ZOT AI
Des agents qui tournent vraiment — déployés avec vous
Pas une démo : un Forward Deployment Engineer met vos agents en production sur ZOT AI, branchés à vos outils, avec monitoring inclus dans les packs.
01 87 66 79 81Expertise ZOT AI
IA connectée à vos données
Nous concevons des systèmes d'agents qui s'intègrent à votre SI — pas des chatbots isolés, mais des capacités opérationnelles pilotables.
Agents & orchestration
Agence avancée dans le développement d'agents autonomes et leur orchestration : chaînes multi-étapes, routage intelligent, handoffs et supervision humaine.
- Agents métier sur mesure et copilotes internes
- Orchestration multi-agents et graphes de tâches
- Observabilité, traces et boucles de feedback
Développement MCP
Conception et intégration de serveurs MCP (Model Context Protocol) pour connecter vos outils, APIs et données à vos agents de façon standardisée et sécurisée.
- Serveurs MCP custom et connecteurs métiers
- Exposition d'APIs, bases et workflows aux LLM
- Gouvernance des permissions et des scopes
Développement RAG
Pipelines RAG robustes : ingestion, chunking, embeddings, recherche hybride et grounding pour des réponses fiables, sourcées et à jour.
- Bases vectorielles et recherche sémantique
- RAG sur documents internes, SI et knowledge base
- Évaluation qualité, hallucinations et fraîcheur des sources
Flotte d'agents
Conception, essai et déploiement de vos agents
De l'atelier de design à la production : orchestration as code, échanges Agent-to-Agent et flotte hébergée dans votre SI / VPC dédié.
De l'essai à la flotte en production
Conception → essai → orchestration versionnée → déploiement dans votre VPC avec communication Agent-to-Agent
Conception d'agents
Rôles & handoffs
Cartographie des cas d'usage, personas agent, policies, garde-fous et critères d'acceptation.
Essai d'agent
POC sandbox
Prototypage rapide, jeux de tests métier et validation humaine avant industrialisation.
Orchestration as Code
Graphes versionnés
Workflows multi-agents en code (Git) : routage, A2A, retries, observabilité reproductible.
Déploiement flotte
SI / VPC dédié
Mise en production dans votre périmètre isolé — France / UE, sans mutualisation des données.
Conception d'agents
Rôles & handoffs
Cartographie des cas d'usage, personas agent, policies, garde-fous et critères d'acceptation.
Essai d'agent
POC sandbox
Orchestration as Code
Graphes versionnés
Déploiement flotte
SI / VPC dédié
Agent Support
Relation client
Orchestrateur
Routage & graphe
Agent Ops
Processus métier
Outils exécutés dans le périmètre — jamais de données vers un cloud tiers non maîtrisé.
ZOT AI conçoit et déploie votre flotte d'agents : essais encadrés, orchestration as code reproductible, échanges Agent-to-Agent et hébergement dans un SI / VPC dédié — souverain, auditable, opéré avec ZOT CockpIT.
Design & essai
Cadrage des rôles, scénarios de handoff et POC sandbox avant de verrouiller l'architecture — vous validez le comportement avant le run.
Orchestration as Code
Graphes multi-agents versionnés (Git) : routage, A2A, retries et policies — reproductibles entre dev, staging et production.
SI / VPC dédié
La flotte tourne dans votre périmètre isolé (France / UE) : données, MCP et APIs métiers sans mutualisation — pilotage depuis ZOT CockpIT.
Données & modèles
Comment fonctionnent le RAG et le fine-tuning
Deux approches complémentaires pour spécialiser l'IA : récupérer le bon contexte à la volée, ou entraîner le modèle sur votre savoir-faire.
RAG — Retrieval Augmented Generation
Enrichir le LLM avec vos données sans réentraîner le modèle
Indexation (hors ligne)
Ingestion
PDF, SI, mails, wiki…
Chunking
Découpage & métadonnées
Embeddings
Vecteurs sémantiques
Index vectoriel
Base recherche (UE)
À la question (temps réel)
Question
Requête utilisateur
Retrieval
Top-k chunks pertinents
Génération
LLM + contexte sourcé
Réponses ancrées · sources citées · données en UE
Fine-tuning — spécialisation du modèle
Adapter le comportement du LLM à votre métier et votre ton
Modèle de base
LLM généraliste
Dataset métier
Exemples Q/R, procédures
Fine-tuning
LoRA / instruction tuning
Évaluation
Qualité, sécurité, drift
Modèle adapté
Inférence spécialisée
Quand le RAG ne suffit pas : style, format, jargon métier
Chez ZOT AI, le RAG est le socle pour des réponses fiables et traçables sur vos données. Le fine-tuning complète lorsqu'il faut un comportement stable (ton, format, vocabulaire métier) — nous cadrons le bon mix selon votre maturité data et vos contraintes RGPD.
Quand choisir le RAG ?
Documentation évolutive, SI hétérogène, besoin de citations et de fraîcheur des sources. Idéal pour Q/R métier, support et copilotes internes — sans modifier les poids du modèle.
Quand choisir le fine-tuning ?
Format de sortie strict, ton de marque, classification ou extraction répétitive. Utile quand le comportement du modèle doit être stable — en complément ou en alternative au RAG selon le cas.
Orchestration ZOT AI
Automatisez vos processus métiers : gain de temps, zéro DevOps
Slack, formulaire ou agent IA : une seule demande suffit. ZOT enchaîne vos outils (Google, Slack, cloud français), déploie un agent personnalisé et notifie l'équipe — sans recruter d'expert infrastructure.
Si une API tierce rame, la plateforme réessaie. Vous gardez la main sur la sécurité (Vault, cloud souverain) tout en profitant d'un écosystème MCP plug & play.
Exemple — un clic métier, tout est orchestré
Déclencheur
Manager RH · Slack (MCP)
add_new_employee(Jean, Commercial)Formulaire CockpIT
Orchestration ACID & Vault
Le kernel récupère les clés dans le Vault — jamais visibles pour l'utilisateur
Workspace
Scaleway
Cloud FR
Slack
Équipe
Secrets récupérés
Vault — jamais exposés
Compte Jean créé
Google Workspace
Action cloud
Scaleway / OVH
Cloud souverain FR
Agent IA pour Jean
Serverless · démarrage instantané
Coût minimal pour une PME — pas de VM à administrer
Notification (MCP out)
L'URL de l'agent est récupérée par le moteur ACID, puis diffusée :
MCP Slack
#rh · lien agent Jean
MCP Email
Accès & URL à Jean
https://agent.jean.votre-pme.zot-si.frZéro infrastructure
Pas d'expert DevOps : deployContainer() abstrait Scaleway ou OVH.
Résilience
Si Google bug, la plateforme réessaie — le processus finit proprement.
MCP plug & play
Slack, Google, Notion, HubSpot : vos outils actuels, pilotés par MCP.
Gain de temps, modernité IA, cloud français — votre PME automatise sans recruter un DevOps.
| Ce qui bloque ailleurs | L'approche ZOT AI | Votre ROI |
|---|---|---|
Coût des tokens prohibitif L'IA fait 5 allers-retours pour enchaîner 5 actions API. | Un seul appel optimisé — l'IA exécute un workflow complexe en une seule fois. | -80% sur vos factures LLM (OpenAI, Anthropic…). |
Projets de dev à rallonge Écrire des connecteurs sur-mesure pour chaque outil. | Génération automatique — vos specs OpenAPI (Swagger) génèrent le code instantanément. | Time-to-market divisé par 4. Vos outils sont connectés en quelques jours. |
Risque cyber et hallucinations L'IA a accès à l'API brute et peut modifier n'importe quoi. | Sandbox étanche (Deno) — l'IA est bridée dans un périmètre strict et sécurisé. | Risque de faille de sécurité = 0. Vos données critiques restent protégées. |
Ce qui bloque ailleurs
L'IA fait 5 allers-retours pour enchaîner 5 actions API.
L'approche ZOT AI
Un seul appel optimisé — l'IA exécute un workflow complexe en une seule fois.
Votre ROI
-80% sur vos factures LLM (OpenAI, Anthropic…).
Ce qui bloque ailleurs
Écrire des connecteurs sur-mesure pour chaque outil.
L'approche ZOT AI
Génération automatique — vos specs OpenAPI (Swagger) génèrent le code instantanément.
Votre ROI
Time-to-market divisé par 4. Vos outils sont connectés en quelques jours.
Ce qui bloque ailleurs
L'IA a accès à l'API brute et peut modifier n'importe quoi.
L'approche ZOT AI
Sandbox étanche (Deno) — l'IA est bridée dans un périmètre strict et sécurisé.
Votre ROI
Risque de faille de sécurité = 0. Vos données critiques restent protégées.
Exemple concret de ROI métier
L'onboarding RH
Sans ZOT AI
L'IA doit créer un compte, puis chercher l'ID du groupe, puis appeler l'outil de gestion de projet.
- Temps de traitement : 45 s
- Coût en tokens élevé
- ⚠Risque d'erreur au milieu du processus : 25 %
Avec ZOT AI
L'IA déclenche l'outil add_new_colleague. Notre sandbox sécurisée gère l'enchaînement en tâche de fond à la vitesse du code.
- Exécution : 0,5 s
- Rollback automatique en cas d'erreur réseau
- Zéro hallucination, exécution garantie
Méthode
Audit, architecture, contrôle et exécution
Quatre phases pour industrialiser l'agentique sans perdre le fil sur la sécurité, la qualité et le ROI.
Audit
Cartographie des cas d'usage, maturité data, risques (sécurité, conformité, coûts) et quick wins. Vous savez où en est votre agentique.
Architecture
Schéma cible : choix des modèles, agents, MCP, RAG, hébergement souverain et intégration SI. Une trajectoire claire et industrialisable.
Contrôle
Guardrails, policies, revue humaine, journalisation et métriques. L'IA reste sous contrôle : traçabilité, quotas et conformité RGPD.
Exécution
Développement itératif, mise en production, run et amélioration continue. De la POC au run opéré avec ZOT CockpIT.
De l'expérimentation à l'agent opéré
Agents connectés à vos outils via MCP, enrichis par RAG sur vos données, déployés avec des garde-fous et monitorés dans ZOT CockpIT — le même portail que votre SI.
Un projet agent, MCP ou RAG à cadrer ?
Décrivez votre contexte : nous proposons un audit rapide et une architecture cible adaptée à votre niveau de maturité IA.
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