Des agents IA
bâtis pour
la production.
Makia Systems conçoit des applications sur mesure qui automatisent, analysent et exécutent les tâches complexes de votre organisation, avec rigueur, fiabilité et maîtrise des coûts.
Trois offres,
un seul parcours.
Diagnostiquer, construire, exploiter. Chacune se vend seule ; passer de l'une à l'autre est possible, jamais obligatoire.
Diag & Automatisation
Des échanges avec vos équipes, puis des propositions chiffrées.
- Diagnostic des processusÉchanges avec vos équipes pour comprendre comment elles travaillent réellement, puis analyse des gains de productivité et des réductions d'erreurs
- Workflows d'automatisationQuick wins à fort impact immédiat et automatisation de flux entre vos outils existants
- Restitution chiffréeLe dernier jour, un ensemble de propositions chiffrées : ce qui vaut le coup, et ce qui n'en vaut pas
Applications métier sur mesure
Le développement de la solution retenue, dans l'un de ses trois formats.
- Application complèteInterface, base de données, agents IA. Vos équipes ouvrent un outil
- Application headlessSans interface : la logique métier est pilotée depuis l'assistant que vos équipes utilisent déjà, ChatGPT ou Claude. Rien de nouveau à apprendre
- Ouverture d'un logiciel existantVotre ERP, GED ou CRM devient interrogeable en langage naturel. Le logiciel n'est pas modifié, vos données ne bougent pas
Hébergement & Évolution
L'exploitation d'une application développée par Makia : hébergement, correction, mise à jour.
- Hébergement et supervisionEn Europe, sur trois serveurs séparés. Disponibilité garantie 99,5 % avec pénalités contractuelles
- Correction des bugsSans quota ni limite de temps
- Évolutions mineures5 h par mois, dont le passage à un nouveau modèle IA compatible
Déroulé complet, engagements, limites et conditions : le plus simple est d'en parler.
Les défis réels
des agents IA
Déployer des agents en production ne se résume pas à appeler une API. Les vrais obstacles sont techniques, opérationnels et économiques.
Gestion du contexte
Les agents perdent le fil dès qu'une tâche se ramifie. Maintenir un état cohérent sur des dizaines d'étapes (sous-agents parallèles, reprises après erreur) exige une architecture de mémoire et de checkpointing explicitement conçue pour ça.
Reproductibilité
Un LLM peut produire des sorties structurellement différentes à chaque appel. En production, une variation de format casse le parsing aval et propage des erreurs silencieuses : sans structured outputs, validation par schéma et tests de régression, aucun agent n'est fiable.
Fiabilité opérationnelle
Les modèles hallucinent, les API tombent, les timeouts surviennent sans avertissement. Un agent sans gestion explicite des erreurs contamine les données en aval en silence. Chaque sortie doit être validée, chaque décision tracée et auditable.
Coûts d'exploitation
Un appel à GPT-5.6 Sol coûte plus de 100× celui d'un appel à DeepSeek V4 Flash pour une tâche identique. Sans routage intelligent et caching des prompts répétitifs, la facture explose dès que les volumes augmentent.
Contrôle et localisation des données
Envoyer des documents internes à une API tierce hébergée à l'étranger expose l'organisation à des risques juridiques (RGPD, réglementation sectorielle) et stratégiques. Il faut définir précisément quelles données peuvent transiter vers le cloud, lesquelles doivent rester on-premise ou dans une enclave privée, et comment anonymiser ou pseudonymiser à la volée avant chaque appel, sans dégrader la qualité de la réponse de l'agent.
Coûts réels des modèles IA
Prix par million de tokens · source : tarifs publics des éditeurs · août 2026
Une méthode
pensée pour
la production
Pas de démo magique. Nous travaillons à partir de votre besoin réel, explorons ses contraintes, construisons avec rigueur, puis optimisons pour que les coûts mensuels restent maîtrisés.
Exploration du besoin
Immersion dans votre contexte métier pour identifier les processus candidats à l'automatisation, les volumes traités, les formats de données et les contraintes existantes.
Clarification du périmètre
Délimitation précise de ce que la solution fait, de ce qu'elle ne fait pas, des cas limites, des règles métier implicites et des critères de succès mesurables.
Identification des blocages
Analyse des obstacles techniques et organisationnels : qualité des données, accès aux systèmes, sensibilité des informations, points de validation humaine requis.
Proposition de solutions
Sélection des architectures d'agents, des modèles et des outils adaptés. Chaque choix technique est justifié par des critères de fiabilité et d'économie d'exploitation.
Validation avec le client
Présentation des options, ajustements selon vos retours, validation conjointe de l'architecture avant tout développement, pour éviter les allers-retours coûteux.
Développement
Construction itérative avec tests continus sur vos données réelles. Chaque composant est validé indépendamment avant son intégration dans le pipeline complet.
Optimisation des coûts
Une fois la solution validée, optimisation systématique du routage des modèles, du prompting et du caching pour minimiser le coût mensuel d'exploitation.
Ce que nous
construisons
Automatisation de la lecture et de l'analyse des appels d'offre
Un système d'agents qui ingère, analyse et structure automatiquement les dossiers d'appels d'offre, quel que soit le secteur, pour identifier en quelques secondes les critères d'éligibilité, les lots pertinents et les délais critiques.
Deux ingénieurs,
une conviction.
On livre des solutions qui fonctionnent.
Makia Systems est un nom commercial opéré par Makia3D, société fondée par deux ingénieurs en mathématiques appliquées, spécialisés en science des données et intelligence artificielle.
Passionnés de nouvelles technologies et d'entrepreneuriat, nous travaillons avec les agents IA depuis plus de deux ans chacun, en production, sur des cas métier réels, avec toutes les contraintes que ça implique. C'est cette expérience qui nous a décidés à créer notre structure.
Notre objectif : accompagner et conseiller nos clients pour que les agents IA représentent une réelle plus-value et non une expérimentation coûteuse. Nous optimisons les coûts d'utilisation dès la conception, et nous ne proposons que ce qui est concret, réalisable et mesurable.