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Réalisations · Services aux entreprises

LeadingPoint AI

Plateforme d'agents IA gouvernés, organisés en pods

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  • saas
Illustration du projet — LeadingPoint AI
Illustration du projet, et non capture du produit.

Contexte et périmètre

LeadingPoint AI organise des agents IA en « pods » par pôle métier. Chaque agent est décrit par son besoin, ses entrées, ses outils autorisés et ses garde-fous. Les collaborateurs lancent des tâches depuis un catalogue, suivent l'exécution et gardent la main sur toute action sensible.

Défis et solutions

Laisser agir des agents sans perdre le contrôle.

Des garde-fous appliqués par le code du harnais, pas par une consigne au modèle : liste blanche d'outils, validation humaine avant action, écritures dans le CRM proposées puis validées.

Résultat : Chaque action sensible attend un responsable humain.

Rendre une flotte d'agents auditable.

Journal en ajout seul, historique des exécutions, matrice de conformité et exports téléchargeables.

Résultat : La posture de gouvernance se présente en un clic.

Protéger les données dans les livrables.

Une anonymisation appliquée par le code (noms, e-mails, téléphones) selon la politique de l'organisation.

Résultat : La confidentialité devient une garantie de l'application.

Ce que fait l’application

  • Catalogue de tâches par pôle

    Chaque agent présenté par son besoin et ses entrées.

  • Lancement guidé

    Un formulaire dérivé des entrées déclarées de l'agent.

  • Validation humaine

    Les actions sensibles attendent un responsable nommé.

  • Recherche documentaire sourcée

    Les livrables citent les documents qui les appuient.

  • Graphe de l'organisation

    Pôles, personnes, agents, outils et leurs relations.

  • Exports de gouvernance

    Audit CSV et rapport Markdown en un clic.

Fonctionnement

Plateforme multi-tenant, cloisonnée par organisation, avec des rôles de gouvernance. Le harnais d'exécution applique les règles par le code : outils limités à ce que l'organisation autorise, escalade vers un responsable humain avant d'agir quand une règle se déclenche. Les livrables s'appuient sur la base documentaire de l'organisation et citent leurs sources. Journal d'audit, historique des exécutions (coût, latence, outils) et exports de gouvernance en CSV et en Markdown.

Cas d'usage de LeadingPoint AI

Direction, responsable IA

Direction — déployer des agents par pôle sans perdre la main

Une flotte d'agents lisible, sous des règles communes.

Lire le cas d'usage

Collaborateur d'un pôle métier

Équipe métier — des livrables d'agent vérifiables

Lancer une tâche, lire ses sources, poursuivre la conversation.

Lire le cas d'usage

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