Des agents traités comme des identités
Un agent qui peut appeler vos systèmes a besoin de ses propres identifiants, d’un responsable désigné et de droits que l’on peut contrôler et révoquer, comme pour tout autre compte système.
Agents IA pour les grandes entreprises · Gouvernance et intégration
Développement d’agents IA pour les grandes entreprises conçus pour votre revue de sécurité
Dans une grande organisation, l’agent lui-même bloque rarement un projet. Les obstacles se nomment identité, accès aux données, exigences d’audit, comité d’entreprise allemand (Betriebsrat) et intégration à des systèmes anciens. Depuis notre base en Allemagne, nous développons des agents IA pour les grandes entreprises en intégrant ces contraintes à la conception dès le départ.
- Des agents qui agissent sous des identités et des droits définis
- Chaque action tracée dans une piste d’audit
- Cloud privé ou sur site lorsque les données l’exigent
- 57 % de notre équipe est titulaire d’un doctorat
- Entreprise allemande, conforme au RGPD
Parlons de votre projet
5,0 18 avis sur Clutch Lauréat des Go Global Awards
Ils nous font confiance : grandes entreprises, scale-ups et organisations à but non lucratif
Ce que vous y gagnez
Ce qui change à l’échelle d’une grande entreprise
Des preuves pour l’audit et la conformité
Exécutions journalisées, périmètres d’outils documentés, validations enregistrées : vos équipes risques, juridique et protection des données disposent d’éléments concrets à évaluer au regard du RGPD et du règlement européen sur l’IA (AI Act).
Un socle pour plusieurs agents
Avec des intégrations, une évaluation et une supervision partagées, les deuxième et troisième cas d’usage ne refont pas le travail de base, et chaque équipe n’exploite pas ses propres agents sans contrôle.
Ce que nous livrons
Nos compétences en agents IA pour les grandes entreprises
Le travail dont un pilote peut se passer, mais pas un déploiement en production dans une grande organisation.
- 01
Évaluation du portefeuille et des risques
Une liste de cas d’usage d’agents classés selon la valeur, la faisabilité et les conséquences d’une erreur, y compris ceux que nous vous conseillerions de traiter en simples workflows.
- 02
Identités et contrôle d’accès
Des identités de service pour les agents, des outils limités au moindre privilège et l’application des droits propres à l’utilisateur final : un agent ne peut pas récupérer un document que son utilisateur n’a pas le droit d’ouvrir.
- 03
Intégration ERP, CRM et systèmes anciens
Des connexions aux systèmes sur lesquels le travail repose réellement, y compris ceux dépourvus d’API moderne. L’accès en écriture s’ajoute par étapes, une fois que le fonctionnement en lecture seule a fait ses preuves.
- 04
Gouvernance et circuit de validation
Quelles décisions un agent peut prendre seul, lesquelles exigent une validation et qui la donne : tout cela est écrit, puis appliqué dans le code.
- 05
Évaluation RGPD et AI Act
Des éléments pour votre analyse d’impact relative à la protection des données et une vérification précoce, avec votre équipe juridique, du classement éventuel d’un cas d’usage dans une catégorie à haut risque.
- 06
Comité d’entreprise allemand et déploiement
Une documentation technique pour les agents destinés aux salariés, qui précise ce qui est journalisé et ce qui ne l’est pas. En Allemagne, les discussions de codétermination avec le Betriebsrat partent ainsi des faits.
- 07
Observabilité et évaluation
Traces d’exécution, qualité et coût par tâche, et tests de régression sur vos propres cas, reliés lorsque c’est possible à la supervision que votre équipe d’exploitation informatique utilise déjà.
- 08
Déploiement privé de LLM
Des modèles et des agents hébergés dans votre cloud privé ou sur site, lorsque votre politique interne ou la réglementation exclut une API publique.
Vous ne savez pas de quoi vous avez besoin ? Décrivez-nous le problème, nous vous recommanderons l’approche adaptée.
Parlons de votre projetÉtudes de cas
Toutes les études de casLes résultats obtenus pour nos clients
Services professionnels · IA générative, NLP
Chatbot LLM sur mesure avec références documentaires pour un cabinet de conseil
LLM interneaucune dépendance à des services LLM tiers
Un chatbot privé et hébergé, fondé sur un grand modèle de langage sur mesure, qui fournit à un cabinet de conseil des réponses accompagnées de leurs sources tout en lui laissant la maîtrise totale de ses données.
Lire l’étude de cas
Modèle d’estimation des risques pour une compagnie d’assurance santé
Plus performant que les modèles statistiques de référence
Un modèle de réseau de neurones, entraîné sur cinq années consécutives de données médicales historiques, qui estime le risque de perte économique pour qu’un assureur santé spécialisé optimise sa politique tarifaire.
Extraction automatisée des informations de factures
25x plus rapide pour traiter les factures
Un service web qui extrait les données de différents types de factures. Il automatise la saisie pour un distributeur d’équipements multinational et lui fait gagner 850 heures de travail par mois.
Modèle de scoring de crédit pour une société de prêts aux PME
800+ variables issues de 14 sources de données
Un modèle de machine learning qui prédit le défaut des emprunteurs et automatise entièrement l’analyse des demandes de crédit. Il améliore la qualité du portefeuille de prêts et ramène le délai de décision de plusieurs heures à quelques secondes.
Pourquoi AI Superior
Une IA de niveau recherche, livrée avec la rigueur d’un éditeur de logiciels
Une démo, beaucoup de prestataires savent la construire. Le plus difficile est de faire fonctionner l’IA de façon fiable sur des données réelles, dans de vrais processus métier, et cela demande un autre type d’équipe.
01
Une équipe issue de la recherche
AI Superior a été fondée en 2019 par des chercheurs en IA, auteurs de publications et de brevets, et toute l’équipe travaille avec la même exigence scientifique.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Conçu pour aller en production
Chaque projet avance par étapes pour limiter les risques, avec une décision go/no-go à chaque jalon : le budget ne va qu’aux approches qui ont fait leurs preuves sur vos données.
4× notre taux de réussite en proof of concept, comparé à la moyenne du marché
03
Une équipe complète dès le premier jour
Stratégie, modèles et logiciel sont conçus par une seule équipe, donc rien ne se perd dans les passages de relais entre prestataires.
- Produit Product owner IA, business analyst, chef de projet
- Data Data scientists, ingénieurs ML, analyste BI
- Développement Ingénieurs logiciel, QA, DevOps
04
Vos données restent sous contrôle
Lorsque vos données ne doivent pas quitter votre organisation, nous nous appuyons sur des modèles privés auto-hébergés plutôt que sur des services d’IA tiers.
- RGPD, entreprise allemande
- LLM auto-hébergés
- Méthodes transparentes
Notre équipe
Les experts derrière votre projet
Votre projet est piloté par des data scientists et des ingénieurs seniors issus de la recherche, épaulés par nos équipes produit et développement.
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Dr. Ivan Tankoyeu CEO Doctorat en informatique. Distingué par l’IEEE GRSS Society, lauréat du Global AI Hackathon 2017, classé dans le TOP500 des data scientists sur Kaggle (2014).
-
Dr. Sergey Sukhanov Advisor Doctorat en machine learning, data scientist depuis 2013. Publications, brevets et plus de 30 cas d’usage d’IA mis en œuvre ; plusieurs distinctions de l’IEEE.
Avis clients
5,0 Noté 5,0 par ceux pour qui nous développons
18 avis vérifiés sur Clutch
“J’apprécie leur approche, leur expertise et la qualité des informations qu’ils fournissent.”
Conseil en IA et en machine learning pour identifier les bons cas d’usage d’une entreprise de web design et de graphisme.
“AI Superior a fait preuve d’un réel engagement pour nous livrer des solutions de grande qualité.”
Amélioration et maintenance de l’infrastructure de données d’une société de solutions de crédit : pipelines de données, modèles de ML et rapports sur mesure.
“Dans l’ensemble, notre expérience avec AI Superior a été extrêmement positive, et nous en sommes très satisfaits.”
Développement d’un chatbot IA hautement spécialisé, doté d’une logique d’IA sur mesure, pour une fondation qui soutient les enfants et les jeunes adultes.
Notre méthode
Un projet IA mené par étapes
Chaque étape se conclut par un résultat vérifiable, et vous ne décidez de la suivante qu’après avoir vu la précédente fonctionner. Vous gardez la main sur le périmètre et le budget.
- Une estimation avant tout engagementVous connaissez le périmètre et les résultats attendus avant le début du développement.
- Go/no-go après chaque étapeChaque étape se termine par un résultat vérifiable et une décision sur la suite.
- Des risques communiqués ouvertementNous partageons risques et opportunités dès que l’analyse les fait apparaître.
- Décision go / no-go
Cadrage
Nous analysons le problème métier avec vos équipes et définissons l’orientation de la solution.
Vous obtenez : Périmètre, approche et estimation globale de l’effort et des résultats attendus
- Décision go / no-go
Données et faisabilité
Nous découvrons votre équipe et vos données, et vérifions si l’IA est le bon outil pour ce problème.
Vous obtenez : Une évaluation des données et un verdict clair sur la faisabilité, avant tout développement
- Décision go / no-go
Proof of concept / MVP
Nous commençons petit, avec les données déjà disponibles, pour tester la solution en conditions réelles.
Vous obtenez : Des résultats mesurés sur vos propres données, de quoi décider en connaissance de cause s’il faut investir
- Décision go / no-go
Intégration et passage à l’échelle
Nous intégrons la solution à vos systèmes existants, affinons les modèles et les ajustons si nécessaire.
Vous obtenez : Une solution opérationnelle au sein de vos processus, compatible avec vos données et vos systèmes
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Évaluation
Nous examinons les résultats avec vous et veillons à ce qu’ils soient correctement interprétés.
Vous obtenez : Ce que la solution a apporté et ce qu’il faut améliorer ensuite
Prix et distinctions
Classée parmi les meilleures entreprises d’IA
Distinguée par des prix internationaux et par des plateformes B2B indépendantes qui classent les entreprises selon des avis clients vérifiés.
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Top entreprise d’intelligence artificielle Allemagne 2026 · Clutch -
Top entreprise de machine learning Allemagne 2026 · Clutch -
Top entreprise de vision par ordinateur Allemagne 2026 · Clutch -
Top entreprise d’IA générative Allemagne 2026 · Clutch -
Lauréat des Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Meilleur prestataire de services en data science et IA, Europe 2021 · German Business Awards -
Top entreprise d’intelligence artificielle 2023 · Clutch -
Top entreprise de machine learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Automne 2023 · Clutch -
Clutch Global Automne 2023 · Clutch -
Top entreprise BI et big data Allemagne 2023 · Clutch -
Top entreprise de services informatiques Allemagne 2023 · Clutch -
Top entreprises d’intelligence artificielle 2023 · TrueFirms -
Top entreprises de machine learning 2021 · Techreviewer -
Entreprises de services informatiques les plus évaluées Allemagne · The Manifest
Qu’est-ce qui distingue un agent IA pour grande entreprise d’un autre agent ?
Le modèle et la boucle de planification peuvent être les mêmes. La différence se situe autour : les agents fonctionnent sous des identités gérées, accèdent aux systèmes de référence, laissent une piste d’audit et doivent passer les revues de sécurité, juridiques et achats. Ce travail périphérique représente généralement la plus grande part du projet.
Faut-il acheter une plateforme d’agents ou développer nos propres agents ?
Cela dépend du cas d’usage. Les agents intégrés à une suite que vous utilisez déjà peuvent suffire pour des tâches qui restent dans cette suite. Le développement sur mesure devient rentable lorsqu’une tâche couvre plusieurs systèmes, dépend de vos propres données et règles, ou doit s’exécuter dans votre environnement. Nous évaluons chaque cas et vous le disons lorsqu’un produit du marché est le meilleur choix.
Les agents peuvent-ils fonctionner entièrement dans notre infrastructure ?
Oui. Les modèles, la recherche documentaire et l’environnement d’exécution des agents peuvent tourner dans un cloud privé ou sur site. Les modèles ouverts demandent davantage d’évaluation pour chaque tâche et le matériel doit être planifié. Nous testons donc d’abord sur vos cas et rendons le compromis visible.
Le règlement européen sur l’IA (AI Act) s’applique-t-il à nos agents ?
Tout dépend de ce que fait l’agent, et non du fait qu’il s’agit d’un agent. Un agent qui participe à des décisions de notation de crédit ou de recrutement peut être à haut risque, alors qu’un agent qui prépare des rapports internes ne l’est généralement pas. Nous aidons à évaluer ce point au début du projet. L’appréciation juridique reste du ressort de vos conseils.
Comment empêcher les équipes de créer des agents hors de tout contrôle ?
L’interdiction fonctionne rarement. Un ensemble partagé d’outils approuvés, d’identités, de journalisation et d’évaluation rend la voie encadrée plus simple à emprunter. Vos équipes construisent alors sur un socle commun, et la DSI voit quels agents existent et à quoi ils ont accès.
Comment déployez-vous un agent dans une grande organisation ?
Par étapes, en commençant en lecture seule et en mode fantôme : l’agent propose, les personnes décident. L’accès en écriture et l’élargissement à d’autres groupes d’utilisateurs suivent lorsque les résultats mesurés le justifient. Chaque étape a des critères convenus à l’avance, y compris ceux qui nous feraient arrêter.
Lancer votre projet
Dites-nous ce que l’IA doit accomplir pour votre entreprise
Partagez quelques informations et notre équipe IA s’occupe du reste. Voici la suite :
- Nous étudions votre demande et vous répondons par e-mail.
- Un appel avec un expert IA pour comprendre votre problème, vos données et vos objectifs.
- Une recommandation claire : l’approche proposée et une première estimation.