Claude AI Agents,
conçus pour de vrais
résultats business
Je conçois, livre et opère des agents Claude production-grade qui clôturent des tickets, qualifient des leads, revoient du code et exécutent des workflows. MCP-native. Long-context. Eval-driven. Audit de sécurité fait.
Six formes d'agent que je livre en production
Chacun arrive avec eval suites, protection prompt-injection, observability et un runbook que votre engineer d'astreinte peut vraiment utiliser.
Customer Support Agents
Résolvent 40-70% des tickets entrants sans escalade. Lisent votre knowledge base, gèrent les remboursements via tool use, escaladent avec contexte complet.
Sales & Outreach Agents
Recherchent les comptes, écrivent du outreach personnalisé, qualifient l'inbound, prennent des rendez-vous. Connectent à votre CRM via MCP, n'inventent jamais de données.
RAG Pipelines
Recherche hybride sur vos docs, tickets et Notion. Reranking, citation tracking, freshness scoring. Long-context Claude fait la synthèse lourde.
Code Review & Coding Agents
PR review avec règles de style propres au projet. Implémentation spec-driven. Génération de tests. Scripts de migration. L'agent lit votre codebase avant d'ouvrir la bouche.
Workflow & Ops Agents
Workflows multi-étapes à travers des outils : lit la facture depuis l'email, valide contre le PO, poste dans l'ERP, notifie Slack, log l'audit trail. Fail-loud, retry-safe.
Voice Agents
Voix entrante et sortante avec réponse sous la seconde. Claude raisonne, ElevenLabs parle, votre CRM enregistre. Utile pour le triage, la prise de rendez-vous, FAQ.
Pourquoi je parie sur Claude pour les agents en production
Six raisons honnêtes que la plupart des engineers découvrent eux-mêmes après 6 mois à se battre avec un autre modèle.
Un tool use qui obéit vraiment
Claude respecte fidèlement les schémas d'outils — quand l'agent doit choisir entre appeler votre API et inventer une réponse, il appelle l'API. C'est là toute la différence entre une démo et quelque chose que vous pouvez mettre sans risque devant vos clients.
200K de contexte, bien utilisé
Le long context ne compte que si le rappel reste précis. Claude lit des contrats de 50 pages, des codebases entières et des historiques complets de tickets sans perdre le fil. Moins de chunks, moins de retrieval-misses, RAG plus simple.
Intégrations MCP-native
Model Context Protocol donne à l'agent un accès typed à vos outils sans glue sur mesure. Construisez un MCP server, branchez à Claude Desktop, Claude Code, votre app. Les standards battent l'éparpillement.
Sécurité auditée, pas vissée
Constitutional AI training et red-teaming Anthropic signifient moins de surprises en production. J'ajoute protection prompt-injection, redaction PII et audit logs par-dessus — pour que le service juridique signe sans bagarre.
Extended thinking pour les agent loops difficiles
Quand l'agent doit planifier sur de nombreux tool calls, le mode extended thinking de Claude raisonne avant d'agir. Moins de mauvais virages au milieu du loop, meilleure récupération sur erreurs, traces d'agent plus propres en production.
Une économie de production qui passe à l'échelle
Sonnet gère le gros à bas coût, Opus s'attaque aux 5% difficiles. Prompt caching coupe les coûts de contexte répété jusqu'à 90%. Batch API pour les jobs offline à moitié prix. L'économie unitaire fonctionne vraiment.
Quatre phases. Aucune surprise.
Chaque phase a un livrable que vous pouvez inspecter. Chaque gate est un go/no-go écrit que vous contrôlez.
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DiscoverSemaine 1
Écrire la fiche de poste de l'agent
Je m'assois deux jours avec vos opérateurs et j'écris exactement ce que l'agent peut et ne peut pas faire. Eval set rédigé. Métriques de succès signées.
LivrablesDoc de spec de l'agent Eval set v0 Registre des risques Esquisse d'architecture -
DesignSemaine 2-3
Prototyper la plus petite version utile
Un prototype fonctionnel que votre équipe peut tester. Tool schemas, prompt scaffolding et la première eval run. On tue les mauvaises idées ici, pas cher.
LivrablesPrototype cliquable Tool schemas Prompt v1 Premières eval scores -
BuildSemaine 4-8
Code de production, testé sous charge
MCP servers, RAG pipeline, observability, protection prompt-injection, fallbacks, retries, audit logs. Trempé sous shadow traffic avant qu'aucun utilisateur ne le voie.
LivrablesCode de production Eval suite Runbook Dashboards -
DeploySemaine 9+
Lancer derrière un flag, monter en charge sur les métriques
Rollout progressif : 1% → 10% → 50% → 100%. Eval scores, latence, coût-par-résolution surveillés en direct. Le retainer démarre pour le tuning, model upgrades, incident response.
LivrablesFeature flag Runbook on-call Dashboard de coûts Reviews mensuelles
Du vrai travail avec Claude que vous pouvez cliquer et vérifier
Pas de logos génériques ni de chiffres inventés. Les deux premiers sont en ligne sur ce site — ouvrez-les et explorez-les. Les deux autres sont des dépôts GitHub publics que vous pouvez lire et exécuter vous-même.
Agent Skills Marketplace
50+ compétences d'agent Claude prêtes à l'emploi
Une place de marché en ligne de compétences d'agent Claude — chacune un prompt complet, prêt à copier-coller, pour le développement, le DevOps, l'analyse de données, les tests de sécurité et la rédaction de contenu. Conçue, catégorisée et maintenue sur ce site.
- Compétences Claude
- 50+ Compétences Claude
- catégories
- 6 catégories
- sur ce site
- Live sur ce site
AI Prompt Library
850+ prompts de production, beaucoup optimisés pour Claude
Une bibliothèque de prompts sélectionnés avec notes d'utilisation, catégories et copie en un clic. Des centaines de prompts de production — cherchables, traduits et gratuits. En ligne sur ce site, pas une capture d'écran.
- prompts
- 850+ prompts
- langues
- 6 langues
- sur ce site
- Live sur ce site
nexa
Plateforme AI multi-agents, propulsée par Claude
Une base de code ouverte et publique : une plateforme multi-agents bâtie sur Claude qui coordonne des agents spécialisés via un pipeline de tâches partagé. Lisez le code source, forkez-le et exécutez-le vous-même.
- plateforme d'agents
- Multi plateforme d'agents
- propulsée
- Claude propulsée
- sur GitHub
- Public sur GitHub
my-ai-crew
Une équipe d'agents AI, propulsée par Claude Code
Un dépôt public où une équipe d'agents Claude Code se répartissent le travail et exécutent un workflow de contenu automatisé de bout en bout. Ouvert à la lecture, au fork et à l'adaptation.
- équipe de contenu
- Agents équipe de contenu
- Code
- Claude Code
- sur GitHub
- Public sur GitHub
Reconnu dans l'écosystème Claude
Contributions open-source, programme partner et travail communautaire qui pré-valident l'engineer avant que vous embauchiez.
Anthropic Solutions Partner — candidat
Candidature soumise au Anthropic Partner Network pour solutions delivery. En cours de revue technique avec focus sur les agentic systems, intégration MCP et rollouts enterprise.
Visiter Anthropic Partner NetworkAgent intégrateur Claude local-first pour les opérations d'entreprise
Framework pour une exécution bash plus sûre dans les agents de codage AI
Open source
Des dépôts publics que vous pouvez lire, forker et exécuter — du vrai code d'agent Claude, pas des captures d'écran.
Publié en 6 langues
Chaque article de fond est traduit dans six langues — anglais, néerlandais, allemand, espagnol, portugais et français — pour que le travail atteigne un public mondial.
Lire le blog200+ articles techniques
Des articles de fond, concrets et pratiques sur Claude, MCP, RAG et les systèmes agentiques — les mêmes références que j'utilise sur les projets clients.
Lire le blog1,500+ projets livrés
8+ ans de travail en freelance et en contrat sur des projets web et AI. Références disponibles sur demande.
Voir études de casLes questions que posent les acheteurs avisés
Une question manque ? Posez-la via le formulaire de contact. Réponses honnêtes, pas de jargon commercial.
Combien de temps prend un projet de Claude AI agent ?
Un MVP focalisé livre en 3-6 semaines. Les agents multi-tool avec RAG, evals et guardrails de production livrent en 8-14 semaines. Voice et orchestration multi-agent prennent 12-20 semaines. Je commence toujours par une discovery d'1 semaine pour bien dimensionner la timeline avant de chiffrer.
Combien coûte un projet de Claude agent ?
Pilots à partir de 5 000 $ USD. Agents de production avec RAG, MCP tooling et observability entre 15 000-45 000 $. Builds enterprise custom avec SLAs, travail SOC 2 et systèmes multi-agent entre 45 000-75 000 $+. Retainers à partir de 2 500 $/mois pour le tuning continu.
Vous construisez avec MCP (Model Context Protocol) ?
Oui. MCP est la couche d'intégration par défaut. Je construis des MCP servers custom pour votre CRM, base de données, APIs internes et outils SaaS afin que l'agent se connecte en sécurité sans glue sur mesure. Les MCP servers fonctionnent aussi dans Claude Desktop et Claude Code, donc votre équipe en tire de la valeur au-delà de l'agent lui-même.
Comment gérez-vous la confidentialité des données et la conformité ?
Anthropic Claude n'entraîne pas sur vos données API. J'utilise Anthropic Workbench, AWS Bedrock ou Google Vertex AI selon votre posture de conformité. Redaction PII, protection prompt-injection, audit logs et isolation de keys par tenant intégrés. Architectures SOC 2, HIPAA et RGPD-ready disponibles.
Claude fonctionne-t-il avec ma stack actuelle ?
Oui. J'intègre avec Laravel, Node, Python, Next.js, Postgres, MySQL, Pinecone, Weaviate, Redis, AWS, GCP, Azure et tout système avec une API documentée. MCP simplifie la connexion aux outils internes. Si votre stack est inhabituelle, j'en discute volontiers en discovery call.
Qu'est-ce que RAG et en ai-je besoin ?
RAG (retrieval-augmented generation) donne à l'agent l'accès à votre base de connaissances privée — docs, tickets, données produit, contrats. Vous en avez besoin dès lors que les réponses doivent refléter des informations que le modèle n'a pas vues à l'entraînement. La plupart des agents de production en ont besoin sous une forme ou une autre ; j'utilise par défaut la recherche hybride avec reranking et citation tracking.
Que se passe-t-il si l'agent se trompe en production ?
Cela arrivera. Chaque agent sort avec : une eval suite qui tourne à chaque changement de prompt, un feature flag pour rollback instantané, du structured logging pour rejouer toute conversation, des chemins d'escalade vers un humain et un runbook que votre engineer d'astreinte peut suivre à 3h du matin. Les failure modes sont conçus, pas cachés.
Offrez-vous du support continu après le lancement ?
Oui. La plupart des clients passent en retainer mensuel couvrant eval runs, prompt tuning, model upgrades quand Anthropic livre de nouvelles versions de Claude, monitoring des coûts et incident response. Les retainers commencent à 2 500 $/mois et passent à l'échelle avec l'usage.
Livrons l'agent
qui se rentabilise
Une discovery call, une proposition écrite en 48 heures, une décision go/no-go. Aucun engagement avant signature.
