Qu'est-ce qu'un agent IA sur mesure ?

C'est un assistant construit pour votre organisation : il connaît vos données (documentation, produits, procédures), il est connecté à vos outils métier, et son comportement est cadré par des instructions que vous validez. À la différence d'un chatbot générique, il répond avec votre contexte et cite ses sources. Il peut prendre la forme d'un assistant de base de connaissance, d'un agent de support, d'un assistant vocal ou d'une automatisation pilotée par IA.

Qu'est-ce que le protocole MCP (Model Context Protocol) ?

Le MCP est un standard ouvert qui permet aux modèles d'IA d'accéder à des applications : lire et écrire dans un CRM, interroger des statistiques, créer des tickets. Un serveur MCP expose un outil de façon sécurisée ; l'agent l'utilise pour agir, pas seulement pour discuter. Nous utilisons les serveurs MCP du marché (Webflow, HubSpot, Jira, GitHub, Matomo, Figma) et nous en développons pour les outils internes qui n'en ont pas.

Mes données restent-elles confidentielles ?

C'est un choix d'architecture que nous posons dès le cadrage. Pour les données sensibles, nous déployons des IA souveraines comme Mistral, ou des LLM en local et sur serveurs GPU dédiés : vos données restent cloisonnées et ne servent pas à entraîner un modèle tiers. Pour les usages moins critiques, les API du marché restent possibles, avec des règles claires sur ce qui peut y transiter.

Comment démarrer sans se tromper de projet ?

Par un atelier de cadrage : on identifie le cas d'usage au meilleur rapport service rendu / effort, on inventorie les données nécessaires et on définit des indicateurs de succès mesurables. On construit ensuite un premier périmètre resserré que vos utilisateurs testent en conditions réelles. C'est l'usage constaté, pas la promesse, qui décide de la suite.

Quelle est la différence entre un prompt et le RAG ?

Le prompt est l'instruction donnée au modèle : ce qu'il doit faire, avec quel ton, dans quelles limites. Le RAG (retrieval augmented generation) est autre chose : avant de répondre, l'agent va chercher les passages utiles dans vos documents et vos bases, puis rédige à partir de ces extraits en les citant. Le prompt cadre le comportement, le RAG apporte la connaissance. Un agent d'entreprise a besoin des deux, et c'est le RAG qui demande le vrai travail : préparer les données à interroger.

Agent IA sur mesure : l'intelligence cadrée qui exploite vos données

Un chatbot générique ne connaît ni vos données, ni vos processus, ni vos contraintes de confidentialité. Nous concevons des agents IA sur mesure : assistants connectés à votre base de connaissance, serveurs MCP qui relient vos outils métier aux modèles, chaînes d'agents qui préparent et enrichissent vos données.

Vous choisissez le modèle selon vos exigences (Mistral, LLM hébergé en local, SLM spécialisé, API du marché), vous savez ce que l'agent sait et d'où il le tient, vous gardez vos données.

Parlons-en !

MCP : le connecteur entre vos outils et l'IA

Le Model Context Protocol (MCP) est un standard ouvert qui permet à un modèle d'IA de dialoguer avec vos applications : lire une fiche client dans le CRM, créer un ticket, interroger vos statistiques, mettre à jour un contenu. C'est la brique qui fait passer l'IA du stade de « chatbot qui cause » à celui d'agent qui agit dans votre SI.

Nous utilisons les serveurs MCP du marché au quotidien dans nos propres projets (Webflow, HubSpot, Jira et Atlassian, GitHub, Matomo, Figma) et nous développons des serveurs MCP sur mesure pour connecter les outils internes qui n'en ont pas. Cette pratique quotidienne, c'est ce qui nous permet de savoir ce qui marche, ce qui coince, et comment sécuriser les accès.

Consulter notre article MCP

Pourquoi un agent IA sur mesure plutôt qu'un abonnement de plus ?

Les annonces IA se succèdent et se ressemblent. Pendant ce temps, vos équipes testent des outils en libre-service, les données sortent sans cadre, et les vrais cas d'usage restent en friche. Un agent sur mesure inverse la logique : on part de votre besoin, de vos données et de vos exigences de sécurité, puis on choisit le modèle et l'architecture qui conviennent.

Branchez l'IA sur vos données réelles

Gardez la maîtrise de vos données

Cadrez votre usage

Branchez l'IA sur vos données réelles

Un agent utile est un agent qui connaît votre contexte : votre documentation, vos produits, vos procédures, vos outils métier. Recherche augmentée (RAG), connexion aux applications via serveurs MCP, préparation des données pour un usage IA : c'est ce travail d'intégration qui transforme un modèle générique en assistant qui rend vraiment service.

Gardez la maîtrise de vos données

Toutes les données ne peuvent pas partir vers une API américaine. Selon vos exigences de contrôle, de protection et de stockage, nous déployons des IA souveraines comme Mistral, des LLM en local ou sur des serveurs GPU dédiés pour cloisonner votre richesse de données. Le choix du modèle est une décision d'architecture, pas un réflexe d'abonnement.

Cadrez votre usage

L'agent IA ne remplace pas vos équipes : il leur évite les tâches répétitives et fiabilise l'accès à l'information.

Le modèle, lui, reste une boîte noire, et personne n'y changera rien. Ce qui se documente, c'est ce qui l'entoure : les sources mobilisées, les instructions données, les outils auxquels l'agent a accès, ses limites.

Nous mesurons ensuite l'usage réel, pour distinguer le service rendu des promesses marketing.

Notre méthode : l'usage d'abord, la technologie ensuite

Cadrer l'usage et les données

Construire, brancher, superviser

Cadrer l'usage et les données

Un atelier de cadrage pose le socle : qui utilisera l'agent, pour quelles tâches, avec quelles données, sous quelles contraintes de confidentialité. C'est là que se décident le modèle (souverain, local ou API du marché), le périmètre du premier lot et les indicateurs de succès.

On interroge les utilisateurs, on inventorie les sources (documentation, CRM, outils métier), on prépare les données pour un usage IA : structuration, nettoyage, droits d'accès. On établit en parallèle un lexique pour le RAG.

Construire, brancher, superviser

L'agent prend forme par itérations courtes : instructions, connaissances, connexions aux outils via serveurs MCP, tests avec les utilisateurs réels. Avant la mise en production, des démos interactives illustrent concrètement les capacités et les limites de l'agent : c'est sur cette base qu'on valide le prototype et qu'on élabore la roadmap produit.
- Intégration SI : connexion aux applications métier (CRM, ERP, ticketing, CMS) par API et MCP.
- Qualité des réponses : jeux de test, garde-fous, citations des sources pour vérifier d'où vient chaque réponse.
- Supervision : suivi de l'usage réel, coûts par requête, amélioration continue des instructions et des connaissances.
- Formation et support : montée en compétence de vos équipes, suivi post-déploiement, maintenance et coûts d'exploitation (licences comprises) pilotés dans la durée.

Le fonctionnement est documenté et transmissible : vous savez ce que l'agent sait, d'où il le tient, et comment le faire évoluer.

Ce qu'on peut construire ensemble

Un agent IA prend des formes très différentes selon le besoin, seul ou en chaîne d'agents spécialisés.

Agents data pour votre catalogue produit

Analyse des fournisseurs, extraction de catalogue, API et exports médias : la donnée est consolidée face à votre ERP ou votre eshop, puis importée par lots.

Assistant de connaissance et recherche augmentée

Vos équipes interrogent la documentation en langage naturel, sources citées. Le même socle sert une recherche qui comprend l'intention, comme l'extranet prototypé pour une filière viticole.

Enrichissement SEO et éditorial de vos données

Un agent SEO et un agent donnée marketing enrichissent vos fiches avec nos lexiques, vos angles et votre stratégie éditoriale, relecture humaine comprise.

Agent conversationnel client

Qualification des demandes, réponses aux questions fréquentes, escalade vers l'humain au bon moment.

Serveur MCP pour vos outils métier

Vos applications internes (CRM, ERP, Slack, Notion, outils maison) deviennent accessibles aux agents IA, avec une gestion fine des droits d'accès.

Tête de robot / intelligence artificielle

Skills, plugins et agents de code

Des capacités outillées pour vos équipes : rédaction selon votre charte, analyses métier, contrôles qualité, traitements de données exécutés par des agents.

Assistant vocal

Interaction à la voix pour des usages grand public ou terrain, comme un assistant de recettes que nous avons prototypé pour une marque agroalimentaire.

Personas IA pour vos tests utilisateurs

Notre offre Agent IA Persona applique cette approche à la recherche utilisateur : des personas interrogeables, nourris du travail d'étude (RAG), pour prétester messages et parcours.

Agent growth et opportunités d'acquisition

Statistiques, cibles, secteur, événements et tendances analysés en continu, puis servent dans vos campagnes et votre stratégie d'acquisition.

Audit automatisé SEO, GEO, RGAA, RGESN, sécurité

Nos audits sont outillés en agents : l'analyse tourne sur un site entier et sort des écarts priorisés avec les correctifs, plutôt qu'un avis.

Ces situations vous parlent ?

L'agent IA sur mesure répond à des irritants très concrets.

Vos équipes utilisent des IA grand public en libre-service, sans cadre et vous ne savez ni quelles données sortent, ni ce qui est produit avec.

Votre base de connaissance dort dans un intranet ou un drive que personne n'interroge, l'information existe mais ne circule pas.

Votre support ou votre ADV répond aux mêmes questions toute la semaine, alors que les réponses sont déjà documentées.

Vous voulez tester l'IA sur un cas concret et mesurable, sans vous engager dans un programme de transformation pharaonique.

Parlons de votre cas concret 🤝

Parlons en !

Pourquoi confier votre agent IA à Digital Garden ?

Une pratique quotidienne des agents, skills et serveurs MCP sur nos propres outils : nous vendons ce que nous utilisons.

Le choix du modèle guidé par vos exigences : IA souveraine (Mistral), LLM local, serveurs GPU dédiés ou API du marché.

Une intégration réelle à votre SI : CRM, ERP, ticketing, CMS, connectés par API et MCP avec des droits maîtrisés.

Le modèle est une boîte noire, pas le dispositif : sources citées, instructions et limites documentées, usage suivi.

Lancer votre projet

Les modèles et outils avec lesquels nous travaillons

Le champion européen de l'IA générative open source. Souverain, déployable on-premise ou en cloud français, Mistral est le choix privilégié pour les projets nécessitant maîtrise des données et conformité RGPD.

Le modèle multimodal de Google, nativement intégré à l'écosystème Workspace. Pertinent pour les organisations ancrées dans Google Cloud souhaitant augmenter leurs outils collaboratifs par l'IA.

Claude est l’assistant IA d’Anthropic. Nous l’utilisons pour accélérer le développement et concevoir des fonctionnalités capables d’analyser du code, des documents ou des bases de connaissances. Connecté à vos outils via API ou MCP, il peut exploiter les données utiles de votre système d’information.

Copilot Studio sert à concevoir des agents conversationnels connectés à vos données métier, dans l'environnement Microsoft. Il combine langage naturel, déclencheurs automatisés et accès aux sources internes pour créer des assistants qui répondent et déclenchent des workflows, en complément de Power Automate. Nous l'envisageons pour rendre accessible une base de connaissance ou un processus métier via un agent, sans quitter l'écosystème Microsoft.

Moteur de recherche augmenté par l'IA. Idéal pour la veille, la recherche documentaire et les usages GEO (Generative Engine Optimization) : un levier clé pour la visibilité de vos contenus sur les moteurs IA.

Génération de musique et jingles par IA à partir d'un simple prompt. Un outil émergent pour enrichir vos productions vidéo, campagnes de marque ou expériences digitales immersives.

MidJourney permet de créer des visuels sur-mesure, uniques et inspirants, parfaitement adaptés à vos projets. Cette technologie d'intelligence artificielle nous permet de générer des images créatives et personnalisées, offrant une dimension visuelle originale et percutante pour enrichir votre expérience utilisateur.

Synthèse vocale ultra-réaliste et clonage de voix par IA. Idéal pour la production de contenus audio, podcasts automatisés, voice-over ou interfaces conversationnelles vocales.

Le modèle de référence grand public. GPT-5.x offre des capacités multimodales (texte, image, code) pour automatiser la production de contenu, analyser des données et alimenter des agents IA sur mesure.

Moteur de recherche et d'action agentique nouvelle génération. Genspark ne se contente pas de répondre à une question : il exécute des workflows de recherche multi-étapes, génère des rapports complets et automatise des tâches de veille ou de production de contenu.

Plateforme IA tout-en-un française permettant de créer et déployer des agents IA sans coder, avec accès à 80+ modèles (Claude, Mistral, Gemini…) et plus de 3000 intégrations. Chaque modèle est associé à un badge de souveraineté indiquant si les données sont traitées en France, hébergées en France ou sans garantie .

Zo est un ordinateur cloud personnel propulsé par l'IA, actif 24h/24. Il planifie des réunions, gère votre boîte mail, construit des apps et des sites en quelques minutes, et se pilote par SMS comme un assistant personnel.

Perplexity Computer orchestre une vingtaine de modèles IA spécialisés pour gérer des projets entiers de façon autonome : de la recherche d'information à l'exécution technique, en passant par la génération d'images ou de vidéos.

Typebot permet de créer visuellement des parcours conversationnels pour qualifier un besoin, guider un utilisateur ou automatiser une partie du support. Ses connecteurs IA enrichissent les échanges, tandis que ses intégrations et API permettent de transmettre ou d’exploiter des données issues de vos outils métier.

L'assistant IA intégré à la suite Microsoft 365 (Teams, Word, Excel, Outlook). Pertinent pour les grandes organisations cherchant à augmenter la productivité de leurs équipes sans changer d'environnement de travail.

« Le sujet n'est pas d'ajouter un chatbot lambda de plus, c'est de brancher l'IA sur vos données et vos outils, avec le bon modèle au bon endroit, qui répond aux besoins de vos utilisateurs »

Aurélien Dacier

Directeur Technique, Digital Garden

Vos données, vos exigences, votre IA

Le bon modèle n'est pas le plus puissant du moment : c'est celui qui correspond à vos exigences de contrôle, de protection et de stockage de l'information.

IA souveraine quand il le faut
Pour les données sensibles, nous déployons Mistral ou des LLM open source, en local ou sur des serveurs GPU dédiés. Votre richesse de données reste cloisonnée, vos savoir-faire ne nourrissent pas l'entraînement d'un modèle tiers.

Des petits modèles quand ils suffisent
Un agent n'a pas toujours besoin d'un modèle géant. Les SLM, ces petits modèles de langage spécialisés sur une tâche, tournent sur une infrastructure modeste : classer des demandes, extraire les champs d'un document, router vers le bon service, enrichir une fiche produit. Moins de coût par requête, moins de latence, moins d'énergie, et une donnée qui ne sort pas de chez vous. Nous les combinons avec un grand modèle là où le raisonnement l'exige.

Parlons en !