Intégrer un agent IA dans un SaaS : les étapes | Rakam AI

Intégrer un agent IA · Mis à jour le 2026-10-06

Intégrer un agent IA dans votre SaaS, sous votre marque

Intégrer un agent IA dans un SaaS se fait en six étapes : l'atelier, la passerelle sur votre API, le graphe de workflow, l'évaluation, la mise en production et la facturation. L'agent passe par vos API existantes et s'affiche dans votre écran, sous votre marque : rien n'est réécrit dans votre produit.

À quoi ressemble un agent IA intégré dans un SaaS ?

Vos utilisateurs le voient dans votre écran, sous votre nom et vos couleurs. Ils lui demandent un travail : préparer un devis, retrouver un dossier, répondre à une question chiffrée. L’agent appelle les fonctions de votre logiciel pour le faire, sous les droits de l’utilisateur, et passe la main sur ce qu’il ne sait pas.

Derrière, rien n’a été réécrit dans votre produit. L’agent passe par vos API existantes. C’est ce que permet une plateforme headless : elle fournit le moteur, vous gardez la tête, c’est-à-dire l’écran, la marque et la relation avec vos utilisateurs.

Quelles sont les étapes ?

Six étapes, dans cet ordre. Sur une activité connue avec un accès API, comptez six à huit semaines de la première à la cinquième.

1. L’atelier : choisir l’activité et écrire les critères

On part d’une activité que vos utilisateurs font souvent dans le logiciel, dont le résultat se vérifie. On écrit avec vos experts métier ce qu’est une bonne réponse, et le seuil à atteindre pour passer en production. Le jeu d’évaluation commence ici, avant le code.

En parallèle, on lit votre logiciel écran par écran pour en tirer le graphe de navigation. Il sera refait à chaque version.

2. Les API et la passerelle MCP

L’agent n’accède pas à votre base, il passe par votre API. On pose un seul point d’entrée, une passerelle MCP, qui expose les fonctions utiles comme des outils typés, sous vos rôles et vos droits tels qu’ils existent.

Une API de plusieurs centaines d’endpoints donne en général une poignée d’outils réellement utiles pour une activité. Un périmètre étroit et bien décrit vaut mieux qu’un périmètre large.

3. Le graphe de workflow

Les étapes du travail, dans l’ordre, avec ce que l’agent vérifie à chacune, les outils qu’il a le droit d’appeler et l’endroit où un humain reprend la main. L’agent suit ce chemin au lieu de l’improviser. Un agent se résume alors à quatre objets : un prompt système, un jeu d’API, un workflow, un jeu de tests.

4. L’évaluation

L’agent est mesuré sur un jeu de test séparé, avant la production et après. Précision des appels d’outils, fidélité aux sources, taux d’escalade, coût par action : la page mesurer l’efficacité d’un agent IA détaille chaque indicateur. Il ne passe en production qu’au seuil fixé pendant l’atelier.

5. La mise en production

L’agent est livré en images Docker, chez vous ou sur votre cloud, avec le modèle de votre choix. Il démarre en mode proposition sur les actions sensibles, et monte en autonomie quand les mesures le permettent. Les protections sont décrites dans sécuriser un agent IA.

6. La facturation et la reprise en main

Chaque action réussie se compte. Vous fixez le prix du crédit et le facturez à vos clients sous votre marque, avec le compteur par client et les packs prépayés fournis par la plateforme. Le modèle à crédits explique les deux façons de fixer le prix.

Votre équipe devient ensuite autonome sur la configuration de ses agents. Le deuxième agent coûte une fraction du premier : la passerelle, l’évaluation et la console sont déjà en place.

Un agent pour plusieurs marques, est-ce possible ?

Oui. Comet Software Group édite trois ERP, chacun avec sa documentation et ses utilisateurs. L’agent répond aux utilisateurs de chaque ERP à partir de la documentation de sa marque, et remonte leurs retours pour améliorer ses réponses. Le besoin était un support intelligent par marque, sans tripler les coûts. Le détail est sur la fiche client.

Construire en interne ou partir d’une plateforme ?

Votre équipe peut construire un agent. Ce qui prend du temps, ce sont les briques qu’on ne voit pas : le graphe, la cartographie du logiciel, les droits par rôle, l’évaluation, le compteur de crédits. Les construire nous a demandé douze mois de R&D. La plateforme les fournit, et votre équipe se concentre sur ce qui vous est propre : le métier de vos utilisateurs.

Plus de 30 éditeurs ont déjà des agents en production avec nous. La façon dont nous menons ces six étapes avec vous est décrite dans comment on travaille, et les pages par type de logiciel montrent ce que ça donne sur un ERP, un ATS ou un CRM.

Questions fréquentes

Non. L'agent est un consommateur d'API de plus, avec ses propres droits et son propre journal. Il s'appuie sur les API que vous avez déjà. Côté interface, vous choisissez : un composant dans votre écran, ou votre propre interface qui appelle l'agent.

Que la plateforme fournit le moteur par API sans imposer d'interface. Vous gardez l'écran, la marque et la relation avec vos utilisateurs, et vous branchez les agents dessous. Vos clients ne voient jamais Rakam.

Six à huit semaines de l'atelier à la production, sur une activité connue et avec un accès API. Le délai dépend surtout de la disponibilité d'une personne qui connaît les règles métier, plus que de la technique.

Oui, c'est la dernière étape du projet. Votre équipe configure ses agents, ses outils et ses tests sur la plateforme, et nous restons en appui sur la fiabilité. Le deuxième agent coûte une fraction du premier, parce que la passerelle et l'évaluation sont déjà là.

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