De l’agent IA pilote à une offre exploitable par vos clients
Vous avez validé un prototype d’agent IA pour un client. L’étape suivante consiste à le packager en offre SaaS claire, fiable et maintenable, que votre studio, votre ESN ou votre agence digitale pourra distribuer en marque blanche. Notre rôle d’« agence d’agence » est de cadrer le produit, de l’industrialiser techniquement, puis de le déployer avec les bons garde‑fous de sécurité, de performance et de stabilité — sans imposer une refonte inutile de votre stack existante.
Clarifier le positionnement produit et commercial
Avant toute ligne de code, nous alignons l’offre avec le marché. Définir les personas (utilisateur final, acheteur, administrateur) permet de prioriser les cas d’usage, les permissions et le parcours d’onboarding. Nous structurons le packaging autour d’un mode single‑tenant (isolation par client, utile pour des exigences de conformité fortes) ou multi‑tenant (mutualisation et coûts maîtrisés), avec des scénarios d’évolution si le mix change dans le temps.
Le modèle de pricing doit refléter la valeur produite et les coûts variables liés aux LLMs: par exemple par siège, par volume de requêtes, ou par fonctionnalité. Nous cadrons aussi le SLA (disponibilité, temps de réponse) et les KPIs opérationnels: qualité de réponse, taux d’escalade vers un humain, latence p95, coûts par session. L’objectif est de rendre l’offre lisible pour vos équipes commerciales et rassurante pour vos clients finaux.
Industrialiser l’agent: architecture, qualité et observabilité
Côté technique, nous passons du « script qui marche » à un service robuste. Nous consolidons l’architecture avec des templates RAG éprouvés, une couche d’orchestration (Node.js, LangChain) et des connecteurs vers vos sources (Airtable, Supabase, CRM, data warehouse). Les embeddings sont gérés dans Qdrant, avec une politique claire de mise à jour et d’indexation. Selon les contraintes, nous sélectionnons les LLMs: exécution locale via Ollama pour maîtriser les données et les coûts, ou modèles cloud (OpenAI, Anthropic, Mistral, Gemini) pour la variété et la qualité. Les choix restent réversibles.
Nous mettons en place une chaîne CI/CD, des tests automatisés (unitaires, intégration, e2e métiers) et un monitoring exploitable: traçabilité des appels, journaux métier, métriques d’usage, suivi des prompts et versions. Des outils comme Langfuse facilitent l’analyse des conversations et le comparatif de prompts. L’agent est conteneurisé (Docker) et prêt à l’hébergement dans votre environnement (Swarm, Kubernetes ou PaaS), avec des points d’observation partagés pour vos équipes.
Enfin, nous traitons les modes dégradés: stratégies de repli de modèle, gestion des erreurs, quotas par client, et mécanismes de cache lorsque c’est pertinent. Le résultat: une maintenabilité maîtrisée et une qualité mesurable, pas un prototype jetable.
Déployer, passer à l’échelle et rester fiable dans la durée
Le déploiement doit être aussi soigné que le code. Nous concevons un onboarding client reproductible (provisionnement des tenants, secrets, webhooks, connexions à vos outils n8n/Make, paramétrage des rôles), et nous isolons correctement les données par client. Les politiques d’accès, la journalisation et la gestion des incidents sont documentées et testées. Côté exploitation, nous définissons le modèle de support, les plages de supervision et les processus d’escalade, en cohérence avec le SLA.
Pour sécuriser le passage du prototype au produit, nous travaillons avec une feuille de route opérationnelle sur 90 jours, avec des jalons mesurables:
- Semaine 1–2: cadrage produit (personas, packaging, SLA/KPIs) et cible technique
- Semaine 3–4: architecture RAG, choix LLMs (Ollama vs cloud) et plan de réversibilité
- Semaine 5–6: implémentation CI/CD, tests, instrumentation et journaux métier
- Semaine 7–8: intégrations (CRM/ERP), sécurité/isolement et préparation de l’onboarding
- Semaine 9–10: pilote multi‑clients, suivi qualité, ajustements de prompts et coûts
- Semaine 11–12: durcissement, documentation, contrat de service et passage en production
Cette trajectoire vous donne un cap clair et une capacité à accueillir vos premiers clients dans de bonnes conditions, sans compromettre la fiabilité ni la sécurité.
Pourquoi collaborer avec AtomikAgency
Nous concevons des solutions durables et intégrées à votre réalité. Notre approche « intégration dans l’existant » privilégie vos outils et vos contraintes: nous branchons l’agent à votre stack (Next.js/React, Node.js/Fastify, Qdrant, Ollama, OpenAI/Anthropic/Mistral/Gemini, intégrations Zapier/n8n/Make) et nous n’imposons pas de monitoring « usine à gaz » si votre contexte ne le requiert pas. La culture produit guide nos choix: lisibilité de l’offre, cohérence du pricing, et métriques qui comptent pour vos clients.
Vous travaillez avec des profils seniors qui appliquent des standards rigoureux et une méthode simple: Analyser le besoin, Créer la solution, Faire évoluer dans la durée. Que vous visiez un single‑tenant sobre pour un grand compte ou un multi‑tenant prêt à l’échelle, nous alignons architecture, exploitation et engagements de service pour une offre que vos équipes peuvent vendre et opérer.
Conclusion
Vous souhaitez packager vos agents IA en une offre SaaS claire, maintenable et prête à être distribuée à vos clients? Parlons‑en. Contactez‑nous via la page Contact pour cadrer votre feuille de route et lancer un premier lot livrable en 90 jours.