Vos questions, nos réponses.

Une plateforme d'orchestration de l'IA. Vous gardez le CRM, le helpdesk, le centre de contact et l'ERP que vous utilisez, et Infinized fait fonctionner l'IA à l'intérieur : des flows qui démarrent dans vos systèmes, des agents IA et des équipes IA qui travaillent avec de vrais outils, et une personne aux points de contrôle. Un agent IA a un nom, un modèle, des instructions et un ensemble d'outils délimité. Ce qui le rend utilisable en entreprise : un routage des modèles que vous pouvez relire, des validations sur tout ce qui modifie quelque chose, des budgets qui bloquent vraiment, et une trace de chaque exécution.

Oui, une étape à la fois. Déployez un département à partir d'un modèle d'équipe. Laissez vos équipes lui poser des questions dans le chat, puis confiez-lui des tâches. Une fois le résultat fiable, une planification ou un webhook crée le travail, et un flow fait circuler les processus en plusieurs étapes entre plusieurs agents IA, avec un point de contrôle où une personne décide. Vous restez toujours dans la boucle. Vous passez simplement de l'exécution à la décision.

Très loin. L'annuaire est conçu pour une centaine d'équipes IA de vingt-cinq agents IA chacune, soit des milliers dans un même espace de travail. Chaque sélecteur filtre au fil de la saisie, et les plafonds de simultanéité et les budgets par équipe IA empêchent un afflux de travail de solliciter votre fournisseur de modèles d'un seul coup.

Non. Appliquez l'un des douze modèles d'équipe par département, construisez le vôtre dans les éditeurs, ou décrivez-le à Pal et acceptez ce qu'il propose. Les flows ont un éditeur visuel. Le code n'intervient que si vous voulez piloter la plateforme depuis vos propres systèmes, avec l'API, le serveur MCP ou une spécification de tenant.

Un agent IA, traité comme un membre du personnel : son propre nom et son @identifiant, son propre modèle, ses propres instructions, les outils qu'il peut utiliser, les comptes auxquels il peut accéder, les connaissances qu'il peut lire, et celles de ses actions qui exigent d'abord l'accord d'une personne. Il a aussi une mémoire : le contexte ne repart pas de zéro à chaque exécution.

Les agents IA font partie d'équipes IA, avec des rangs (responsable, manager et membre) et des liens hiérarchiques explicites. Confiez une tâche à une équipe IA : le responsable la découpe et délègue les morceaux, y compris à d'autres équipes IA quand il faut un spécialiste. Ensuite, vous lisez un arbre de délégation, pas une exécution opaque.

Une tâche est un travail ponctuel. Une automatisation est une instruction permanente avec un déclencheur : une planification, un webhook, la surveillance d'une intégration ou un bouton. Un flow est un graphe d'étapes publié qu'une automatisation peut porter (étapes d'agent IA, conditions, ramifications parallèles, actions d'intégration, points de contrôle), afin que plusieurs agents IA se transmettent un processus sans qu'aucun d'eux ait à le redessiner.

Oui, sur vos canaux : votre site web, WhatsApp, l'e-mail, Genesys ou votre propre application via l'API de canaux. Vos canaux démarrent des flows, et le flow choisit l'agent IA qui répond à partir de vos connaissances. Quand un client a besoin d'une personne, l'agent IA transfère la conversation à votre centre de contact (Genesys et d'autres), avec tout le contexte.

Oui. Importez des documents, collez du texte, explorez un site web ou synchronisez un centre d'aide. Les agents IA retrouvent les passages pertinents au moment de l'exécution. Les sources sont rattachées à l'organisation, à une équipe IA ou à un seul agent IA, et des contrôles qualité décident de ce qui peut alimenter une réponse.

72 connecteurs couvrant les outils de développement, le support client, la facturation, le commerce, la supervision et l'infrastructure, dont GitHub, GitLab, Sentry, Linear, Jira, Zendesk, Intercom, Front, Stripe, HostBill, Datadog, Uptime Robot, Uptime Kuma, SSH, Laravel Forge et Cloudflare. La page des intégrations indique ce que chacun peut réellement faire.

Non, et cela varie beaucoup. Certains connecteurs lisent et écrivent, d'autres sont en lecture seule, et les actions d'écriture diffèrent d'un connecteur à l'autre. Répondre à un ticket n'est pas la même chose qu'ouvrir une pull request. Cherchez le connecteur dont vous avez besoin dans le catalogue : il indique précisément ce qu'il peut faire.

Oui aux deux. L'API opérateur couvre les tâches, les agents IA, les flows, les validations, les exécutions, les coûts et la spécification de tenant ; elle est décrite par une spécification OpenAPI et accessible avec des clés à portée limitée et révocables. Un serveur MCP propose la même chose sous forme d'outils. Les webhooks entrants et les surveillances transforment les événements de vos systèmes en travail. Les webhooks sortants vous envoient des événements signés, pour que vous puissiez vérifier qu'ils viennent bien de nous.

Dites-le-nous quand vous nous écrivez. Nous vous dirons si c'est réaliste plutôt que de promettre une date. En attendant, les webhooks et l'intégration SSH couvrent de nombreux systèmes sans connecteur dédié.

Pas si vous l'avez soumis à validation. Les actions soumises à validation (écrire des fichiers, exécuter des commandes, ouvrir des pull requests, répondre aux clients, modifier des sondes) attendent une personne avec tous leurs arguments, et la validation porte sur cet appel précis. Votre organisation peut ajouter des outils ou en exempter. Les lectures s'exécutent sans validation, à dessein : soumettre chaque consultation à validation habitue les valideurs à cliquer sur « Valider » sans lire. En bref, un agent IA lit dans son périmètre sans demander et ne modifie rien de ce que vous avez choisi de soumettre à validation.

Oui, et le plafond arrête le travail au lieu de simplement le signaler. Vous fixez un plafond mensuel par organisation et par équipe IA ; une fois qu'il est atteint, aucune nouvelle exécution ne démarre. Une projection de fin de mois vous alerte d'abord, et chaque exécution enregistre ses tokens, son coût et sa latence.

Une politique de délégation fixe la profondeur maximale d'une chaîne, les équipes IA qui peuvent recevoir du travail et ce que peut coûter une chaîne entière. Un agent IA ne peut pas étendre sa propre portée en confiant du travail, par la bande, à une équipe IA que vous n'avez pas autorisée.

Il existe une exécution de code en sandbox, mais considérez-la comme conditionnelle : elle dépend de l'infrastructure des workers et du niveau de confiance de votre organisation. Si l'exécution de commandes générées est au cœur de votre besoin, abordez-le tôt pour que nous puissions vous répondre précisément.

Dans des datacenters néerlandais, sous droit néerlandais, sans hyperscaler américain dans la chaîne d'hébergement. Nous exploitons nous-mêmes l'hébergement : la question « qui peut accéder à nos données ? » a donc une réponse courte, pas un labyrinthe de sous-traitants.

Sur la plateforme mutualisée, tout le monde est hébergé de la même façon : aux Pays-Bas, sous droit néerlandais. Les appels de modèle peuvent eux aussi rester dans votre zone de résidence des données, grâce à une politique de routage à activer. Si vous avez besoin d'une juridiction précise plutôt que « dans l'UE », nous parlons d'un déploiement dédié.

Oui. Chaque agent IA, équipe IA, tâche, conversation, identifiant et ligne de journal appartient à une seule organisation, et tout accès d'une organisation à une autre est refusé au niveau des politiques d'accès. Si une infrastructure partagée n'est pas envisageable pour vous, un déploiement dédié l'est.

Chiffrés au repos et jamais réaffichés en entier, ni à un agent IA ni dans le navigateur. Un agent IA obtient la possibilité d'appeler un outil sur un compte, jamais le secret qui se trouve derrière. Révoquez le compte, et tout ce qui en dépendait se met en pause.

Oui aux deux, et c'est vous qui le faites. Un propriétaire télécharge à tout moment un export JSON portable, et peut purger définitivement l'organisation. Les deux opérations sont consignées dans la piste d'audit : la suppression est prouvée, pas supposée.

Les tarifs sont établis par organisation. Dites-nous ce que vous utilisez et nous construirons l'offre avec vous. Chaque organisation dispose des contrôles : validations, budgets, limites de délégation, piste d'audit et observabilité par exécution.

Non. Les tokens des modèles sont facturés par le fournisseur dont vous connectez les clés, à son tarif, sans rien ajouter de notre côté.

Réservez une démo. Nous commençons par écouter votre question, puis nous préparons un espace de travail pensé pour le travail que vous voulez automatiser, plutôt qu'un espace vide.

OpenAI, Anthropic, Mistral ou tout endpoint compatible OpenAI, y compris un modèle que vous hébergez vous-même. Vous connectez vos propres clés, choisissez un modèle par agent IA, et votre politique de routage décide des fournisseurs et des modèles que le travail peut utiliser. Un seul fournisseur suffit. Ajoutez-en d'autres pour donner des modèles précis à certains agents IA.

Vous, directement auprès de votre fournisseur, à son tarif. Nous n'achetons jamais de tokens pour votre compte : il n'y a donc aucune marge à déclarer. Infinized enregistre les tokens et le coût estimé de chaque exécution, pour que vous puissiez imputer la facture de ce fournisseur à une équipe IA, à un agent IA et à un modèle.

L'appel est d'abord relancé. Si le fournisseur reste indisponible, l'exécution passe au modèle de secours suivant de l'agent IA (jusqu'à trois par agent IA). Une clé invalide ou un quota épuisé met ce fournisseur de côté et alerte les propriétaires. Le fournisseur revient après le prochain appel réussi. Chaque tentative enregistre pourquoi elle s'est exécutée là où elle l'a fait.