Une construction complète: jusqu’à 20 sources de données branchées, la couche de surveillance avec ses hooks, digests, alertes et playbooks, le durcissement, le source complet sous forme de dépôt avec un Dockerfile, le déploiement par votre équipe ou par moi, et une période de réglage après la livraison. Sources, hooks ou playbooks au-delà des quantités incluses sont des options forfaitaires à l’unité, chiffrées d’avance.

En quatre phases: cadrage et accès ($2,500), intégration principale ($5,000), câblage complet et couche de surveillance ($5,000), livraison et réglage ($2,500). Une phase est validée avant de démarrer et payée quand vous approuvez son livrable, donc vous ne payez jamais d’avance pour un travail que vous n’avez pas vu. Cette forme tient quelle que soit la façon dont on travaille ensemble, que l’argent passe par votre propre contrat et votre facturation ou par l’entiercement de jalons d’une plateforme.

Trois façons, et celle que vous choisissez m’est égale. En B2B direct sur votre propre contrat et votre facturation, ce qui est souvent le plus simple si votre entreprise a déjà un processus d’achat. Ou via Contra ou Upwork si vous préférez que la plateforme tienne les jalons et gère la paperasse. Même travail, mêmes phases, même prix.

Un appel de cadrage pour passer en revue ce que vous faites tourner et ce que vous voulez surveiller. Ensuite un identifiant en lecture seule par système, créé par vous: un utilisateur de base de données, une clé d’API limitée, un rôle cloud en lecture seule, ce que votre politique autorise. Après ça je n’ai plus besoin de rien jusqu’à la livraison, à part une question de temps en temps sur ce qu’une métrique ou une table veut dire dans votre métier. Pour le faire tourner pendant la construction, votre équipe livre le container par votre pipeline habituel, ou vous me donnez une cible de déploiement et je m’en occupe, comme vous voulez. Et si votre politique exige un NDA avant de parler de détails, aucun problème.

Tout ce qui a une interface lisible par une machine et que je peux lire avec un identifiant en lecture seule: une API documentée (REST, GraphQL ou gRPC), une base de données, un système de logs, de métriques ou d’événements avec une API de requête ou un exporteur, une file ou un flux de messages, l’API d’un fournisseur cloud, du stockage objet ou un partage de fichiers contenant des fichiers structurés, ou un dépôt git. Les systèmes internes comptent tant qu’ils exposent l’un de ces points, et un connecteur sur mesure pour une API ou une base interne fait partie de la construction. Ce qui ne compte pas: tout ce qui n’est accessible que par son interface utilisateur. Les applications legacy sans API ni accès base, les clients uniquement bureau, et tout ce qui demanderait de l’automatisation de navigateur ou du scraping sortent du périmètre standard. Si vous en avez un, on le regarde au cadrage et soit on lui trouve une vraie interface, soit on le chiffre à part, soit on le laisse de côté.

L’agent, le MCP, les connecteurs et l’interface tournent tous sur votre propre infrastructure. Il est en lecture seule par conception: il n’écrit jamais dans vos systèmes, il enquête et vous remet le correctif au lieu de l’appliquer, et il n’a aucun accès en écriture à vos fichiers, vos données ou votre configuration. Là où il lit une base de données, il passe par un utilisateur en lecture seule que vous créez, ou chaque requête tourne dans une transaction en lecture seule. La seule chose qui sort de votre réseau est l’appel au LLM que vous configurez, et auto-héberger le modèle veut dire que plus rien ne sort du tout.

Oui, il raisonne avec un LLM, et un LLM peut mal lire une situation. Le système est construit autour de ce fait: chaque conclusion arrive avec ses preuves, le graphique, la trace, les résultats de requête, pour que vous vérifiiez en quelques secondes au lieu de le croire sur parole. Il n’agit jamais sur ses propres conclusions, une mauvaise réponse vous coûte un coup d’œil, pas une panne. Et la période de réglage existe justement pour ajuster hooks et seuils sur votre trafic réel jusqu’à ce que le signal mérite confiance, les alertes bruyantes, on les règle au lieu de hausser les épaules.

À votre choix, du moment qu’il parle l’un des deux styles d’API: compatible OpenAI ou compatible Anthropic. Ces deux formes sont ce sur quoi l’industrie s’est standardisée, donc ça couvre les gros fournisseurs, les agrégateurs et les nouveaux venus (dont beaucoup servent les deux styles), plus tout ce que vous faites tourner vous-même derrière un endpoint compatible OpenAI, ce qu’exposent vLLM, Ollama et les serveurs similaires. La seule chose qui sort de votre réseau est l’appel au LLM que vous configurez; auto-hébergez le modèle et plus rien ne sort du tout. Vous payez votre fournisseur directement à ses tarifs, et je ne prends aucune commission dessus.

Le seul coût de fonctionnement qui compte, c’est le modèle. La dépense en tokens dépend du modèle choisi, de l’intensité des investigations de la couche de surveillance et de la difficulté de vos questions, donc je l’estime pour votre installation réelle pendant le cadrage et je règle hooks et digests pour que la consommation reste proportionnelle à ce que vous en tirez. Auto-hébergez le modèle et la facture de tokens disparaît entièrement; le reste, c’est un container sur du matériel que vous faites déjà tourner.

Une période de réglage est incluse, pendant laquelle j’ajuste hooks, seuils et playbooks sur votre trafic réel. Après ça, il est à vous: source complet, tournant sur votre matériel, sans dépendance envers moi. Ensuite, si vous préférez ne pas porter l’entretien, Agent Care le reprend sur un forfait mensuel: mises à jour et correctifs de sécurité, réparation des connecteurs quand une API amont change, supervision, et réglage continu. Jamais obligatoire.

Vous le possédez. Les briques sont open source sous licence permissive, vous recevez le source complet de votre intégration, des connecteurs, des playbooks et de la configuration, et tout tourne sur votre matériel. Payez une fois pour le construire, puis faites-le tourner pour toujours. Pas de sièges, pas d’abonnement, pas de loyer. Agent Care existe si vous préférez ne pas l’entretenir vous-même, et c’est toujours un choix, jamais une obligation. Si je disparais demain, votre système continue de tourner.