Le SI n'expose pas tout.
Les agents ne savent pas interagir avec les applications anciennes.
Quand il n'y a qu'un écran, un robot du Studio exécute le geste, avec les droits d'un utilisateur et les contrôles de l'application.
6 modules, 1 seule plateforme, pour cadrer et maîtriser l'impact de l'intelligence artificielle sur votre système d'information et vos processus.
De nombreuses organisations utilisent déjà l'IA. Peu parviennent à la faire agir sur leur système d'information, car les freins sont multiples : une application sans API, une base qui contient des données sensibles, des coûts qui grandissent avec l'usage.
Les agents ne savent pas interagir avec les applications anciennes.
Quand il n'y a qu'un écran, un robot du Studio exécute le geste, avec les droits d'un utilisateur et les contrôles de l'application.
Écrire directement dans une base contourne les règles de l'application.
La base s'ouvre par paliers : la lecture d'abord, l'écriture derrière 5 garde-fous.
La consommation des modèles reste invisible jusqu'à la facture.
Chaque appel passe par la passerelle et se rattache à un dossier, un agent, une équipe ; les quotas se fixent par équipe.
C'est la règle sur laquelle LeBrain est construit : le modèle interprète, prépare ou génère ; ce qui touche votre système d'information passe d'abord par une gouvernance claire, définie et validée à l'avance. Aucun geste sur le SI ne dépend d'une réponse de modèle. Chacun des 6 modules applique cette règle à son métier : choisissez-en un pour voir comment.
L'agent comprend la demande, lit les pièces jointes, choisit l'opération et prépare ses paramètres.
L'agent transmet des paramètres au robot ou au workflow. Il ne pilote jamais l'écran lui-même.
ARIA lit le document de définition du process et génère la conception, les tests et le processus.
Les agents de la factory construisent l'application à partir de votre cahier des charges.
L'IA analyse le code, les données, les journaux et les écrans d'une application existante.
Agents et robots appellent des modèles et s'exécutent, dans tous les modules.
Des skills déclarées à l'avance. Chaque paramètre est contrôlé avant l'appel : type, champs obligatoires, droits de l'utilisateur.
Une automatisation recettée avant la production, qui contrôle ce qu'elle reçoit et n'enchaîne que les étapes prévues.
Guide de test, jeux de données, applications simulées et revue de code : le processus s'exerce sur des répliques, pas sur votre SI.
4 étapes de validation : référentiel approuvé, front cliquable validé, recette signée, service régulier validé.
La connaissance est reconstituée à partir de ce qui existe, règle par règle, avant toute modification de l'application.
La passerelle rattache chaque appel à un dossier, un agent, une équipe et un modèle. Les quotas se fixent par équipe.
L'action passe par l'accès prévu, au nom de l'utilisateur. La trace reste.
Mêmes paramètres, même effet sur le SI, à chaque exécution.
Un processus livré dans votre outil RPA, déjà testé, documenté et suivi par la Gouvernance.
Une application déployée sur votre infrastructure, tracée de chaque exigence à chaque test. Rien n'avance sans votre accord.
Une cartographie et une documentation qui vous appartiennent : maintenance et migration repartent de faits.
Les usages, les coûts et la valeur créée sont visibles au même endroit, et les dérives avant la facture.
Mêmes paramètres, même effet sur le SI.
Recetté avant la production, comme une application.
Chaque exécution est journalisée et rejouable.
L'IA ne fait que ce que la gouvernance a prévu.
Chaque module applique ce principe à un périmètre précis. Ensemble, ils partagent les mêmes accès au SI, les mêmes agents et les mêmes principes de gouvernance : ce qui est construit pour un cas sert au suivant.
Une demande en langage naturel devient une action sur le SI, quel que soit le canal.
Des robots et des workflows fiables, réutilisables, identiques à chaque exécution.
Le document de définition d'un process devient un processus automatisé, testé et documenté.
Un cahier des charges devient une application métier en production, tracée et documentée de l'exigence au test.
La connaissance d'une application que plus personne ne maîtrise, reconstituée à partir de son code.
Usages, exceptions, valeur créée et consommation des modèles, au même endroit.
LLM, SLM ou OCR, branchés sur une passerelle unique. Vous pouvez utiliser votre propre abonnement.
Les applications et les livrables tournent sur votre infrastructure et vous appartiennent.
Droits minimaux, requêtes déclarées, anonymisation.
Chaque appel et chaque exécution sont journalisés, pour le compte de qui les a demandés.
Achats
Un collaborateur reçoit un devis et doit saisir la demande dans l'ERP, champ par champ.
RésultatUne phrase suffit ; la saisie est exacte et tracée au nom du demandeur.
Voir le casBanque
Les dossiers de prêt arrivent avec leurs pièces ; il faut les lire, en extraire les éléments, préparer la décision et notifier. L'application métier n'expose aucune API.
RésultatPar l'écran ou par la base, le même agent traite le dossier, sous les mêmes garde-fous.
Voir le casRessources humaines
Le processus d'onboarding est déjà décrit dans un guide d'utilisateur. Il reste à concevoir, construire, tester et livrer son automatisation.
RésultatL'onboarding passe du guide au robot, avec sa conception et ses tests, sans rien réécrire à la main.
Voir le casPaie
Les règles de paie vivent dans un logiciel propriétaire, établissement par établissement. Plus personne ne sait exactement ce qu'il applique.
RésultatChaque règle de paie est retrouvée et documentée : la conformité se contrôle et les évolutions se maîtrisent.
Voir le casLe premier cas d'usage pose les accès au SI, les agents et les règles de gouvernance. Les suivants s'y branchent, sans repartir de zéro.
Un premier échange de 30 minutes pour parler de votre besoin.