L'agence Gemini.Gemini, au cœur de ta stack.
Lancé dans un onglet à part sans ancrage, Gemini donne des réponses fausses mais confiantes et se fait abandonner en silence. On build avec, on le branche dans ta stack via l'API ou Vertex AI, on l'ancre sur tes données, et on le déploie sur Google Workspace.
★★★★★Avis vérifiés sur Trustpilot · Agence IA, automatisation & growth
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Freepik SpacesUne agence Gemini build et le branche, pas juste l'active.
N'importe qui peut activer Gemini dans Workspace. Construire l'assistant qui règle ton problème, le brancher dans ta stack, et l'ancrer sur tes données, c'est un autre métier. Voici les quatre choses qu'on prend en charge.
- Build avec Gemini
Des assistants et copilotes ancrés dans ton vrai cas d'usage
Gemini est la famille de modèles multimodaux de Google, bon en texte, image, audio et vidéo, avec de très longues fenêtres de contexte. On construit le truc qui règle vraiment ton problème : un assistant interne qui lit tes docs, un copilote client, une app multimodale qui parse des captures, des appels ou des PDF. Scopé à ton cas, prompté sur tes données, testé sur tes cas limites, au lieu d'un chatbot générique qui impressionne en démo et frustre en prod.
Voir un build type - API & Vertex AI
Gemini branché dans ton produit et ta stack
La valeur arrive quand Gemini vit dans ton logiciel, pas dans un onglet à part. On le branche dans ton produit et ta stack via l'API Gemini (Google AI Studio) pour un chemin rapide, ou Vertex AI sur Google Cloud quand tu as besoin de gouvernance entreprise, IAM, résidence des données et audit. On gère les prompts, l'output structuré, les retries et les contrôles de coût, pour que les appels restent fiables et la facture lisible.
Voir la méthode - Google Workspace
Gemini déployé sur Gmail, Docs et Sheets
La plupart des équipes vivent déjà dans Google Workspace, donc c'est là que Gemini gagne l'adoption le plus vite. On le déploie sur Gmail, Docs, Sheets et Meet pour tes équipes, avec le bon ancrage pour qu'il réponde depuis ton vrai contexte au lieu de deviner. On règle les prompts, les gems et les garde-fous qui collent à comment tes gens bossent vraiment, et on les forme, pour que ça tienne au-delà de la première semaine au lieu de devenir un bouton que personne ne clique.
Voir le déploiement - RAG, agents & ops
Ancré sur tes données, intégré à des agents, monitoré
Un modèle qui ne connaît pas tes données hallucine avec aplomb. On ancre Gemini sur ta base de connaissances avec du RAG pour qu'il réponde depuis ton vrai contenu, on construit des agents qui prennent une tâche de bout en bout, et on met du monitoring et des evals pour que tu repères la dérive avant tes utilisateurs. On est d'abord une agence d'automatisation et d'IA, model-agnostic, donc ça se branche sur ta façon de shipper, avec Claude ou un autre modèle quand ça colle mieux.
Voir l'enablement IA
On build avec Gemini comme du logiciel de prod, pas une démo.
La plupart des projets Gemini meurent pareil : un proto qui brille sans ancrage, sans contrôles de coût, sans evals, donc il hallucine sur de vraies données et personne ne lui fait confiance. Donc on le traite comme une infra : branché via l'API ou Vertex AI, ancré sur tes données, shippé avec du monitoring, et déployé à une équipe qui sait vraiment s'en servir.
- Audit · on cartographie ta stack, ton empreinte Google, et où Gemini aide vraiment
- Branchement · API Gemini ou Vertex AI, prompts, ancrage et contrôles de coût, fiable par défaut
- Build · l'assistant, l'agent ou le workflow multimodal qui règle ton vrai cas d'usage
- Enablement · déploiement sur Workspace, formation de l'équipe, monitoring et itération qualité
On est model-agnostic, donc on te dit la vérité.
On ne vend pas un palier de partenaire. On build avec Gemini là où c'est le bon choix, multimodal, long contexte, équipes déjà sur Google Cloud ou Workspace, et on te dira honnêtement quand Claude ou un autre modèle fait mieux une tâche. C'est exactement ce que tu n'as pas avec une agence accrochée au logo d'un seul vendeur.
- Model-agnostic : Gemini brille pour le multimodal, le long contexte et les équipes déjà sur Google Cloud ou Workspace, et on le paramètre pour jouer sur ces forces.
- Honnête sur le fit : quand Claude ou un autre modèle fait mieux une tâche, on le dit et on la route là-bas, au lieu de tout forcer chez un seul vendeur.
- Ancré, pas deviné : on câble RAG, evals et monitoring pour que Gemini réponde depuis tes données et que tu repères la dérive avant tes utilisateurs.
- Aucun badge à vendre. On est jugé sur le fait que le build ship et tienne en prod, pas sur un palier de partenariat ni un logo sur une slide.
Gemini au cœur, ta stack Google autour.
On configure les parties qui transforment un modèle en output fiable, puis on les connecte à ta façon de bosser. Voici ce que couvre un vrai build Gemini.
- Setup
Intégration API Gemini
On branche Gemini dans ton produit via l'API Gemini et Google AI Studio : prompts, output structuré, function calling, streaming, retries et contrôles de coût, pour que les appels restent fiables en prod et pas seulement dans un notebook.
- Setup
Vertex AI (entreprise / Cloud)
Pour les équipes sur Google Cloud qui ont besoin de gouvernance, on déploie Gemini sur Vertex AI avec IAM, résidence des données, audit et ancrage, pour que le modèle tourne dans les contrôles que ta sécu utilise déjà.
- Setup
Déploiement Google Workspace
On déploie Gemini sur Gmail, Docs, Sheets et Meet pour tes équipes, on règle les gems et prompts qui collent aux vrais workflows, on l'ancre sur ton contexte, et on forme les gens pour que l'adoption tienne au-delà du jour 1.
- Setup
RAG sur tes données
On ancre Gemini sur ta base de connaissances, tes docs, tes tickets et tes bases avec de la recherche, pour qu'il réponde depuis ton vrai contenu avec des sources, pas un texte inventé, en exploitant son long contexte là où il sert.
- Setup
Workflows multimodaux
Gemini lit l'image, l'audio et la vidéo, pas seulement le texte. On construit les workflows qui exploitent ça : parser factures et captures, transcrire et résumer des appels, extraire de la donnée structurée de documents que ton équipe traite à la main aujourd'hui.
- Setup
Automatisation (n8n / Make + Gemini)
On branche Gemini dans tes automatisations via n8n ou Make pour qu'il classe, rédige, extrait et route dans les flux que tes opérations font déjà tourner, avec un point de contrôle humain là où l'output a besoin d'un second regard.
On cartographie ton cas d'usage, tu repars avec un plan.
Avant de chiffrer quoi que ce soit, on prend 60 minutes pour regarder ta stack, ton empreinte Google et où Gemini aide vraiment. Tu repars avec un avis honnête sur quoi construire, si l'API ou Vertex AI colle, et où un autre modèle ferait mieux. Zéro pitch, juste le regard d'un ingénieur sur ton cas d'usage.
- Un avis honnête sur où Gemini aide ton équipe
- Le chemin API ou Vertex AI qui colle à ta gouvernance
- L'assistant, l'agent ou le workflow qui vaut le coup
- Un avis franc sur quand un autre modèle fait mieux
Comment on mène un build Gemini.
Cinq étapes, dans l'ordre. On ne ship pas un build avant qu'il soit ancré et monitoré, on ne force pas un modèle qui ne colle pas, et ton équipe le possède à la fin. Chaque étape a un livrable et tu valides avant qu'on avance.
- Étape 1 · Audit cas d'usage
Cartographier où Gemini gagne vraiment sa place
On s'assoit avec ton équipe et on regarde le vrai boulot : les docs que personne n'a le temps de lire, les appels jamais transcrits, la donnée saisie à la main, les questions support traitées pareil chaque jour. On regarde ta stack et ton empreinte Google. La moitié de la valeur, c'est de te dire où Gemini aide, où un autre modèle fait mieux, et où l'automatisation seule suffit, pour que tu ne build pas de l'IA contre un problème qu'elle ne réglera pas.
- Étape 2 · Le brancher
Connecter Gemini via l'API ou Vertex AI
On branche Gemini dans ta stack de la bonne manière pour ton cas : l'API Gemini et Google AI Studio pour un chemin rapide, ou Vertex AI sur Google Cloud quand il te faut IAM, résidence des données, audit et gouvernance. On règle les prompts, l'output structuré, le function calling, les retries et les contrôles de coût, pour que les appels soient fiables et la facture prévisible. Un ingénieur de ton côté valide le flux de données avant la mise en prod.
- Étape 3 · Construire le truc
Assistant, agent ou workflow multimodal
On construit ce qui règle vraiment le problème : un assistant interne ancré sur tes docs, un copilote client, un agent qui prend une tâche de bout en bout, ou un workflow multimodal qui parse l'image, l'audio ou la vidéo que ton équipe traite à la main aujourd'hui. On l'ancre sur tes données avec du RAG pour qu'il réponde depuis ton vrai contenu avec des sources, et on le ship avec les evals qui te disent qu'il marche avant que tes utilisateurs découvrent l'inverse.
- Étape 4 · Déployer
Déployer sur Workspace et tes outils
On déploie Gemini là où ton équipe bosse : sur Gmail, Docs, Sheets et Meet, et dans tes automatisations via n8n ou Make pour qu'il classe, rédige et route dans des flux que tu fais déjà tourner. On règle gems, prompts et garde-fous qui collent aux vrais workflows, avec un point de contrôle humain là où l'output a besoin d'une revue. Tout part avec son ancrage, ses permissions et son logging dès le jour 1, pas rajouté après coup.
- Étape 5 · Former & monitorer
Former l'équipe, puis surveiller la qualité
On forme tes gens aux prompts et workflows qui marchent vraiment, et on met du monitoring et des evals pour que tu repères la dérive avant tes utilisateurs. Le setup vit dans ton compte, possédé par ton équipe. Si tu veux aller plus loin, notre formation IA couvre le prompting, l'ancrage et les agents de A à Z. Si tu veux qu'on reste dispo pour ce qui passe à l'échelle, on en parle à part, pas de lock-in par défaut.
On est jugé sur ce qui ship et tient.
Aucun badge de partenaire à afficher, donc on met en avant ce qui compte : les retours des équipes dont on a shippé le build Gemini, et le fait qu'il a tenu en prod après notre départ. Nos avis Trustpilot viennent de ces équipes, pas d'un deck marketing.
- Le setup vit dans ton compte, possédé par ton équipe
- Ancré sur tes données avec des sources, pas un texte inventé
- Le bon modèle pour le job, même quand ce n'est pas Gemini
- Les avis Trustpilot viennent des équipes pour qui on a build
Les questions qu'on nous pose en boucle.
Que fait concrètement une agence Gemini ?
Une agence Gemini construit avec Gemini et le branche dans ta stack pour qu'il règle un vrai problème, au lieu de te laisser une démo qui ne ship jamais. On construit des assistants, copilotes et apps multimodales ancrés sur tes données, on intègre Gemini via l'API Gemini ou Vertex AI sur Google Cloud, on le déploie sur Google Workspace pour tes équipes, et on ajoute RAG, agents et monitoring. On est model-agnostic, donc on te dira honnêtement quand Claude ou un autre modèle fait mieux une tâche.Combien coûte un build Gemini ?
Ça dépend du périmètre : un déploiement Workspace et des prompts n'a rien à voir avec un agent multimodal ancré sur tes données et branché à Vertex AI. On ne balance pas un forfait tout fait. On commence par un audit offert de 60 minutes pour trouver où Gemini aide vraiment, puis on chiffre un périmètre fixe. L'usage API Gemini ou Vertex AI, tu le paies à Google ; on paramètre les appels et les contrôles de coût pour que la facture reste prévisible au lieu de s'envoler sur une boucle qui part en vrille.API Gemini ou Vertex AI, on prend quoi ?
Ça dépend de tes besoins de gouvernance. L'API Gemini via Google AI Studio est le chemin rapide : vite branchée, parfaite pour les prototypes et la plupart des produits. Vertex AI sur Google Cloud est la voie entreprise quand il te faut IAM, résidence des données, audit et une gouvernance plus serrée, et elle s'assoit naturellement à côté de tes autres services Cloud. Pour les équipes déjà sur Google Cloud, Vertex AI gagne souvent. On met celle qui colle à ta sécu et ton échelle, pas celle qui sonne le plus impressionnant.Gemini peut bosser avec image, audio et vidéo ?
Oui, c'est une de ses vraies forces. Gemini est multimodal, donc il lit image, audio et vidéo, pas seulement le texte, et il a de très longues fenêtres de contexte pour les gros documents. On construit les workflows qui exploitent ça : parser factures et captures, transcrire et résumer des appels, extraire de la donnée structurée de PDF, répondre à des questions sur une vidéo. Si ton boulot va au-delà du texte brut, le multimodal est souvent là où Gemini prend l'avantage sur un setup texte seul.Vous pouvez déployer Gemini sur notre Google Workspace ?
Oui, et pour les équipes déjà dans Workspace c'est souvent le gain d'adoption le plus rapide. On déploie Gemini sur Gmail, Docs, Sheets et Meet, on règle les gems et prompts qui collent à comment tes gens bossent vraiment, et on l'ancre sur ton vrai contexte pour qu'il réponde depuis tes données au lieu de deviner. Puis on forme l'équipe pour que ça tienne au-delà de la première semaine. L'objectif, c'est des gens qui l'utilisent au quotidien, pas une feature qu'on active et qu'on oublie.Comment vous empêchez Gemini d'halluciner sur nos données ?
En l'ancrant, et c'est une grosse partie du job. On câble du RAG pour que Gemini réponde depuis ta base de connaissances, tes docs et tes bases avec des sources, au lieu d'un texte inventé, et on exploite son long contexte là où ça aide. On ajoute des evals et du monitoring pour que tu repères la dérive avant tes utilisateurs, et un point de contrôle humain là où l'output a besoin d'une revue. Aucun modèle n'est parfait, donc on câble les garde-fous qui empêchent une réponse fausse mais confiante d'atteindre la prod.Pourquoi Gemini et pas Claude ou un autre modèle ?
Parce que le bon modèle dépend de la tâche, et on est model-agnostic. Gemini brille pour le multimodal, le long contexte et les équipes déjà sur Google Cloud ou Workspace, où il se branche naturellement et la gouvernance est déjà là. Pour certaines tâches de raisonnement ou de code, Claude ou un autre modèle fait mieux, et on le dira et on routera là-bas au lieu de tout forcer chez un seul vendeur. On choisit le modèle qui colle au job, puis on le build proprement, aucun badge à défendre.Vous formez notre équipe ou vous faites juste le build ?
Les deux, et la formation, c'est là que l'adoption se gagne ou se perd. Un outil que personne ne sait prompter est abandonné. On forme ton équipe aux prompts et workflows qui marchent vraiment, on met du monitoring pour que tu voies la qualité dans le temps, et on laisse le setup dans ton compte pour que ton équipe le possède. Si tu veux aller plus loin, on a une formation IA qui couvre le prompting, l'ancrage et les agents de A à Z pour que ton équipe build le prochain workflow sans nous.
Arrête les démos. Ship Gemini dans ta stack.
Un audit de 60 minutes, ton cas d'usage cartographié, un plan de build avec l'ancrage et les contrôles de coût intégrés. Si ton équipe peut le faire tourner en interne après le setup, on te file le playbook. Si on est le bon choix, on s'en occupe.