Agents autonomes
Autonomous Agents

Les humains sur les bonnes décisions, les agents sur tout le reste

Chaque agent dispose d'une politique d'escalade. Lorsque la confiance est faible, les enjeux élevés ou qu'un garde-fou se déclenche, le bon interlocuteur reçoit un dossier contextuel complet — pas une simple question isolée.

Human in the loop with an agent

L'entièrement autonome est rarement l'objectif. L'objectif est d'être autonome là où c'est sûr et assisté là où ça ne l'est pas. L'escalade permet de régler cet équilibre — par workflow, par action, par segment client — et d'enrichir le système à chaque correction.

Le cheminement de l'escalade

  1. 01

    Décider du moment d'escalader

    Seuils de confiance, coût de l'action, segment client et règles de politique sont contrôlés à chaque étape. Signal faible ? Escalade.

  2. 02

    Préparer le contexte

    Les relecteurs reçoivent la question, le plan de l'agent, les preuves et des boutons d'approbation/révision en un clic — sans fouiller les journaux.

  3. 03

    Apprendre du résultat

    Les corrections humaines sont réinjectées dans le harnais d'évaluation de l'agent afin que le même type d'erreur ne nécessite plus d'escalade.

Fonctionnalités

Routage piloté par les politiques

Auto-approuver un remboursement de 10 $, mais escalader un remboursement de 10 000 $ à un responsable — même agent, routes différentes, règles transparentes.

Approbations dans l'outil

Les relecteurs approuvent depuis Slack, Teams, l'e-mail ou la plateforme — l'interface qu'ils utilisent déjà.

Capture des corrections

Lorsqu'un humain modifie le brouillon d'un agent, le diff est enregistré comme un signal d'apprentissage étiqueté — et non perdu dans un outil.

Visibilité SLA

Les files d'escalade exposent l'ancienneté, le volume et le temps de résolution pour que les opérations perçoivent quand les seuils doivent être ajustés.

Ready to put intelligence in motion?