Approche AI · Méthode & ingénierie
Pour aller plus loinVoici la mécanique sous KARAJAN.IA : la méthode, l'orchestration des agents, les niveaux d'engagement, l'hébergement des modèles, la gouvernance des coûts. Ce qui fait la différence, ce n'est pas de faire tourner un agent : c'est de l'ancrer dans vos process et vos données, et de le tenir en production. C'est tout l'objet de cette page.
La démo impressionne : tout semble n'être que du front et du back. Puis on entre dans une entreprise réelle, et les architectes arrivent. La sécurité, le stockage, le cloud, le compute, la souveraineté, le monitoring : toute cette couche reste là, persistante. C'est précisément là que la plupart des projets IA échouent. Et c'est là que se joue notre métier.
Une IA qui impressionne en démo ne devient pas une IA en production parce qu'on le décide. Entre les deux, il y a l'intégration aux systèmes existants, la sécurité, la gouvernance, la reprise des historiques. Notre conviction : on n'ignore pas cette complexité, on l'ancre dans vos process et vos données. C'est ce qui sépare l'effet démo des agents qui tournent vraiment en production.
Front, back, l'agent qui produit un écran. C'est ce que montre la démo.
Sécurité, stockage, cloud, compute, souveraineté, monitoring : elle reste là, sous chaque projet.
Connexion aux systèmes réels, reprise des données, mise en production : c'est là que se joue notre métier.
Le modèle de raisonnement est puissant, mais c'est une brique banalisée : on la choisit, on la loue, on la remplace. Qu'il soit Mistral, Anthropic ou un modèle souverain ne change pas notre proposition.
On attaque par l'un, par l'autre, ou les deux. Les deux passent par la même méthode et la même gouvernance.
Nous restons intégrateur sur la conversion S/4HANA, la data platform, l'EPM ou le CRM, mais nos consultants et Karajan livrent beaucoup plus vite. Le volet le plus simple à enclencher, et le plus rapide à rentabiliser.
Deux chemins, souvent combinés : activer les agents natifs des plateformes que vous avez déjà (Agentforce, Snowflake Cortex, SAP Joule), ou développer vos propres agents sur vos données et vos process. Karajan orchestre l'ensemble.
De votre donnée jusqu'au produit livré, une chaîne maîtrisée et un expert qui la dirige à chaque étape. La méthode est encodée, pas improvisée : c'est ce qui la rend reproductible d'un projet à l'autre.
Vos données et votre contexte métier, gouvernés et triés par pertinence. Le poumon de Karajan.
Notre savoir-faire encodé : specs, normes, RGPD, EU AI Act, éléments de langage.
Le modèle de raisonnement, agnostique et interchangeable.
Des pipelines multi-agents orchestrés et supervisés, en parallèle.
Data Product · App Product · IA Product, pilotés par un portefeuille d'initiatives métier.
Une règle d'ordre, non négociable : le data product et la couche de gouvernance se construisent avant que le langage naturel ne produise un reporting fiable. Et sur une chaîne d'agents, la moindre erreur se propage : l'effet papillon de l'hallucination. C'est pourquoi la fiabilité prime sur la course aux chiffres, et pourquoi chaque maillon est validé : le coût de l'erreur est trop élevé pour faire autrement.
Notre méthode de mise en production, c'est du SDD : on part du besoin, pas du code.
Quatre pipelines spécialisés, une douzaine d'agents orchestrés, un de nos experts qui valide. Nombre d'agents à figer avec Laurent et Renaud.
Nous ne posons pas d'équipes dans vos opérations courantes. L'expert intervient là où le risque se joue : à la conception de l'agent, et à la validation des actions sensibles. Trois modes, selon le niveau d'autonomie que vous accordez.
L'agent documente l'analyse, la cause racine et le chemin de traitement. Aucune exécution dans vos systèmes : vous traitez.
L'exécution passe par API standard, après validation humaine des actions sensibles. Tout est journalisé.
Un copilote en temps réel pour vos équipes, sans connexion directe à vos systèmes.
Un utilisateur n'arrive pas à réceptionner une commande d'achat. L'agent diagnostique : la commande est en statut « non approuvé ». En mode 0, il l'explique et vous laissez le process owner corriger le statut. En mode 1, après validation, il change le statut, réenregistre, et la réception devient possible. Le même agent, deux niveaux d'autonomie.
Selon votre niveau d'engagement (consultants augmentés chez nous, connexion managée à vos systèmes, ou capacité internalisée chez vous), le même agent tourne sur l'un de trois étages d'hébergement. Vous gardez la main sur l'isolement, du public mutualisé au cloud souverain.
Modèles en accès public, usages peu sensibles et phase d'amorçage.
Modèle fermé en région européenne, sans réutilisation de vos données.
Modèle en cloud souverain, jusqu'à l'isolement total, pour secteur public et défense.
Les agents tournent sur une infrastructure persistante : vous lancez une exécution, vous fermez votre poste, et les agents continuent. Vous retrouvez le travail fait le lendemain.
Les agents s'exécutent sur Kubernetes. Les traitements continuent hors session, l'état est stocké, rien ne se perd à la fermeture du poste.
Cycle outillé en dev, test et prod, avec intégration continue. Les environnements sont séparés et tracés.
Les agents lisent, écrivent et exécutent dans SAP, Salesforce ou Snowflake via un protocole standard et sécurisé.
L'accès hérite de l'identité réelle de l'utilisateur, avec des droits par rôle. Aucune écriture ne se déclenche sans validation humaine.
Tout passe par les extensions standard, sans modifier le cœur SAP. La maintenabilité et les montées de version restent préservées.
Déploiement de modèles fermés sur Bedrock AWS pour les usages sensibles, et modèles souverains hébergés chez le client.
Le coût d'usage de l'IA va devenir l'enjeu majeur des prochains mois. Karajan a été pensé dès l'origine pour le piloter, pas pour le subir.
Un écran suit la consommation de chaque agent, traduite en euros, tâche par tâche. Le routage des modèles est automatique : le bon modèle pour le bon besoin, avec des algorithmes d'optimisation du coût. Un suivi analytique de la consommation d'intelligence que n'ont ni les DAF, ni les DSI aujourd'hui.
La mise en place suit une courbe : on amorce en POC, on intègre, on optimise. À chaque phase, des gains réels et mesurés, jamais une promesse exponentielle.
Premiers tests, périmètre cadré. On prouve la valeur sur un cas, on mesure le point de départ.
Gains ciblésConnexion aux systèmes, montée en charge, reprise des historiques. La valeur se diffuse aux flux productifs.
Gains croissantsBoucles de feedback, automatisation contrôlée, qualité affinée en continu. Le coût se pilote, la qualité se rapproche de l'optimum.
Gains optimisésInstallé chez le client, Karajan branche ses moteurs sur votre gestion de tickets et récupère la base de connaissances de vos systèmes (SAP, OneStream, Pigment) plus votre paramétrage. Trois issues possibles pour un ticket :
Les schémas d'architecture de KARAJAN.IA, ouvrables un par un. Documents de travail internes ; l'orchestrateur et les cas clients sont à valider avant toute publication.
Connaissances, moteurs de modèles, agents, produits : la chaîne complète.
Du besoin au produit livré, phase par phase, avec l'expert qui dirige.
Comment les agents se branchent à SAP, Snowflake, votre CRM, sous contrôle.
L'interface réelle qui lance, pilote et supervise les agents.
Du ticket (ServiceNow, JIRA) au moteur IA souverain et à la base de connaissance.
Rien n'est ajouté après coup, tout se prouve dans ce qui précède. La souveraineté tient aux trois étages d'hébergement et aux clusters dev / test / prod séparés. L'agnosticisme, au routage automatique des modèles. La non-réutilisation de vos données, à l'hébergement privé. La conformité, aux règles RGPD et EU AI Act encodées dans nos skills. Réunies, ce sont elles qui font passer Karajan la porte d'une direction des systèmes d'information.
On démarre par le niveau le plus sûr, on mesure les gains ensemble, puis on franchit le palier suivant lorsque vous l'autorisez.
Parlons de votre premier cas d'usage Voir notre approche AI