Rejouez les scénarios et workflows enregistrés
Relancez les workflows issus des données collectées pour reproduire des interactions réelles, déboguer les échecs et comparer le comportement de l’agent.
Pour les studios IA, agences et consultants
Un sandbox pour créer des agents IA
prêts pour la production
Une plateforme pour développer des agents robustes, rejouer des workflows réels et tester leur comportement sous charge avant le déploiement.
01 / Environnement métier
Environnement métier simulé
basé sur des données réelles
Concevez, développez et testez vos agents dans un environnement métier simulé complet, construit à partir des données de vos clients et intégrant leurs systèmes, leurs équipes et leurs événements.
API
Lire et écrire
Webhooks
Déclencher des callbacks
Bases de données
Interroger les données
Événements
Changer l’état
Collaborateurs
Tester les relais
Clients
Traiter les demandes
Simulez de nouveaux scénarios et cas limites
Utilisez les mêmes données métier pour générer des workflows réalistes inédits, des conditions changeantes et des cas limites que votre agent n’a jamais rencontrés.
Temps de travail actif
Gain de temps estimé
49%
136 → 70 heures-personnes pour l’équipe
Un workflow · Trois applications
Vingt scénarios · Trois configurations de référence
Référence (100%)Temps avec simulation
- Temps conventionnel estimé : 12 heures-personnes ; environnement simulé : 5 heures-personnes.
Collecte de données
58% de temps en moins
- Temps conventionnel estimé : 24 heures-personnes ; environnement simulé : 8 heures-personnes.
Configuration de l’environnement
67% de temps en moins
- Temps conventionnel estimé : 40 heures-personnes ; environnement simulé : 32 heures-personnes.
Développement de l’agent
20% de temps en moins
- Temps conventionnel estimé : 8 heures-personnes ; environnement simulé : 3 heures-personnes.
Préparation des démos
63% de temps en moins
- Temps conventionnel estimé : 24 heures-personnes ; environnement simulé : 8 heures-personnes.
Tests de scénarios
67% de temps en moins
- Temps conventionnel estimé : 16 heures-personnes ; environnement simulé : 10 heures-personnes.
Débogage et réglage
38% de temps en moins
- Temps conventionnel estimé : 12 heures-personnes ; environnement simulé : 4 heures-personnes.
Évaluation des régressions
67% de temps en moins
Prévision · Sources et hypothèses
Prévision illustrative, et non performance mesurée d’ActOut : de 136 à 70 heures-personnes d’équipe pour un processus, trois applications, vingt scénarios et trois configurations d’évaluation. Il s’agit de travail effectif, pas du délai de livraison.
Suppose des intégrations compatibles, des jeux de données réutilisables et des exécutions automatisées. La revue des données, les contrôles de fidélité, la logique centrale, les corrections et l’évaluation humaine restent inclus. L’attente, le déploiement en production et la validation par de vrais utilisateurs sont exclus. Les intégrations sur mesure ou les données incomplètes augmentent l’effort ; validez avec votre propre référence.
La recherche éclaire l’approche, pas ces chiffres. Les cas clients sont publiés par des fournisseurs ; l’étude Forrester est un modèle composite réalisé sur commande.
02 / Testeurs IA
Testez votre agent avec des centaines de testeurs IA réalistes
Évaluez l’utilisabilité, la tenue en charge et la résistance aux attaques avec des centaines de testeurs IA fondés sur des données métier réelles. Choisissez votre combinaison d’utilisateurs, prospects, clients, collaborateurs, fournisseurs, partenaires, agents externes et acteurs malveillants. Détectez les workflows défaillants, les réponses insuffisantes et les comportements risqués avant le déploiement.
Planifier un test d’agent03 / Données protégées
Tout commence par des données réelles, protégées localement.
Exécutez le collecteur open source sur votre propre infrastructure. Connectez vos applications métier et remplacez les données sensibles localement, tout en préservant les relations et le contexte utile.
Collecteur open source (s’ouvre dans un nouvel onglet)Masquage local
- Nom
- Jamie Carter
- Alex Morgan (protégé)
- jamie.carter@example.test
- alex.morgan@example.test (protégé)
- Téléphone
- +1 415 555 0138
- +1 415 555 0164 (protégé)
Protection locale, avant l’export
Le contexte et les relations sont préservés.
Connectez les outils avec lesquels vos agents travaillent
04 / Surveillance et amélioration
Améliorez vos agents à chaque exécution réelle
Réintégrez dans le sandbox les réponses, appels d’outils et résultats réels. Repérez les faiblesses, reproduisez les échecs et testez les correctifs à mesure que les workflows de vos clients évoluent.
- 01
Collecter les données réelles
Capturez les conversations, appels d’outils, sorties et résultats métier.
- 02
Regrouper les scénarios et cas d’usage
Regroupez les workflows associés et repérez les comportements récurrents de l’agent.
- 03
Repérer les cas nouveaux et défaillants
Faites ressortir les tâches échouées, les réponses faibles et les scénarios absents de vos tests.
- 04
Actualiser la simulation
Intégrez ces cas, données et profils utilisateurs à un environnement de test reproductible.
- 05
Développer et retester
Déboguez les étapes défaillantes, comparez les correctifs et lancez les tests de régression.
Déployez l’amélioration. Continuez à surveiller.
Repérez ce qui doit être amélioré
Distinguez les nouvelles demandes des échecs récurrents. Examinez les réponses, sorties et résultats de chaque cas.
Corrigez plus vite en simulation
Transformez les échecs en tests reproductibles et intégrez-les à votre débogage. Comparez les changements dans les mêmes conditions.
Étendez la couverture des tests
Conservez les nouveaux scénarios comme tests de régression pour que chaque correctif améliore la couverture de la prochaine version.
L’équipe ActOut
Notes techniques et publications
Évaluation d’agents, simulation et systèmes que nous développons.
Pourquoi les démos réussissent et les déploiements peinent
Ce qui change quand un agent rencontre de vrais clients, des données désordonnées et un lundi ordinaire.
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Quand le client change de plan
Comment gérer les corrections, les besoins implicites et les demandes qui évoluent pendant la conversation.
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Un chat fermé n’est pas un problème résolu
Mesurez le résultat pour le client, y compris tout ce qui se passe après le chat.
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Des tests qui changent ce que vous livrez
Choisissez des cas et des mesures qui aident votre équipe à décider si une version peut sortir.
Lire l’article05 / Votre environnement de test
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Nous vous aiderons à cerner les besoins de test et d’évaluation de votre agent et vous proposerons une configuration simple pour démarrer.