Claude Code, Python/TS ou LLM souverain self-hosted.
Uclic conçoit des agents IA sur mesure : des systèmes qui exécutent de vraies tâches dans vos opérations, branchés sur vos outils et vos données, avec la supervision qui va avec. Du cadrage à la production, en choisissant la technologie selon vos contraintes de souveraineté et de volume.
Du cadrage à la mise en production, chaque sous-service est activable seul ou packagé dans le forfait Production. Outils nommés explicitement : Claude Code, Anthropic SDK, OpenAI, Mistral, Llama, Qwen, Ollama, vLLM, LangChain, LlamaIndex, Pydantic AI, Vercel AI SDK, Mastra, pgvector, Qdrant, Pinecone, Langfuse, Helicone.
On parcourt vos processus internes et on identifie les 1 à 3 cas d'usage à plus fort ROI : assistant interne, scoring lead, classification ticket, génération contenu produit, RAG documentaire. Chaque cas est chiffré en heures/mois économisées, NPS attendu, CAC.
Tranchage explicite : Claude Code SDK pour les agents propriétaires code-aware, Python custom (LangChain, LlamaIndex, Pydantic AI) pour les cas spécifiques, ou LLM open source self-hosted (Mistral, Llama, Qwen) pour les données RGPD-sensibles. Décision motivée par sensibilité des données + volume + budget.
Déploiement Mistral 7B / 8x7B, Llama 3.3 70B ou Qwen 2.5 sur Ollama, vLLM ou GPU dédié (RunPod, Scaleway, AWS Bedrock UE). Performance proche de GPT-4o sur les tâches métier : aucune donnée ne sort vers OpenAI ou Anthropic. Conformité RGPD documentée.
Indexation Notion, Confluence, Drive, S3, PostgreSQL dans pgvector (Supabase), Qdrant ou Pinecone. Embeddings OpenAI text-embedding-3-large ou Mistral Embed. Reranking. Citations sourcées obligatoires dans chaque réponse : pas d'hallucination silencieuse.
Construction d'agents Python sur mesure pour les cas spécifiques : scoring lead automatique, classification ticket support, multi-agent orchestré, RAG métier. Validation Pydantic stricte, fallback déterministe, FastAPI exposé en interne.
Pour les équipes TS/Next.js : Vercel AI SDK pour les agents conversationnels intégrés à votre app, Mastra pour les agents stateful avec workflows complexes. Streaming, tool calling, multi-modal. Déploiement Vercel ou Fly.io.
Agents code-aware pour vos équipes Dev/Ops construits avec le SDK Anthropic et Claude Code. Cas d'usage : revue automatique de PR, génération de tests, refactor guidé, migration de base de code, agent ops sur incidents. 30-50 % de temps gagné sur les tâches répétitives.
Branchement de l'agent à vos outils en production : HubSpot, Pipedrive, Salesforce, Stripe, Linear, Slack, Notion, votre API maison. Webhooks, OAuth, gestion fine des erreurs. Pas de POC isolé : l'agent vit dans votre stack.
Traces complètes des prompts, réponses et tool calls dans Langfuse ou Helicone. Alertes sur dérive de coût (token spend), latence anormale, taux d'hallucination, échec de tool call. Golden dataset 50-200 cas pour mesurer la régression à chaque itération.
Mise en production avec runbook, documentation pour vos équipes, formation 1/2 journée. Garantie 30 jours sur le palier Production. Support 6 mois + fine-tuning sur le palier Souverain. Vous gardez la propriété complète du code, des prompts et des modèles.
Passez d’un chatbot générique à des agents sur mesure, branchés sur votre stack.
Un SaaS IA plaqué. Rien n’est relié à vos outils ni à vos données.
Une architecture choisie. Un agent conçu pour votre stack et supervisé en production.
Modèle, outils et données travaillent ensemble : chaque action de l’agent est tracée, évaluée et améliorée.
+
autonomie
L’agent exécute les tâches complexes de bout en bout, dans un cadre défini.
+
sécurité
Données sensibles traitées selon vos contraintes, LLM souverain si besoin.
+
traçabilité
Chaque appel, chaque outil et chaque réponse est journalisé.
+
maîtrise des coûts
Coût par appel suivi et modèle ajusté selon la tâche.
Du cadrage cas d'usage au déploiement production, 6 étapes structurées. Choix d'architecture explicite : Claude Code, Python/TS custom, ou LLM self-hosted : selon la sensibilité des données et le volume.
On identifie 1 à 3 cas d'usage à fort ROI (assistant interne, scoring lead, classification ticket, génération contenu, RAG documentaire). On chiffre l'économie attendue : heures/mois, NPS, CAC. On tranche entre Claude Code, Python/TS custom ou LLM self-hosted en fonction de la sensibilité des données et du volume. Si le ROI ne tient pas mathématiquement, on vous le dit avant de signer.
Trois paliers explicites. Du pilote en 4-6 semaines à l'agent souverain self-hosted avec support 6 mois. Engagement projet (forfait), pas mensuel : vous savez à l'euro près ce que vous payez.
Un premier diagnostic offert, avec les actions prioritaires.
1 agent, 1 cas d'usage, 4-6 semaines. Démo + livrable production. Pour valider l'IA dans votre contexte avant d'industrialiser.
1 à 3 agents intégrés à votre stack, monitoring complet, RAG sur plusieurs sources, doc complète. Pour passer de POC à production.
LLM self-hosted (Mistral, Llama, Qwen), audit sécurité, fine-tuning si besoin, support 6 mois. Pour les données qui ne doivent pas sortir de votre infrastructure.
Voir le détail de tous nos forfaits ou découvrir qui nous sommes.
Agence IA (intelligence artificielle) pour PME et ETI : agents IA et automatisations en production en 3 semaines, mesurés en temps gagné. Audit gratuit.
Agence tracking server-side : GA4, sGTM, Meta CAPI. 30 à 60 % de conversions remontées en plus, consentement conforme. Audit gratuit sous 48 h.
Agence CRM (HubSpot, Pipedrive, Salesforce) : vos outils synchronisés proprement, des données fiables, zéro ressaisie. Audit gratuit livré sous 48h.
Agence d'automatisation B2B : vos opérations tournent seules avec n8n, Make ou du code. Workflows livrés clé en main, documentés. Audit gratuit en 48 h.
Agence data B2B : des tableaux de bord KPI fiables, branchés sur vos vraies données, lisibles par un dirigeant. Audit gratuit livré sous 48h.
Agence web B2B : création de site internet et d'applications sur mesure, stack choisie selon votre équipe. Rapide, mesurable, maintenable.
Missions Agents IA : chaque cas est livré avec ses chiffres bruts, son contexte et ce qu'on a réellement fait.
YoungData (Microsoft Power Platform) prospectait manuellement sur un marché saturé d'auto-proclamés experts IA. Uclic a construit un système agentique 3 agents IA captant les signaux comportementaux LinkedIn → enrichissement Clay → séquences Lemlist → CRM Pipedrive.
Agents IA spécialisés
Sources de signal captées
Comment ButFootballClub.fr a déployé un pipeline IA sur-mesure (scraping → data joueurs → maillage interne → photo → prompt LLM → review journaliste → publication) le 10 décembre 2025, et a triplé son trafic organique en gardant les journalistes en garde-fou éditorial.
Clics organiques / jour
Impressions / jour
Avanoo cible DSI/CISO/FinOps sur un marché en pleine structuration. Uclic a orchestré 22 signaux d'intention métier (recrutements clés, M&A, certifications, RFP, salons) en captation continue → scoring → enrichissement → outbound contextualisé.
Signaux d'intention orchestrés
Clusters thématiques
Le portail MesServicesCyber (ANSSI) rendait l'essentiel de son contenu invisible aux moteurs (rendu 100 % JS). Uclic a mené l'audit technique, puis bâti une stratégie de contenu SEO/GEO data-driven : 8 clusters, validation par la demande réelle, calendrier sur 12 semaines et 29 briefs answer-first.
Clusters sémantiques cartographiés
Briefs articles answer-first
Comment Eatic.fr a généré 60 000 visites organiques sur 3 mois dans la nutrition, la santé et la livraison de nourriture grâce à un blog semi-automatisé, des templates SEO par intention et un maillage interne piloté à la main.
Visites organiques (3 derniers mois)
Impressions Google Search (12 mois)
Notre classement des agences françaises, établi sur leurs avis Google vérifiés et leur spécialité réelle, avec la méthode publiée.
Un agent IA sur mesure est un logiciel qui combine un grand modèle de langage (LLM), des outils métier (API, base de données, recherche documentaire) et une logique d'orchestration pour exécuter une tâche de bout en bout : qualifier un lead, répondre à un ticket de premier niveau, rédiger un rapport, retrouver une clause dans des centaines de contrats. À la différence d'un chatbot générique, il est construit pour votre stack, vos données et vos contraintes de sécurité.
Trois familles de réalisation coexistent. Les agents propriétaires bâtis sur Claude Code et l'Agent SDK d'Anthropic, qui interagissent avec votre code, vos tickets, vos pipelines ou vos outils internes : le bon choix pour les équipes techniques. Les agents écrits en Python (LangChain, LlamaIndex, Pydantic AI) ou en TypeScript (Vercel AI SDK, Mastra), pour les cas métier : scoring, recherche documentaire, plusieurs agents coordonnés. Enfin, les LLM open source auto-hébergés (Mistral, Llama, Qwen sur Ollama ou vLLM), pour les données qui ne doivent pas quitter votre infrastructure.
Ce qui sépare une démonstration d'un agent en production tient en quatre points : une observabilité complète (Langfuse ou Helicone), une base vectorielle correctement indexée (pgvector, Qdrant, Pinecone) avec des réponses qui citent leurs sources, un repli déterministe quand le modèle n'est pas sûr de lui, et une validation humaine documentée pour les décisions qui engagent l'entreprise.
Un agent n'est pas non plus un projet de développement IA en régie. Il répond à un travail précis, répétitif et mesurable, et se juge sur ce travail : combien de cas traités, avec quelle qualité, à quel coût.
Les assistants grand public sont utiles pour écrire ou résumer. Ils deviennent insuffisants dès qu'il faut agir dans vos outils, sur vos données, avec des règles qui vous sont propres. C'est l'espace d'un agent IA sur mesure, à condition de le déployer au bon endroit.
Contrats clients, dossiers RH, données de santé ou financières : le RGPD et le secret professionnel imposent de maîtriser où ces données sont traitées. Un modèle open source (Mistral, Llama, Qwen) hébergé sur votre serveur ou chez un hébergeur européen règle la question : aucune donnée ne part vers un fournisseur extérieur. Sur des tâches métier bien cadrées, ces modèles donnent des résultats suffisants, et le choix se fait cas par cas, après test sur vos propres exemples.
Un assistant généraliste répond bien aux questions générales et mal à celles qui comptent : celles qui demandent votre base documentaire, vos tickets, votre CRM ou votre entrepôt de données. Un agent connecté à ces sources, avec une recherche documentaire indexée et des réponses qui citent leurs sources, peut être vérifié par vos équipes. C'est ce qui permet de lui confier un vrai travail.
Le premier est le volume : la même tâche revient plusieurs dizaines de fois par semaine. En dessous, une personne formée reste plus rapide et moins coûteuse, et nous vous le disons dès le cadrage. Le deuxième est la structure de la décision : « ce lead est-il qualifié ? », « cette demande relève-t-elle du support ou de la facturation ? ». Une décision purement créative ou une négociation complexe se prête mal à l'automatisation. Le troisième est la supervision : sur les actions critiques (signature, paiement, suppression de données, message externe libre), l'agent propose et un humain valide en un clic depuis Slack ou le CRM. Sur les actions courantes, il agit seul, avec un journal complet.
Nous construisons des agents IA sur mesure en six étapes, sur 4 à 12 semaines selon la formule (Pilote, Production ou Souverain). Pas de démonstration qui s'éternise : chaque étape se termine par un livrable, de la note d'architecture à l'agent en production documenté.
Le cadrage de la première semaine fixe un ou plusieurs cas d'usage et l'économie attendue, puis tranche entre trois voies selon la sensibilité des données et le volume : Claude Code pour les agents qui travaillent sur du code, Python ou TypeScript sur mesure pour les agents métier, LLM auto-hébergé pour les données qui ne doivent pas sortir. Le modèle est choisi par cas d'usage, parmi les familles Claude, GPT, Mistral, Llama ou Qwen, après test sur vos exemples réels. L'hébergement suit vos contraintes RGPD : votre serveur, un cloud européen ou votre compte cloud existant.
Nous évitons d'empiler des frameworks expérimentaux qui cassent à chaque mise à jour. Pydantic AI valide les sorties structurées en Python ; Vercel AI SDK sert les agents intégrés à une application web ; n8n auto-hébergé déclenche les agents depuis vos événements métier (webhook CRM, paiement, email entrant) sans porter la logique LLM. Le protocole MCP connecte les agents à vos outils, Notion, HubSpot, Linear, GitHub ou votre base Postgres, sans réécrire l'authentification à chaque projet. Supabase et pgvector couvrent la donnée structurée et la recherche documentaire.
Chaque agent est testé sur un jeu de cas de référence, construit avec vos équipes, et rejoué à chaque déploiement. Les traces complètes (contexte injecté, appels d'outils, coût, latence) remontent dans Langfuse ou Helicone, avec des alertes sur la dérive de coût et de qualité. Les sorties structurées sont validées, un repli déterministe prend le relais en cas de doute, et les actions critiques passent par une validation humaine. Pour la formule Souverain, s'ajoutent un audit de sécurité, l'isolation réseau et le chiffrement au repos. Le code, les prompts versionnés et le modèle restent chez vous : si vous arrêtez avec nous, l'agent continue de tourner.
Une question spécifique ? On y répond pendant l'audit gratuit.
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Par Wladimir Delcros, Head of Growth · Mis à jour le 04 novembre 2026Un audit offert,
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Pilotage senior, media buyers certifiés, agents IA en production. Pas de stagiaires sur votre compte : l'équipe que vous voyez est celle qui livre.
