Contexte & connaissances
Sélectionner les instructions, données et documents pertinents sans saturer la fenêtre de contexte.

Agentic AI engineering · Europe
Nous concevons des agents IA pour épauler vos équipes, pas pour les remplacer. Ils recherchent, préparent et exécutent les tâches que vous leur confiez, dans vos outils. Vos collaborateurs gardent le pilotage, le jugement et la relation humaine.
Une autre façon de travailler ensembleVous fixez l’objectif.
Décompose et répartit la tâche.
Rassemble les sources utiles.
Prépare une réponse sourcée.
Vous ajustez et décidez.
Agentic AI
Rassembler les informations, préparer une réponse, mettre à jour un dossier : un agent prend en charge des étapes concrètes du travail. Vos équipes définissent l’objectif, apportent leur expertise et valident les actions sensibles. Elles gagnent du temps pour analyser, décider et accompagner.
DécouvrirForward Deployed Engineering
Un ingénieur IA travaille au sein de votre équipe, au contact des métiers. Ensemble, nous identifions les tâches à déléguer, construisons dans votre environnement et ajustons l’agent à partir des retours du terrain. Vos collaborateurs participent à chaque étape et apprennent à le piloter.
Harness Engineering
Vous définissez les accès, les actions autorisées et les étapes à valider. Le harness, l’environnement de contrôle de l’agent, met ces règles en pratique et permet de suivre son activité. Vos équipes peuvent vérifier, corriger et reprendre la main.
Sélectionner les instructions, données et documents pertinents sans saturer la fenêtre de contexte.
Donner à l’agent des interfaces claires et difficiles à mal utiliser pour agir sur les systèmes métier.
Gérer les étapes, arrêts, délais, reprises et éventuelles délégations entre agents.
Conserver les décisions utiles, reprendre une tâche interrompue et éviter les répétitions.
Limiter chaque capacité, isoler les actions et exiger une validation humaine quand le risque l’impose.
Mesurer la qualité sur des cas réels, détecter les régressions et vérifier les sorties avant usage.
Partir des besoins de vos collaborateurs et construire un outil qui trouve sa place dans leur quotidien.
Mesurer ce que l’agent apporte aux équipes : temps gagné, qualité du travail et adoption.
Intégrer données, propriété intellectuelle, permissions et traçabilité dès la conception.
Expériences de Dimitri Hertz
Conception d’une chaîne d’agents et d’un RAG avancé dans un environnement Azure.
Prise en charge du backend IA, de l’architecture aux workflows agentiques.
Architecture modulaire d’agents et workflows de raisonnement outillés.
Identifier avec vos équipes les tâches à déléguer, les bénéfices attendus et les limites à poser.
Construire, tester et intégrer l’agent avec vos équipes métier, produit et techniques.
Faire évoluer un prototype ou un agent existant pour que vos équipes puissent l’utiliser au quotidien.
Dimitri Hertz
Dimitri Hertz conçoit des produits numériques et des systèmes IA en production. Avant l’engineering : growth, produit, droit des affaires, propriété intellectuelle et RGPD. Ce parcours aide à arbitrer au-delà du modèle — sur l’usage, l’adoption et le risque.
Agentic AI · FDE · Harness Engineering