Hub IA centralisé avec agents MCP pour 3 000 experts métiers

OpenAISpring AINext.jsKubernetes

01 Client et contexte

Notre client est un grand groupe dont les équipes d'experts interviennent quotidiennement sur des volumes importants de contrats et documents métiers. Face à la multiplication des outils IA grand public utilisés en dehors de tout cadre gouverné, nous accompagnons l'entreprise dans son programme de transformation IA structuré et souverain.

Les équipes disposaient de multiples outils IA utilisés de façon non gouvernée, sans traçabilité des usages ni maîtrise des données transmises à des modèles externes. Dans ce contexte, l'entreprise a choisi de concevoir une plateforme IA centralisée, sécurisée et connectée à son SI métier, pour offrir à ses 3 000 experts une alternative structurée et évolutive.

02 Objectifs

•Centraliser les accès IA dans une plateforme sécurisée avec compte entreprise et données maîtrisées
•Introduire progressivement les dernières IA dans un cadre gouverné
•Connecter des agents IA aux outils de gestion (contrats, documents)
•Offrir un accès unifié aux informations métiers via une couche RAG
•Créer un espace d'innovation maîtrisée pour expérimenter de nouveaux cas d'usage
•Piloter l'adoption via des indicateurs d'usage

03 Réalisations

•Conception et déploiement d'une plateforme Hub IA entreprise sécurisée et cloisonnée
•Intégration d'agents IA interconnectés aux applications métiers via le protocole MCP
•Mise en place d'une couche RAG donnant accès aux informations contrats et documents internes
•Développement du front-end en Next.js et implémentation du Hub avec Spring AI
•Déploiement des agents sur environnement Kubernetes avec sécurisation des accès
•Mise en place d'un système complet de monitoring et d'observabilité des usages
•Structuration progressive des cas d'usage métiers et accompagnement à l'adoption

04 Technologies

OpenAI, Spring AI, Next.js, Kubernetes

05 Accompagnement & compétences

Architecture & Développement :

•Conception de l'architecture Hub IA
•Développement front-end Next.js
•Implémentation Spring AI et orchestration des agents MCP
•Déploiement et industrialisation sur Kubernetes

LLMOps & Monitoring :

•Mise en place du monitoring d'usage et de l'observabilité
•Sécurisation des accès et cloisonnement des données
•Pilotage de l'adoption via indicateurs

Conduite du changement :

•Accompagnement des équipes experts
•Acculturation à l'IA agentique
•Structuration progressive des cas d'usage métier

Conception, réalisation et mise en production en moins de 3 mois

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