Transformer un processus complexe en système d'agents IA
La difficulté de l'automatisation IA est rarement le modèle lui-même. Elle consiste à transformer un processus réel, avec exceptions, données incomplètes et plusieurs personnes, en une séquence vérifiable, améliorable et évolutive.
Partir du processus, pas du chatbot
Nous cartographions le chemin réel entre le premier événement et le résultat. Dans un catalogue: chargement par l'artiste, contrôle du fichier, catégorie, tags, aperçu, modération, publication et commande. Pour chaque passage, nous notons entrée, sortie, responsable, systèmes et critère de réussite.
Découper une tâche difficile
Une demande complexe ne doit pas être envoyée à un seul modèle avec un long prompt. Nous séparons: identification, collecte des données, validation, classification, brouillon, contrôle des règles et exceptions envoyées à une personne. La sortie d'une étape devient l'entrée vérifiée de la suivante.
Intégrer des modèles spécialisés
Un modèle de langage prépare les métadonnées; un modèle de vision vérifie l'aperçu; une couche de règles contrôle formats et champs obligatoires. Pour les décisions difficiles, l'agent prépare les preuves et les options, tandis qu'une personne valide l'action finale.
Construire un module d'agents
Notre orchestrateur de catalogue reçoit un nouvel article, crée une checklist, appelle seulement les outils nécessaires, enregistre chaque résultat et oriente l'article vers l'étape suivante ou le modérateur. L'équipe comprend ce qui s'est passé et ce qui doit être corrigé.
Mesurer le résultat commercial
Après le pilote, nous comparons le délai de publication, les fiches incomplètes, les retouches de modération, la visibilité, la conversion et les achats répétés. L'objectif est un système réutilisable qui améliore la qualité et libère du temps de jugement.
Où le processus est appliqué
Le module d'agents soutient un écosystème de catalogue avec des destinations distinctes selon les créateurs et produits.