Elhadji Ngom, fondateur et Chief AI Architect d'Omicron AI Labs, est consultant IA agentique à Paris. Nous concevons, industrialisons et déployons des agents IA, systèmes multi-agents et architectures RAG en production pour les ETI et grands comptes en France : de l'audit des cas d'usage à l'exploitation, avec des KPIs définis dès le cadrage.
Réponse courte, puis les critères pour choisir entre chatbot, automatisation et agent.
Un agent IA est un système qui poursuit un objectif : il planifie, appelle des outils et des API, consulte vos données et agit dans vos systèmes d'information, avec des garde-fous et une validation humaine sur les actions sensibles. L'IA agentique désigne la conception de ces agents, seuls ou en systèmes multi-agents.
Le rôle d'un consultant IA agentique est de déterminer où un agent apporte une valeur mesurable, et où une automatisation classique suffit.
| Critère | Chatbot | Automatisation classique | Agent IA |
|---|---|---|---|
| Ce qu'il fait | Répond à une question | Exécute un enchaînement d'étapes prédéfini | Poursuit un objectif et choisit ses étapes |
| Accès aux systèmes | Lecture, souvent limitée à une base de connaissances | Connecteurs figés | Outils, API et données via des interfaces contrôlées (MCP, OpenAPI) |
| Gestion de l'imprévu | Reformule ou escalade | Échoue hors du cas prévu | Replanifie, avec validation humaine sur les actions à risque |
| À privilégier quand | Le besoin est d'obtenir de l'information | Le processus est stable et déterministe | Le processus varie, mobilise plusieurs sources ou outils et demande du jugement |
Du cadrage des cas d'usage à l'exploitation en production, avec un interlocuteur senior unique.
Identifier les processus où un agent apporte un ROI mesurable, analyser la faisabilité (données, systèmes, sécurité) et définir les KPIs de succès.
Concevoir l'architecture cible : agent unique ou multi-agents, RAG / GraphRAG, outils exposés via MCP, coordination via A2A, intégration à votre système d'information.
Construire des agents production-ready sur AWS Bedrock AgentCore et Strands Agents, exposés par API, déployés en CI/CD et observés en continu.
Évaluer les agents (DeepEval), tester leur robustesse et encadrer leurs actions : droits d'accès limités, validation humaine, journalisation, alignement RGPD et AI Act.
Quatre étapes, un livrable concret à chacune.
Identification des cas d'usage à fort ROI, analyse de faisabilité et définition des KPIs de succès. Livrable : rapport d'audit et feuille de route IA priorisée sur 6–18 mois.
Développement rapide d'une preuve de concept avec RAG/Agents en 2 à 4 semaines. Validation des hypothèses techniques avec vos équipes avant tout engagement à grande échelle.
Évaluation rigoureuse des modèles (DeepEval), tests de robustesse et alignement RGPD & AI Act. Code production-ready, documenté et conforme avant tout déploiement.
Déploiement MLOps sur AWS/Azure, monitoring en production et formation des équipes. Passage à l'échelle avec des KPIs mesurés à la livraison et transfert de compétences durable.
Le détail de la méthode et de l'offre complète du cabinet : Omicron AI Labs, cabinet de conseil en IA agentique.
Systèmes livrés, avec des indicateurs mesurés à la livraison.
Solution d'intelligence prédictive pour le pilotage d'essais cliniques. L'agent autonome analyse les métriques de collecte d'échantillons, génère des prévisions à 36 mois et automatise 13 opérations CRUD via OpenAPI — permettant aux équipes cliniques de prendre des décisions data-driven en temps réel.
Accélérateur d'analyses biomédicales pour la plateforme QuartzBio EDP. L'agent convertit les requêtes en langage naturel en expressions SolveBio sécurisées, avec validation automatique intégrée — réduisant drastiquement le time-to-insight pour les équipes data science.
Agent conversationnel intégré à une plateforme SaaS pour automatiser le support client. Pipeline RAG sémantique couplé à Claude 4 sur AWS Bedrock — générant une réduction immédiate des délais de résolution et une libération des équipes support pour les cas à forte valeur ajoutée.
Démocratisation de l'accès aux données pour les équipes métier. L'agent traduit les questions en langage naturel en requêtes SQL optimisées avec validation automatique — éliminant la dépendance aux équipes techniques et accélérant les cycles d'analyse décisionnelle.
Toutes les réalisations : études de cas du cabinet.
Le choix dépend de votre contexte : cloud, souveraineté, systèmes existants, exigences RGPD et AI Act.
Un interlocuteur senior unique, avec le cadre d'un cabinet.
Elhadji Ngom, fondateur et Chief AI Architect d'Omicron AI Labs à Paris, est consultant IA agentique. Expert en mathématiques appliquées et en intelligence artificielle, avec plus de 8 ans d'expérience en Python et machine learning et plus de 3 ans de GenAI en production.
Les missions d'Elhadji Ngom se sont déroulées à Paris, au Luxembourg et à New York, en finance d'investissement, santé et pharma, SaaS B2B et secteur public. Chaque mission inclut la documentation, la formation et l'accompagnement nécessaires pour que vos équipes deviennent autonomes.
Les réponses aux questions les plus posées avant de lancer un projet d'agents IA.
Un consultant IA agentique est un expert senior qui intervient directement sur la conception et le déploiement des agents. Un cabinet met en général plusieurs profils sur la mission. Omicron AI Labs propose un interlocuteur senior unique, Elhadji Ngom, avec le cadre d'un cabinet : méthode en quatre étapes, livrables documentés, KPIs définis dès le cadrage et transfert de compétences.
Par une session de cadrage de 30 minutes pour qualifier le processus à améliorer, les données disponibles, les contraintes de sécurité et le résultat attendu. Viennent ensuite l'audit des cas d'usage et des KPIs, puis une preuve de concept en 2 à 4 semaines pour valider les hypothèses avant tout déploiement à grande échelle.
Une preuve de concept se réalise en 2 à 4 semaines. Le passage en production dépend du périmètre : intégrations au système d'information, exigences de sécurité, évaluation et exploitation. Notre méthode Production-First vise 8 à 10 semaines pour transformer un MVP validé en système stable en production, comme détaillé dans l'article « POC Purgatory ».
Du nombre de systèmes et d'outils que l'agent doit utiliser, de la qualité et de l'accessibilité des données, du niveau d'exigence en sécurité et en conformité (RGPD, AI Act), de l'effort d'évaluation et de l'exploitation en production. Le budget est cadré après la session de cadrage, avec des KPIs définis en amont.
C'est un principe de conception : architecture privacy-by-design, chiffrement, contrôle d'accès granulaire et audit trail complet. Les déploiements peuvent se faire dans des VPC privés, avec des alternatives open source si vos contraintes de souveraineté l'exigent.
Santé et pharma (essais cliniques, analyse de retours patients), finance d'investissement, SaaS B2B (support client, BI automatisée) et secteur public (assistants virtuels de l'INFPC au Luxembourg).
Session de cadrage de 30 minutes pour identifier le cas d'usage à fort ROI, valider les prérequis et choisir la prochaine étape. Sans engagement.
Analyse de vos processus et recommandations sur mesure
Solutions focalisées sur l'impact business mesurable
Conformité RGPD et protection de vos données sensibles
Analyses techniques et stratégiques pour CTO, Head of Data et décideurs digitaux des ETI et grands comptes.
Les 3 causes structurelles d'échec des POC IA et la méthode Production-First pour passer d'un MVP validé à un système stable en production.
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