️ "Comment je mets ça en production dans un cadre réglementé ?"

25+ ans d'expérience en GAMP5, FDA, 21 CFR Part 11 → traçabilité, audit trail, validation intégrés dans l'architecture.

👤 "L'agent fait n'importe quoi sans supervision"

Human-in-the-loop intégré au design. L'agent propose, l'humain valide. Pas d'autonomie sur les décisions à risque.

Du cadrage à la production, en 4 phases structurées.

  • Semaine 1 — Cadrage

    Entretiens métier + IT. Revue des données disponibles. Architecture cible.

    Volume, qualité, sensibilité des données. Contraintes SI. Périmètre fonctionnel.

    ✅ Spéc fonctionnelle + architecture validée
  • Semaines 2–4 — POC structuré

    Développement du premier agent ou pipeline. Tests utilisateurs réels.

    Pas des démons bidon. Vrais utilisateurs, vrais cas, vrais retours. Itérations rapides.

    ✅ POC fonctionnel avec utilisateurs réels
  • Semaines 5–8 — Mise en production

    Intégration SI (SSO, ERP, API). Durcissement sécurité. Monitoring.

    Logs, alertes, backup, non-régression. Documentation technique.

    ✅ Système en production + runbook
  • Semaine 9 — Passage de relais

    Formation équipe interne. Documentation. Support post-go-live.

    2 semaines de support après mise en production. Équipe autonome.

    ✅ Équipe formée et autonome
Assurance

Agent RAG conformité DORA

Réponses instantanées pour les équipes legal/compliance sur les contrats et la réglementation.

📉 Réduction temps de recherche : 70 %
Assurance

Chatbot de tri des sinistres

Qualification automatique, routage, extraction des informations clés.

📉 Réduction coût traitement : 30–50 %
Industrie

Agent de maintenance prédictive

Analyse des logs capteurs, recommandation d'intervention avant panne.

📉 Réduction arrêts non planifiés : 20–40 %
Logistique

Assistant supply chain

Optimisation de tournées, détection d'anomalies, proposition corrective.

📉 Réduction coûts logistiques : 10–20 %
Cross-sector

Knowledge base interne augmentée

Réponse aux questions des employés (RH, IT, procédures).

📉 Réduction tickets support : 40 %

Selon complexité, stack technique et niveau d'exigence réglementaire.

Document Q&A / RAG

Simple, 1 source documentaire

€15k–€20k

Python Embeddings LLM standard

Chatbot conversationnel

Métier, 1 use case

€20k–€30k

LLM + RAG Interface web/mobile

Multi-agent system

2–3 agents orchestrés

€25k–€40k

Orchestrateur LLMs multiples Base vectorielle

Système critique réglementé

Gouvernance intégrée, audit trail, validation

€30k–€50k

Traçabilité GAMP5-aligned Validation
  1. Call de qualification (1h gratuit) — Vous décrivez votre cas d'usage, nous vous disons si c'est un bon candidat
  2. Proposition technique — Architecture, planning, budget, garanties
  3. Cadrage — On pose les spécifications ensemble (1 semaine)

Vous avez un cas d'usage IA ?

Chain-IT a conçu et déployé des systèmes multi-agents en production. Construisons le vôtre.