Organics R&D AI

L’équipe R&D cosmétique d’Organics disposait d’une aide IA éclatée entre plusieurs assistants — l’un pour le stock et les matières premières, l’autre pour la formulation côté ventes — chacun avec son propre historique, tandis que références d’ingrédients, stock actuel et formules passées vivaient à des endroits différents. Vérifier si une formule pouvait être fabriquée avec les matières en stock, et à quel coût, obligeait à passer d’un outil à l’autre. Le brief : un seul agent capable de chercher des matières, confirmer le stock, rédiger et chiffrer une formule et étudier le marché dans une même conversation, tout en distinguant clairement ce qui est confirmé, ce qui est estimé et ce qui relève encore du laboratoire.

Nous avons remplacé plusieurs chaînes d’IA déconnectées par un seul agent ReAct au comportement écrit noir sur blanc : chaque compétence est une fiche Markdown versionnée qui nomme les outils autorisés et les règles à respecter.

1. 1. Un seul agent ReAct sur Gemini

   Chaque requête suit Planifier → Agir → Vérifier → Synthétiser. L’écran montre le plan général et les outils utilisés, jamais le raisonnement interne du modèle.

2. 2. Des fiches chargées à l’exécution

   Les cinq fiches Markdown sont lues à l’exécution et injectées dans les instructions de l’agent, avec un repli compact pour qu’un déploiement incomplet ne réponde jamais avec des consignes tronquées.

3. 3. Une recherche sur les données de l’équipe

   La recherche sémantique Qdrant couvre cinq collections, les requêtes MongoDB exactes traitent codes et champs, un outil de stock lit toujours d’abord la source de stock actuelle, et la recherche web ancrée renvoie les URL de ses sources.

4. 4. Des outils de formule avec journal de versions

   L’agent peut générer, retrouver, charger avec commentaires, réviser et confirmer des formules ; chaque confirmation incrémente la version dans un journal, et chiffrage et montée en échelle passent par un calculateur qui signale les estimations.

5. 5. Évaluation et périmètre fermé

   Un banc RAGAS et Promptfoo note la fidélité, la précision et le rappel du contexte ainsi que la latence, avec une suite de tests d’injection de prompt. Les routes d’API protégées exigent une session, et l’utilisateur agissant est toujours tiré de cette session, jamais du corps de la requête.

R&D AI est en production comme espace de travail unique de l’équipe. Les anciens liens d’assistants y redirigent, et les conversations passées sur le stock et les ventes se poursuivent dans le même historique.

• Toute la question dans une seule discussion

  Formulateurs et commerciaux trouvent une matière, vérifient qu’elle est en stock et chiffrent une formule brouillon sans changer de système.

• Clair sur ce qui est confirmé

  Le stock confirmé est séparé des références catalogue, les estimations sont signalées, et la validation en laboratoire est toujours rappelée.

• Des formules avec un historique

  Chaque formule conserve ses versions et ses commentaires, et rien de ce que l’IA rédige ne devient définitif sans confirmation humaine.

• Des réponses marché sourcées

  Les questions de recherche reviennent avec des liens cités, et l’agent le dit lorsqu’une information récente n’a pas pu être vérifiée.