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Solutions packagées

Vos workflows métier transformés en plugins agents IA testés

Skills, hooks et MCP packagés selon la méthodologie architect agentique. Vos équipes utilisent l’IA comme un outil métier fiable, pas un prototype playground.

Le problème

Pourquoi les LLMs ad-hoc ne tiennent pas en production

Pas de garde-fous métier

Les modèles répondent hors périmètre, sans validation, sans audit. Résultat : réponses incohérentes, dérive de qualité, risques juridiques.

Pas d’accès aux systèmes

Sans MCP, l’IA ignore le CRM, les bases de données et les outils internes. Vos équipes copient-collent. Le contexte reste hors du modèle.

Pas de tests

Aucune garantie qu’une mise à jour de modèle ou un changement de prompt ne casse pas le workflow d’aujourd’hui. Vous découvrez les régressions en production.

Pas de méthodologie

Impossible à maintenir, transférer ou faire évoluer. Le projet vit ou meurt avec celui qui l’a codé. Pas de transfert de compétence possible.

La réponse

Un plugin Colombani.ai, c’est six couches packagées

01

Skills

L’expertise métier encodée en modules réutilisables et versionnables : process commercial, normes comptables, protocoles cliniques, règles juridiques.

02

Hooks

Règles métier appliquées automatiquement à chaque étape : validation des entrées, logging structuré, garde-fous, traçabilité audit.

03

MCP

Accès contrôlé aux systèmes internes (CRM, ERP, base documentaire, API métier) sans exposer les credentials à l’utilisateur ou au modèle.

04

Templates Anthropic

Conformité aux bonnes pratiques officielles : structure de prompts, tool use, boucles d’agent, gestion de contexte.

05

Tests + benchmarks

Suite d’évaluation reproductible. Comparaison vs baseline (process humain ou outil concurrent). Métriques : précision, latence, coût.

06

Doc + monitoring

Documentation technique pour vos équipes. Dashboards d’usage. Alertes de régression. Vous savez si le plugin dérive avant que ce ne soit visible.

Méthodologie

Architect Agentique en 5 phases

1. Architecture

Cartographie du workflow avec l’équipe métier. Identification des points de décision et métriques de succès. Livrable : spécification fonctionnelle + KPIs.

2. Conception

Choix des skills, hooks et MCP nécessaires. Sélection des templates Anthropic adaptés. Estimation effort et risques. Livrable : design technique.

3. Construction

Code testé en continu. Conformité stricte aux templates Anthropic. Revue de code à chaque étape. Livrable : plugin fonctionnel + suite de tests.

4. Benchmark

Évaluation sur cas réels vs baseline (humaine ou outil existant). Métriques : précision, temps, coût. Itération jusqu’au seuil de qualité défini. Livrable : rapport de benchmark.

5. Déploiement

Rollout pilote sur une équipe. Formation des utilisateurs. Mise en place du monitoring. Livrable : plugin en production + documentation + 30 jours de support.

Cas d’usage

Plugins types déjà conçus dans cette méthodologie

Plugin Sales Ops

Qualification de leads entrants : lecture email, scoring, brief commercial pré-RDV, mise à jour CRM. Stack : skills CRM-aware + hooks de validation + MCP HubSpot ou Salesforce.

Plugin Legal Review

Analyse documents contractuels : extraction clauses sensibles, check RGPD et AI Act, rapport de risque. Stack : skills juridiques + hooks de citation des sources + MCP base documentaire.

Plugin Clôture Comptable

Réconciliation fin de mois : agrégation multi-sources, détection anomalies, génération rapport. Stack : skills normes comptables + hooks de contrôle + MCP ERP.

Plugin Codage Médical

Génération codes CIM-10 à partir de comptes-rendus : extraction, suggestion, validation. Stack : skills nomenclature médicale + hooks de traçabilité + MCP DPI.

Pourquoi cette approche

Six garanties qui font la différence

CCA Foundations Anthropic

Méthodologie construite sur la certification Claude Certified Architect et les bonnes pratiques publiées par Anthropic.

Qualiopi

Référentiel qualité transposé aux process d’engineering. Traçabilité des livrables, des décisions et des évaluations.

Tests + benchmarks

Chaque plugin est livré avec sa suite d’évaluation. Pas de "ça marchait quand j’ai testé". La qualité est mesurable et reproductible.

Code source livré

Le code, les configs, la doc et le repo sont à vous. Pas de SaaS, pas de lock-in, pas de licence récurrente sur le plugin.

Monitoring inclus

Dashboards d’usage et alertes de régression. Vous savez si le plugin dérive avant que vos utilisateurs ne le signalent.

Maintenance optionnelle

Abonnement mensuel pour évolutions et veille modèle Anthropic. Vous restez maître du planning, sans abandon post-livraison.

Questions fréquentes

Quelle différence avec un développement IA classique ? +

Un développement IA classique livre un script ou une API. Un plugin Colombani.ai livre un système structuré (skills + hooks + MCP), testé, documenté, conforme aux templates Anthropic, avec sa suite d’évaluation et son monitoring. Un script meurt à la première mise à jour de modèle. Un plugin évolue.

Combien de temps pour avoir un plugin opérationnel ? +

De 4 à 12 semaines selon la complexité du workflow et le nombre de systèmes à intégrer. Un cas d’usage simple (qualification de lead) peut être en production en 4 semaines. Un plugin multi-système avec intégrations complexes : 8 à 12 semaines.

Quels systèmes peuvent être intégrés via MCP ? +

Tous les systèmes exposant une API (REST, GraphQL, SOAP). Connecteurs disponibles pour Salesforce, HubSpot, Notion, Google Workspace, Microsoft 365, GitHub, Slack et bases SQL ou NoSQL. Connecteur sur mesure possible pour les systèmes internes.

Que se passe-t-il quand Claude évolue ? +

Le plugin est versionné. Chaque mise à jour de modèle Anthropic est testée contre la suite d’évaluation avant promotion. Si la maintenance est souscrite, Colombani.ai gère la veille modèle et les migrations. Sinon, la documentation explique comment le faire en interne.

Peut-on utiliser un modèle local pour les données sensibles ? +

Oui. Les plugins sont compatibles avec Claude (cloud) et avec des modèles locaux (Mistral, Qwen via Ollama). Le choix est fait au cadrage selon la sensibilité des données. Voir l’offre conseil souveraineté IA pour les architectures full-local.

Comment garantir que le plugin reste fiable dans le temps ? +

Trois mécanismes : la suite de tests s’exécute à chaque modification, le monitoring alerte sur la dérive d’usage ou de qualité, la documentation permet à votre équipe de maintenir le plugin sans dépendance.

Quel workflow voulez-vous transformer en plugin ?

30 minutes de cadrage gratuit. Vous repartez avec un mini-design technique, une estimation d’effort et une vue claire des risques.

Échange direct avec le fondateur certifié CCA Foundations.