Résumé du webinaire : Créer des agents IA sûrs pour un déploiement en entreprise

Résumé du webinaire : Créer des agents IA sûrs pour un déploiement en entreprise

Faire gérer des conversations par un agent IA, c’est facile. Obtenir la confiance de votre équipe sécurité, de votre service juridique et de vos clients, c’est là que la plupart des déploiements en entreprise bloquent.

Lors de notre dernier webinaire, Le guide des agents IA pour les services financiers, nous avons montré comment les agents IA sont conçus, déployés et utilisés à grande échelle dans les services financiers — avec des démos en direct et des résultats concrets chez Revolut, Klarna, et Mieux.

Pourquoi c’est important pour les services financiers

Comment mettre en place une approche de sécurité multicouche

Plus de quatre millions d’agents ont été déployés sur la plateforme ElevenAgents. Ceux qui fonctionnent de façon fiable en entreprise ont un point commun : la sécurité a été intégrée dès le départ, pas ajoutée après un incident.

Chaque agent a besoin de limites adaptées à son usage.

Le problème ne vient pas seulement de l’automatisation — il s’agit de proposer des expériences cohérentes et conformes à grande échelle, sans perdre l’aspect humain.

Comme les agents sont non déterministes, aucun garde-fou unique ne peut couvrir tous les risques. C’est pourquoi les équipes en entreprise ont besoin d’une approche multicouche : plusieurs contrôles qui fonctionnent ensemble pour que les incidents restent exceptionnels.

Démo : Agent de banque de détail

EntréeUn client d’une banque de détail appelle pour vérifier son solde, consulter ses dernières opérations, signaler un retrait suspect et poser une question sur son prêt personnel.

Prise de décision

• L’agent a authentifié l’appelant via une série structurée de questions de sécurité avant d’autoriser l’accès au compte
• Une fois vérifié, l’agent a récupéré en direct les soldes des comptes et livrets grâce à des appels directs aux outils internes
• Quand le client a signalé un retrait DAB non reconnu, l’agent l’a immédiatement signalé comme transaction suspecte, a généré un numéro de référence fraude en temps réel et l’a transmis à l’équipe dédiée
• La conversation a basculé en cours d’appel vers une question sur un prêt personnel — l’agent a détecté le changement d’intention et a transféré vers le sous-agent spécialisé sans aucune friction
• Quand le client a demandé un conseil sur le montant à rembourser, l’agent a refusé de donner un avis financier, a expliqué clairement pourquoi, et a proposé ce qu’il pouvait faire à la place

Pour les trois étapes, il faut définir à l’avance vos stratégies de sortie : une violation met-elle fin à la conversation, déclenche-t-elle une nouvelle tentative avec des instructions correctives, ou transfère-t-elle à un humain ? Ce choix façonne l’expérience utilisateur en cas de problème.Ce n’est pas un chatbot scripté qui suit un arbre de décision.

L’agent gère l’authentification, les demandes de compte, le signalement de fraude et les questions de prêt en un seul appel — tout en respectant les règles de conformité.

Les garde-fous sont intégrés à plusieurs niveaux dans le prompt système, avec des règles personnalisées comme la restriction sur les conseils financiers. Chaque conversation génère des résumés automatiques, des scores d’évaluation et des analyses au niveau du workflow pour permettre aux équipes de suivre la performance sur des milliers d’appels.

Conformité et sécurité

L’adoption de l’IA dans les services financiers échoue rarement à cause de la technologie. Elle échoue parce que les organisations n’arrivent pas à passer les contrôles de sécurité et de conformité.

ElevenLabs détient les certifications SOC 2 Type II et RGPD, et est fournisseur de services PCI DSS Niveau 1 — le plus haut standard disponible et la première plateforme d’agents IA à l’obtenir. Cela signifie que les banques acquéreuses et les commerçants peuvent utiliser la plateforme sans hébergement dédié ni exigences VPC. Vous n’avez pas à choisir entre rapidité et sécurité.

Scénario : de la certification AIUC-1 dès le départ.

La certification AIUC-1 est la première norme dédiée à la sécurité, la fiabilité et la sûreté des agents IA, conçue avec plus de 75 responsables de la sécurité informatique du Fortune 500 et des chercheurs de Stanford, du MIT et de MITRE.

Elle couvre trois points demandés par les organisations : 1) sécurité validée par plus de 5 000 simulations adverses, 2) déploiement plus rapide grâce à un signal de confiance qui accélère les contrôles de sécurité, et 3) accès à une assurance pour agents IA couvrant les hallucinations, les fuites de données et les actions non autorisées via Lloyd’s of London.

Bonnes pratiques pour déployer un agent IA dans les services financiers

1. Divisez les agents complexes en sous-agents spécialisés.Mettre toutes les instructions dans un seul prompt réduit la fiabilité en production. Des sous-agents modulaires — chacun avec son propre prompt, ses outils et sa base de connaissances — sont plus simples à tester, à mettre à jour et à valider.
2. Combinez des contrôles déterministes avec la flexibilité des LLM.Utilisez un routage codé en dur pour les étapes comme l’authentification, où il n’y a pas de place à l’interprétation. Utilisez des conditions basées sur les LLM pour comprendre l’intention et gérer les demandes ouvertes. Les deux sont nécessaires.
3. Superposez vos garde-fous.Les instructions au niveau du prompt sont un point de départ. Les garde-fous natifs sur la concentration, la manipulation et le contenu ajoutent une seconde couche. Les garde-fous personnalisés — comme le blocage des conseils financiers — vous donnent un contrôle précis sur les cas particuliers propres à votre activité.
4. Définissez les critères d’évaluation avant le déploiement.Intégrez dès le début le scoring des conversations, la catégorisation des intentions, la détection d’hallucinations et le suivi de la maîtrise des réponses. Les équipes qui déploient à grande échelle utilisent généralement entre vingt et soixante-dix critères d’évaluation par agent.
5. Surveillez au niveau du workflow, pas seulement au niveau de l’appel.Analysez comment les utilisateurs passent d’un sous-agent à l’autre, où ils bloquent, et quels nœuds créent des boucles répétées. Les analyses de workflow révèlent des problèmes que les revues d’appels ne détectent pas.
6. Traitez l’authentification dès la conception.Les méthodes d’authentification varient — questions de sécurité, codes à usage unique, notifications dans l’application, téléphonie en amont. La bonne approche dépend de votre modèle de risque. Décidez avant de construire, pas après.

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Démo 2 : Test de simulation avant lancementici.