Réponse courte. L'orchestration multi-agents décharge les équipes de ce qui fatigue sans décider : retenir, chercher, recouper et préparer. QDNA s'appuie sur quatre briques, une mémoire, un essaim d'agents, un jumeau d'organisation et une recherche sourcée. La décision reste humaine, et chaque brique a ses limites.
Quatre briques pour alléger la charge cognitive
Chaque brique retire une tâche répétitive à la personne qui travaille, sans lui retirer la décision. Pour chacune, voici en quelques lignes ce qu'elle fait, ce qui fonctionne déjà sur nos propres sites et la limite qu'il faut garder en tête.
Une mémoire qui retient pour vous
La mémoire combine trois couches : un wiki de connaissances, un rappel hybride qui associe recherche vectorielle et graphe de relations, et une mémoire par projet chargée au démarrage de chaque session, pour que l'agent reprenne le fil.
Ce qui fonctionne. L'agent retrouve les faits durables sans qu'on les lui répète, et l'encodeur comme le reclasseur tournent en local. Limite. Une mémoire se consolide et se relit : elle complète vos sources de référence sans les remplacer.
Un essaim d'agents qui recoupe
Un démon d'orchestration écrit en Rust, save-agent-rs, coordonne des agents spécialisés derrière la passerelle LiteLLM. Pour une question factuelle, il cherche d'abord dans un graphe de faits daté, puis interroge plusieurs modèles et ne retient que la réponse sur laquelle ils concordent.
Ce qui fonctionne. Chaque fait vérifié est conservé avec sa date et sa provenance, ce qui évite de reposer la même question. Limite. Le consensus réduit les erreurs sans les supprimer, et chaque vérification coûte des appels de modèles.
Un jumeau d'organisation qui répartit le travail
Le jumeau numérique d'organisation augmentée reproduit l'organigramme de l'entreprise. Chaque rôle métier dispose de ses agents, de ses budgets et de droits d'accès cloisonnés, et la tour de contrôle montre en direct qui travaille, qui attend et ce qui demande un arbitrage.
Ce qui fonctionne. Toute action sensible attend un visa humain avant de partir, et les rôles inactifs passent en veille. Limite. Le démonstrateur tourne sur des données fictives : chaque organisation définit ses propres rôles et ses propres seuils.
Une recherche approfondie et sourcée
Des agents de veille et de recherche documentaire interrogent le web, lisent les pages et retrouvent documents et vidéos par leur contenu visuel, au moyen de connecteurs MCP hébergés sur place, sans dépendre d'un service tiers.
Ce qui fonctionne. Chaque synthèse arrive avec ses sources, que l'on peut ouvrir et vérifier soi-même. Limite. Une source se relit : l'agent prépare la synthèse et signale ses références, la personne valide ce qu'elle cite.
Architecture et matériel
Les agents reposent sur une pile simple, qui se lit de haut en bas. Chaque couche s'appuie sur la suivante et dispose de sa propre fiche, des agents jusqu'au matériel qui les fait tourner, sur site ou en hébergement.
- AgentsHermes Agent exécute les agents, OpenCode orchestre le développement logiciel.Hermes AgentOpenCode
- Passerelle et routageLiteLLM rend les modèles interchangeables, le routeur sémantique garde le contenu confidentiel sur un modèle local.LiteLLMRouteur sémantique
- Modèles ouvertsDes modèles à poids ouverts, exécutables sur site.Modèles ouverts
- Moteurs d'inférencevLLM, llama.cpp et les autres moteurs servent les modèles.Moteurs d'inférence
- MatérielDu DGX Spark au GB300 NVL72, selon la charge.Fiches matérielCalculateur de mémoire
Chaque couche se choisit, et le matériel se dimensionne, selon la concurrence, le débit et le contexte visés. Le calcul de départ se fait avec le calculateur de mémoire, puis se confronte à votre charge réelle.
Travailler avec des agents
Trois habitudes suffisent pour commencer.
- Donner un rôle. Un agent par tâche bien délimitée, avec ses outils et ses droits.
- Donner une mémoire. Consigner les faits durables plutôt que les répéter à chaque échange.
- Garder la validation. L'agent prépare, une personne décide et signe ce qui engage.
Pour apprendre pas à pas, la formation gratuite Apprendre l'IA ↗ (site externe) part des bases jusqu'aux usages avancés.
Les briques techniques
Pour la logique qui choisit, requête par requête, quel modèle traite quoi et ce qui sort de l'entreprise, voir le guide moteur d'orchestration IA : router chaque requête vers le bon modèle.