Agence d'agents IA sur mesure

Uneéquipequitravaillepour vous.
Même quand vous dormez.

On augmente votre agence avec une équipe d'agents IA proactifs et auto-apprenants. Vos équipes en place se déchargent des tâches répétitives, montent en qualité sur les rendus et peuvent prendre plus de projets, sans recruter.

Votre future équipe d'agents IA

Auto-pilote
Samantha
Prêt

Samantha

Ops & emails

L–V · 4×/jour
Barth
Prêt

Barth

Stratégie & CRO

L–V · 3h
Alex
Prêt

Alex

Post-call analyste

Sur signal
Alice
Prêt

Alice

Brief & moodboards

Sur nouveau brief

Dernière activité

en direct

+11 agences accompagnées

BeBranded
Bleu Vif
Edenwork
Bis'art
Partipris
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Ce qu'on déploie

Une équipe d'agents qui apprennent

Hub de connaissance

Un cerveau central versionné qui mémorise vos process, votre style, vos clients, vos décisions. Plus d'angle mort, plus de dépendance à une personne.

Auto-apprentissage

Chaque agent compare son brouillon à votre version envoyée et met à jour son guide de style. Plus vous l'utilisez, plus il devient précis sur votre voix.

Orchestration multi-agent

Plusieurs agents spécialisés qui se passent des signaux, se relisent, se complètent. Comme une équipe junior, mais qui ne dort jamais.

Déclenchement par événements

Les agents tournent sur cron (4 fois par jour, chaque vendredi) ou sur signal (nouveau call, nouvel email, lead converti). Pas besoin de leur demander.

Boucle Auto-Research

Les agents loguent leurs résultats. Un agent Research analyse les patterns chaque semaine et met à jour leur stratégie. Le système devient meilleur tout seul.

Branchés sur vos outils

Gmail, Slack, Notion, HubSpot, votre CRM, Claap, Drive. Les agents lisent et écrivent dans les outils que vous utilisez déjà.

40 secondes.Pour savoir si on peut matcher.

Réactif vs Proactif

Le chatbot attend. L'agent agit.

La majorité des agences utilisent l'IA en mode chatbot : un outil qu'on consulte. Un agent IA inverse la logique : c'est lui qui vient à vous, qui agit, qui apprend.

Le chatbot

Réactif. Stateless.

Vous tapez une question, il répond. La fenêtre se ferme, tout est oublié. Demain, vous recommencez à zéro.

Attend que vous tapiez une question

Chaque conversation repart de zéro

Vous donne du texte à copier-coller

Reste figé, peu importe le nombre d'usages

L'agent IA

Proactif. Auto-apprenant.

Il s'exécute tout seul, dans vos outils, à intervalles réguliers. Il garde une mémoire continue. Il devient meilleur à chaque utilisation.

S'exécute sur cron ou sur signal, sans rien demander

Mémoire continue : il connaît vos clients, votre style, votre histoire

Agit directement dans Gmail, le CRM, Slack, Notion

Apprend de vos corrections, devient plus précis chaque semaine

Méthode

De vos process à votre équipe IA

Quatre étapes pensées pour un déploiement progressif. Pas de big bang. On commence petit, on calibre, on étend.

Audit en cours
12 process · 4 goulots
01

Brief client

02

Recherche refs

03

Moodboard

04

Devis

05

Post-call

06

Compte rendu

07

Follow-up

08

Capitalisation

09

Veille créa

10

Onboarding

11

Reporting

12

Relances

Pilotes recommandés : Post-call, Follow-upROI ↑↑↑
01Semaine 1

Cartographie & process

On audite vos process internes. On identifie les tâches répétitives, les goulots, les angles morts. On choisit 1 ou 2 agents à déployer en pilote.

Audit outilsMapping fluxROI / cas d'usagePérimètres agents

Vous obtenez

Une carte de vos process et 2 agents pilotes choisis

agents-workspace/

Versionné en git · lu par chaque agent

v3.2

style_guide.md

Voix & ton · 142 lignes

fiches/clients/

8 fiches · 14 sections

procedures/

5 procédures versionnées

templates/

Brief · Devis · CR

commit · "hub: + procédure post-call"
a1f3d2c
02Semaines 2 à 3

Construction du Hub

On construit votre Knowledge Hub : style guide, fiches clients, procédures, références. C'est la base que tous vos agents liront avant chaque action.

Style guideFiches clientsProcéduresIntégrationsSandbox

Vous obtenez

Un Knowledge Hub versionné, lu par chaque agent

Comparaison · Run #14

Samantha

Brouillon agent

Bonjour Eric, merci pour votre retour. En résumé, voici les 3 points clés à valider : Concernant la relance, on s'en occupe cette semaine. On sera opérationnels dans 2 semaines pour le démarrage !

Comparé à l'envoi

Envoyé par Jordane

Bonjour Eric, merci pour votre retour. Concernant la relance, on s'en occupe cette semaine.

Style guide mis à jour

Pas de section "En résumé" · pas de close-push

03Semaines 4 à 5

Déploiement orchestré

On lance les agents en mode supervisé. Chaque sortie passe par vous pendant 2 semaines. Ils apprennent de vos corrections et calibrent leur voix.

Cron quotidienSignaux inter-agentsReview brouillonsCalibration voix

Vous obtenez

Vos agents en autonomie, calibrés sur votre voix

Boucle Research
Dimanche 20:00

Réponse +

80%

Mesure
Analyse
Stratégie
Agents
H1 validée · relances < 50 mots = +18% de réponse
04En continu

Boucle d'amélioration

Un agent Research tourne chaque semaine. Il mesure les résultats, détecte ce qui marche, met à jour la stratégie de l'équipe. Le système devient meilleur tout seul.

Tracking outcomesAnalyse patternsHypothèses testéesRapport hebdo

Vous obtenez

Un système qui s'améliore tout seul, semaine après semaine

Cas d'usage agence

Là où vos agents tournent déjà

On ne déploie pas un agent "à tout faire". On déploie des agents spécialisés sur les goulots qui coûtent vraiment cher à l'agence.

Pourquoi

Vos créatifs ressortent du call avec un livrable prêt à valider, pas une heure de prise de notes.

Workflow agent

post-call client

Ce qu'il fait

Compte rendu créatif & next steps

Un call brief avec un client se termine. L'agent récupère le transcript, extrait les décisions créatives, met à jour la fiche client, génère le compte rendu et propose les prochaines étapes au DA.

Sortie de l'agent

Transcript Claap analyséFiche client à jourCompte rendu prêtTâches CRM créées

Questions fréquentes

Tout ce que vous devez savoir

Un chatbot est réactif : il attend votre question pour répondre, et chaque session repart à zéro. Un agent IA est proactif : il s'exécute tout seul sur cron ou sur signal, il a une mémoire continue, il agit dans vos outils (Gmail, CRM, Slack), et il apprend de vos retours sur le long terme. Le chatbot vous fait gagner 30 secondes. L'agent vous fait gagner des journées.

Chaque agent log son output (brouillon, compte rendu, briefing) et le compare à la version finale que vous avez envoyée. Les écarts sont analysés et remontés dans un style guide qui évolue. En parallèle, un agent Research tourne chaque semaine, mesure ce qui a généré une réponse, ce qui a été modifié, et met à jour la stratégie de l'équipe. Plus vous l'utilisez, plus il devient précis.

Au lieu d'un seul agent généraliste, on déploie plusieurs agents spécialisés qui se passent des signaux. Par exemple : Samantha scanne les emails et détecte un nouveau lead. Elle envoie un signal à Alex, qui enrichit la fiche prospect avec une recherche web. Alex envoie un signal à Barth, qui met à jour le pipeline et propose une stratégie d'approche. Chacun fait ce qu'il fait le mieux, et le tout forme un workflow autonome.

Oui. Le Knowledge Hub est versionné dans votre propre repo (git). Vos fiches clients, briefings et procédures ne sortent jamais de votre infrastructure. Les agents tournent sur des modèles qui peuvent être hébergés en zéro rétention de données. Vous gardez le contrôle total sur ce qui est lu, écrit et stocké.

Le premier agent pilote tourne en 4 à 6 semaines : 1 à 2 semaines pour la cartographie et la construction du Hub, 2 semaines en supervision avec calibration du style, puis l'agent passe en autonomie. On démarre toujours par 1 ou 2 cas d'usage à fort ROI plutôt que par un déploiement large.

C'est même pour ça que c'est intéressant. Plus vous êtes petits, plus chaque heure non-créative coûte cher. Un agent post-call qui économise 8h par semaine à une agence de 5 personnes, c'est un mi-temps récupéré. Le ROI est plus élevé en petite agence qu'en gros groupe.