Pratiques sectorielles

Comment Agentrix déploie l'AGI d'entreprise dans l'assurance, l'énergie, l'industrie et les services publics : de la modélisation des processus métier à la boucle fermée d'exécution des agents, méthode complète et déploiements réels.

Plateforme de gestion hybride Homme–IA pour une grande entreprise de services environnementaux

Dans une grande ville de rang provincial, le déploiement d’une plateforme d’agents de service fondés sur l’IA fait entrer la propreté urbaine et la gestion des urgences dans l’ère de la « gouvernance par agents ». Le délai moyen de détection des problèmes est passé de 2 heures à 20 minutes, tandis que le taux d’ordres d’intervention valides générés par l’IA est passé de 70 % à 98 %. S’appuyant sur DataOS, la plateforme coordonne les inspections par drone et les données des capteurs IoT, assurant une perception globale et l’interconnexion de données jusque-là cloisonnées entre la propreté urbaine et la gestion municipale. Le délai moyen de traitement des événements a ainsi été ramené de 1 heure à 15 minutes, tandis que les dépenses de carburant ont diminué de 7,9 % sur un an. Véritable centre névralgique, AgentOS repense la logique de traitement des événements en transformant les fonctions fragmentées — de l’inspection de l’espace urbain à l’analyse et à l’évaluation, puis à l’affectation des tâches — en une boucle intégrée et coordonnée. Le délai moyen de répartition est passé de 10 minutes à 1 seconde, tandis que le taux de clôture dans les délais et de validation réussie est passé de 85 % à 95 %. La plateforme met ainsi fin au modèle traditionnel des responsabilités cloisonnées et fait évoluer les opérations urbaines vers un fonctionnement agile, transversal aux services et aux échelons administratifs.

Exploitation à l’échelle réseau basée sur des agents pour une grande métropole régionale

Un système de métro de premier plan a déployé la première plateforme du secteur combinant « grand modèle spécialisé + système multi-agents (MAS) » pour une exploitation à l’échelle du réseau, ouvrant une nouvelle ère d’intelligence globale dans le transport ferroviaire. Propulsé par un RailGPT hautement personnalisé comme cerveau central, le système orchestre 537 agents numériques couvrant des scénarios clés tels que la planification, la maintenance et la gestion de l’énergie. Grâce à une approche d’intégration non intrusive, la solution atteint un taux de reconnaissance d’intention ≥90 % et offre des gains d’efficacité de 60 % à 90 % sans perturber les systèmes existants. Ce modèle de co-décision Homme–IA garantit la sécurité opérationnelle tout en améliorant continuellement l’efficacité et la durabilité du réseau.

Plateforme intelligente de renouvellement de polices d’assurance de bout en bout, native IA

Un grand assureur national en assurance dommages a intégré des agents vocaux basés sur des grands modèles dans son processus de renouvellement, insufflant une « dynamique intelligente » aux opérations existantes. Ces employés numériques—dotés d’empathie et de capacités de raisonnement agiles—s’appuient sur une architecture MAS pour accomplir l’ensemble du processus, de la compréhension de l’intention jusqu’à la tarification et à l’accompagnement au paiement, en quelques millisecondes, offrant à la fois une interaction humaine et une efficacité d’exécution élevée.

Fonctionnant 24 h/24 et 7 j/7, ce modèle absorbe plus de 60 % de la charge de travail répétitive tout en garantissant une souveraineté totale des données. Il marque le passage d’une « prospection mécanique » à un « engagement orienté valeur », offrant un modèle d’avenir pour la réduction des coûts et l’amélioration de l’efficacité dans la transformation numérique du secteur de l’assurance.