FeedSense installe un Agent Business OS dans votre PME. Vos procédures deviennent des directives versionnées, exécutées par des scripts natifs déterministes, orchestrées par un agent qui détecte ses erreurs, réécrit ses outils et met à jour ses propres règles.
Pas de no-code qui casse. Pas de chatbots qui hallucinent. Un système qui tourne — et qui tourne mieux chaque semaine.
Pas familier avec SOP, BPMN ou self-annealing ? → voir le glossaire
Vos SOPs codifiées en fichiers texte versionnés
Agent LLM auto-correcteur, self-annealing
Scripts natifs déterministes, testables
Trois phases découpées en forfaits indépendants. Vous payez à la livraison, vous gardez les artefacts (directives, scripts, agent). Pas de TJM, pas de récurrent caché.
On cartographie vos procédures opérationnelles existantes (BPMN si disponible, sinon en texte avec vos opérateurs) et on les transforme en directives texte versionnées, lisibles par un humain ET par un agent.
Un agent LLM lit vos directives, route les requêtes vers les bons scripts, détecte ses propres erreurs, réécrit ses outils défaillants et met à jour les SOPs quand un edge case révèle une instruction ambiguë.
On code les tâches mécaniques (parsing, calculs, requêtes API, transformations) en scripts natifs testables et idempotents. Aucun LLM dans cette couche : 10 000× plus rapide, 100 % reproductible, traçable.
Une seule phase suffit pour démarrer. La plupart des clients arrêtent après la phase E et orchestrent eux-mêmes.
Voir les cas d'usage concretsOn n'installe pas un agent généraliste qui fait tout mal. On code un agent dédié à un flux concret, mesurable, avec un avant/après chiffrable.
Un agent qui score vos leads, apprend de chaque feedback de votre équipe sales, et durcit ses critères tout seul.
En savoir plusFactures, dossiers RH, ops back-office. L'agent détecte les cas tordus et écrit son propre fix avant de vous appeler.
En savoir plusSources, scoring, briefings hebdo dans Slack ou email. Les sources s'enrichissent par votre feedback humain.
En savoir plusSynthèses exécutives, dashboards, points hebdo. Rédigés à partir des SOPs + données live, sans humain dans la boucle.
En savoir plusPas de stats marketing inventées. Voici les choix structurants qui font qu'un système FeedSense survit à 6 mois en production — et s'améliore tout seul pendant ce temps.
Le LLM décide. Le code natif exécute. Vos calculs financiers, parsings et requêtes API ne hallucinent jamais — ils sont écrits, testés, versionnés, reproductibles.
Chaque erreur catchée devient une règle codifiée. Chaque cas tordu enrichit la lib commune. Au bout de quelques mois, vos tools sont mieux calibrés que votre playbook initial.
Directives texte, scripts natifs, config agent — tout reste votre propriété. Si on part, ça tourne toujours. Si vous voulez modifier, vous lisez du code lisible, pas un workflow no-code obscur.
Le même framework tourne sur Anthropic API, OpenAI, ou Ollama on-premise (qwen, llama, mistral). Pour les ETI réglementées (santé, défense, finance), votre data ne sort que si vous le décidez.
Décrivez en deux phrases un processus qui vous coûte du temps chaque semaine. Réponse sous 48h avec un avis de faisabilité honnête et un ordre de grandeur de forfait. Pas de cycle de pré-vente à rallonge.