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Pour les entreprises prêtes à automatiser

Agents IA et automatisation de workflows, construits une fois, et ils sont à vous.

Agents IA sur mesure, automatisation de workflows de bout en bout, bases de connaissances RAG et la middleware ingrate entre vos outils — le tout livré comme un seul système auto-hébergé. Pas de SaaS mensuel, pas de dépendance à une plateforme.

Ce qui est inclus

  1. Agents IA sur mesure

    Des agents multi-étapes qui lisent vos données et passent à l'action — pas des chatbots. Construits autour de vos workflows spécifiques, avec des garde-fous et un humain dans la boucle là où ça compte.

  2. Pipelines de connaissance RAG

    Recherche auto-hébergée sur vos documents, contrats et manuels produit — avec citations, journaux d'audit et contrôles d'accès. Votre base de connaissances, pas celle d'un fournisseur.

  3. Automatisation de workflows

    Des pipelines pilotés par événements qui font circuler le travail entre vos outils existants. Fiables, observables, et que vous pouvez modifier. Tout le contraire du bricolage no-code fragile.

  4. Intégrations avec les outils existants

    Systèmes de réservation, CRM, comptabilité, calendriers, email, Slack — connectés via de vraies API et des files d'attente. La plomberie que personne ne veut construire.

  5. Infrastructure IA auto-hébergée

    Choisissez vos propres fournisseurs de modèles (OpenAI, Anthropic, local) ou mélangez-les. Vos données, vos clés, votre hébergement — serveurs UE si vous en avez besoin.

  6. Panneau d'administration et observabilité

    Inspectez les exécutions des agents, rejouez les échecs, auditez les décisions. Ce que tout outil IA boîte noire refuse de vous donner — livré dès le premier jour.

Comment c'est livré

  1. Semaine 1

    Cartographier le workflow

    Je parcours le travail réel avec vous, j'identifie les automatisations à plus fort effet de levier et on rédige le cahier des charges ensemble. Rien n'est construit avant que le périmètre soit clair.

  2. Semaines 2–3

    Prototyper l'agent

    Un premier agent fonctionnel sur un échantillon de données réelles, pour que vous puissiez éprouver son comportement avant que je le mette à l'échelle. On itère avant de s'engager.

  3. Semaines 4–7

    Construire le système

    Agents de production, intégrations, panneau d'administration, observabilité. Hébergé sur votre infrastructure ou la mienne — c'est votre choix, vos données.

  4. Semaine 8+

    Passation et suivi

    Documentation, runbooks, formation. Forfait optionnel pour de nouveaux agents et de l'optimisation à mesure que vos besoins évoluent. Le système est à vous.

En production — CallIQ

Des appels commerciaux qui se notent et se routent tout seuls

Analyse d'appels par IA & pipeline commercial

Un système interne pour une équipe commerciale. Chaque appel du système téléphonique est transcrit locuteur par locuteur, noté et étiqueté par l'IA, puis poussé directement dans le pipeline de deals — les managers lisent le funnel au lieu de réécouter les enregistrements.

CallIQ — automated AI call-analysis pipeline for a sales team

Intégré au workflow

Fin de l'appel

Un appel commercial se termine sur le système téléphonique et l'enregistrement arrive automatiquement.

RingoStat logo

Transcription

La reconnaissance vocale découpe l'audio locuteur par locuteur en une transcription nette.

ElevenLabs logo

Contexte CRM

Le deal, le contact et la source de campagne correspondants sont récupérés du CRM pour situer l'appel.

Google Ads logoMeta logo

Analyse IA

OpenAI note l'appel de 1 à 10 et étiquette le sentiment, la catégorie et les prochaines actions.

OpenAI logo

Tableau de bord & pipeline

Les étapes du deal, les prochaines actions et les raisons de perte se mettent à jour seules — les managers lisent le funnel, pas les enregistrements.

Claude logoHermes logo

Entièrement automatisé de bout en bout — aucun étiquetage manuel, aucune réécoute des appels.

Reconnaissance vocaleOpenAIIntégration CRMNotation par IAAuto-hébergé
Voir dans les projets sélectionnés

Stack

OpenAI / Anthropic / LLM locauxLangGraphPostgres + pgvectorTypeScriptNext.jsPythonInngestSelf-hosted

Les choix par défaut — interchangeables avec n'importe quel fournisseur de modèles, vector store ou file d'attente que vous préférez.

Prêt à automatiser ?

Dites-moi quel travail dévore le temps de votre équipe. Périmètre et budget approximatif reviennent sous 48 heures.