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Vous voulez de vrais agents IA.
Pas des wrappers ChatGPT.

Nous concevons et développons les agents IA autonomes de votre entreprise. Vrais agents avec mémoire totale, raisonnement structuré et gouvernance auditable — pas des automatisations Zapier déguisées en IA.

01Ce qui change

Une automatisation suit des règles.
Un agent prend des décisions.

La majorité des « agents IA » vendus aujourd'hui sont des workflows Zapier ou n8n derrière une couche LLM. Voici ce qui distingue un vrai agent autonome.

AspectAutomatisation classiqueVrai agent IA
ComportementExécute une chaîne de règles préprogrammées (si X alors Y).Observe, raisonne, choisit une action, apprend de son résultat.
MémoireAucune. Chaque exécution est isolée.Mémoire complète des actions passées (Event Store immuable, rejouable).
PérimètreDéfini ligne par ligne dans le workflow.Défini par contrainte architecturale — l'agent ne peut pas sortir de son bounded context.
DécisionBooléenne sur valeurs d'entrée.Score de confiance + raisonnement structuré + alternatives considérées.
AuditLogs d'exécution, qui ont expiré.Chaque décision = événement de domaine immuable, traçable 5 ans plus tard avec dual attribution.
02Notre architecture

Architecture neurosymbolique — la même que pour nos propres agents.

Un agent qui ne sait pas ce qu'il sait n'est pas fiable. Nos agents combinent un LLM (raisonnement, langage) avec une représentation explicite et vérifiable du métier dans lequel ils opèrent. Cinq couches de représentation cognitive.

  1. 01

    Représentation structurelle

    métamodèle DDD

    Le métier de votre agent (entités, règles, événements) est décrit dans un métamodèle. L'agent ne devine pas la structure — il la lit.

  2. 02

    Représentation temporelle

    Event Store

    Chaque observation, action, décision est conservée comme événement horodaté. L'agent a une mémoire totale, rejouable à l'identique.

  3. 03

    Représentation procédurale

    règles déclaratives

    La logique métier (autorisations, déclencheurs, conditions) est déclarée — modifiable à chaud sans recompilation.

  4. 04

    Représentation vectorielle

    embeddings spécialisés

    Pour la recherche par similarité (documents, conversations passées, cas similaires) — utilisée là où elle est pertinente, contrainte par le domaine.

  5. 05

    Représentation organisationnelle

    Conway's Law exécutable

    Si plusieurs agents collaborent, leur structure reflète celle de votre organisation. Chaque agent est rattaché à un domaine, jamais décideur autonome.

Cette architecture place Swoft dans la catégorie Neuro | Symbolic (Type 3 Kautz) : le LLM convertit du langage naturel en structures symboliques, qui sont ensuite traitées par un raisonneur formel. C'est l'approche identifiée par la recherche comme la plus mature pour les systèmes d'entreprise critiques.

03Cas d'usage

Ce que nous développons pour nos clients.

Chaque agent est sur-mesure pour le métier du client. Voici les types d'agents que nous concevons le plus souvent — souvent en système multi-agents avec orchestration par saga event-sourcée.

  • Assistant conformité

    Lit les nouveaux textes réglementaires, identifie les impacts sur vos processus, propose des actions, escalade ce qui nécessite décision humaine.

  • Agent de scoring

    Évalue dossiers de crédit, candidats, prospects. Chaque décision est tracée avec son raisonnement et reste rejouable devant un régulateur.

  • Qualification commerciale

    Triage des leads entrants, enrichissement, premier contact, planification de RDV. Périmètre cadré pour éviter les faux pas.

  • Support de niveau 1

    Répond aux tickets, escalade ceux qui sortent de son périmètre, apprend de chaque conversation pour améliorer ses réponses.

  • Analyse de documents

    Extraction structurée depuis contrats, factures, rapports. Croisement avec votre métamodèle métier pour validation automatique.

  • Triage interne (RH, IT)

    Classe les demandes entrantes, propose des réponses, route vers la bonne personne. Dual attribution sur chaque action.

04Ce que nous garantissons

Six garanties non-négociables —
par construction, pas par revue.

Un agent en production doit être auditable, gouvernable, et survivre aux changements de modèle. Voici ce qui est dans l'ADN de chaque agent que nous livrons.

  • Decisions as Data

    Chaque décision IA est un événement immuable : raisonnement, modèle, score, prompt, alternatives. Replay déterministe garanti à 5 ans.

  • Personas alignées Conway

    Si votre projet mobilise plusieurs agents, leur structure suit celle de votre organisation. Périmètre formel, jamais décideurs autonomes.

  • Dual Attribution

    Chaque action enregistre qui a autorisé (humain) et qui a exécuté (agent). Audit trail complet par construction, pas par revue manuelle.

  • Hard Stop architectural

    Le métamodèle bloque mécaniquement toute dérive entre intention et code. L'agent ne peut techniquement pas inventer un comportement non défini.

  • Approval Gates configurables

    Sur les décisions sensibles, l'agent suspend automatiquement et attend votre validation. Vous décidez le seuil de confiance par cas d'usage.

  • Modèle agnostique

    Claude, GPT, Mistral, Llama, modèles locaux — l'architecture survit aux changements de modèle. Vous ne dépendez pas d'un fournisseur.

05Méthode

Du brief à la production en 4 à 8 semaines.

Un ingénieur Swoft est référent sur tout le projet. Nous engageons sur le périmètre fonctionnel, pas sur le temps passé.

  1. 011 semaine

    Cadrage

    Brief métier + cartographie du domaine + identification des règles, événements et points de décision. Livrable : spécifications exécutables.

  2. 022 à 6 semaines

    Conception & développement

    Modélisation de l'agent dans le métamodèle, intégration aux systèmes existants, calibration du LLM, mise en place des approval gates.

  3. 031 semaine

    Mise en production

    Déploiement souverain UE, monitoring continu, ingénieur référent qui suit la qualité des décisions et ajuste les seuils.

À noter

Vos agents partagent l'architecture de nos propres agents.

Swoft est construit avec Swoft. Les agents IA qui pilotent notre propre cycle de vie produit (modélisation, génération de code, audit qualité, déploiement) reposent sur exactement la même architecture que ceux que nous livrons à nos clients. Ce que vous voyez fonctionner chez nous fonctionnera chez vous — mêmes propriétés, mêmes garanties, même rigueur.

Un agent IA à concevoir ?
30 minutes pour cadrer.

Vous décrivez le besoin, on vous dit honnêtement si un agent autonome est la bonne réponse, ce qu'il faut pour le construire, et combien ça coûte.