Contrainte forte du projet : Le livrable est une étude comparative des solutions technologiques pour Agents GenAI. Description détaillée : Contexte et objectifs de la mission : Dans le cadre de sa stratégie d?innovation digitale, le client souhaite accélérer le déploiement d?agents d?IA générative pour différents cas d?usage métiers. Afin d?assurer une intégration efficace, pérenne et sécurisée, il est indispensable d?identifier, d?évaluer et de préconiser les technologies socles les plus adaptées au contexte du groupe. Cette mission vise donc à réaliser une étude de choix comparant les différents outils et frameworks disponibles pour : Le développement d?agents IA avancés (framework dédié, SDK, bibliothèques, etc.). La mise à disposition de solutions low-code/no-code pour le prototypage ou le déploiement rapide d?agents simples. L?indexation, la gestion et la sécurisation des données nécessaires au fonctionnement des agents, notamment via des bases vectorielles (vector DB). L?assurance d?un environnement répondant aux exigences de sécurité (sécurité des accès, confidentialité des données, conformité réglementaire), de scalabilité (montée en charge et performance) et d?observabilité (monitoring, traçabilité, gestion des incidents). Périmètre de l?étude : L?étude doit impérativement couvrir les volets suivants : Recensement des besoins métiers et techniques auprès des équipes du client impliquées dans l?IA générative. Cartographie de l?existant et identification des contraintes d?intégration avec le SI du client. Benchmark des frameworks de développement pour agents AI (exemples : Semantic Kernel, LangChain, LlamaIndex, etc.). Comparaison des solutions low-code/no-code pour la création d?agents (exemples : Microsoft Copilot Studio, Pipedream, etc.). Analyse des solutions d?indexation de données textuelles et multimodales (notamment bases vectorielles comme Azure AI Search, Databricks, Pinecone, Weaviate, Qdrant, etc.). Étude des dispositifs existants ou à mettre en place pour la sécurité, la conformité, la scalabilité et l?observabilité des technologies retenues. Préconisations argumentées sur l?architecture cible et le schéma directeur de déploiement. Livrables attendus : Document de synthèse présentant l?état de l?art des solutions évaluées. Analyse comparative (forces/faiblesses, coûts, niveau de maturité, etc.). Proposition d?architecture cible et recommandations d?implémentation. Tableau de sélection des technologies et justification des choix proposés. Schéma de gouvernance technique et principes d?intégration. Critères de réussite : Adéquation des préconisations avec les besoins métiers du client. Respect des exigences de sécurité et de conformité du groupe. Capacité de la solution cible à évoluer et à s?intégrer dans l?écosystème SI du client. Niveau de documentation et de transférabilité des livrables. Ce descriptif de mission constitue le cadre de référence pour l?étude à mener, afin de garantir le choix de technologies innovantes, robustes et alignées avec les ambitions stratégiques du client en matière d?IA générative.