L'Agence Sauvage
Dirigeants TPE/PME soucieux de souveraineté des données

Un agent IA qui vous appartient, pas qu'on vous loue

Hermes Agent tourne sur votre propre infrastructure, avec ou sans cloud. Mémoire persistante, présence multi-canal, et zéro dépendance à un fournisseur unique. C'est l'agent qu'on utilise nous-mêmes, chaque jour.

1h30-2h

Temps récupéré / jour

15+

Canaux unifiés

~5 ct/j

Coût API (config locale)

Le constat : votre IA vous appartient-elle ?

Vous avez adopté ChatGPT ou un assistant cloud. Il vous aide, mais il ne vous appartient pas : vos données transitent chez un tiers, votre historique s'efface à chaque session, et le jour où le fournisseur change ses conditions, vous n'avez pas voix au chapitre.

Dépendant d'un seul fournisseur IA

Un changement de tarif, de conditions d'utilisation ou de disponibilité, et toute votre organisation autour de l'IA est remise en cause du jour au lendemain.

Vos données sensibles transitent par des tiers non maîtrisés

Comptes clients, dossiers RH, stratégie commerciale : les outils IA grand public n'offrent aucune garantie claire sur où vont vos données.

Un assistant qui oublie tout entre deux sessions

Chaque conversation ChatGPT redémarre à zéro, sauf à payer une option qui ne retient que quelques faits choisis. Vous réexpliquez le même contexte, encore et encore.

Dispersé entre plusieurs messageries selon le contexte

Telegram en déplacement, Slack au bureau, email le soir : vos outils IA ne se parlent pas entre eux, et vous perdez le fil.

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Une mémoire à deux étages qui ne vous oublie jamais

Plus vous l'utilisez, plus il vous connaît

Hermes combine un index full-text SQLite (FTS5) qui rend chaque échange passé retrouvable en quelques millisecondes, et un moteur de modélisation dialectique (Honcho) qui construit une représentation évolutive de qui vous êtes et de ce sur quoi vous travaillez. Cette mémoire double survit aux redémarrages et aux mises à jour.

  • Recherche instantanée dans tout l'historique de conversation (FTS5)
  • Modélisation évolutive du contexte utilisateur (Honcho)
  • Mémoire persistante entre les sessions et les canaux de communication
  • Aucune donnée n'a besoin de transiter par un service tiers pour être mémorisée
Index SQLite FTS5 pour la recherche full-text sur l'historique complet des échanges. Moteur Honcho pour la modélisation dialectique de l'utilisateur (préférences, projets en cours, contraintes). Les deux systèmes tournent nativement sur l'infrastructure de l'agent, pas dans un cloud propriétaire.
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Des compétences qui s'écrivent toutes seules

La première fois, il tâtonne. La dixième, il a une routine dédiée.

Une skill, dans le vocabulaire Hermes, est un fichier qui décrit comment résoudre une tâche récurrente. Hermes écrit lui-même ses skills quand il identifie un motif répété. La première fois qu'on lui demande de générer un rapport à partir d'une base de notes, il tâtonne. La dixième fois, il a une skill dédiée qui exécute la tâche en quelques secondes.

  • Détection automatique des tâches répétitives
  • Génération de skills réutilisables sans intervention développeur
  • Bibliothèque de skills qui grandit avec l'usage réel de l'agent
  • Compatible avec le standard ouvert agentskills.io
Chaque skill est un fichier texte structuré, versionnable, lisible et modifiable. Hermes propose la création d'une skill après avoir résolu une tâche complexe en plusieurs appels d'outils, mais la validation finale reste humaine avant qu'elle n'entre dans la bibliothèque permanente.
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Une présence unifiée sur tous vos canaux

Le même agent, la même mémoire, partout où vous êtes

Hermes se connecte à Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Google Chat et une quinzaine d'autres plateformes à travers une seule passerelle. Vous lui parlez depuis Telegram en déplacement, depuis Slack au bureau : c'est le même agent, avec la même mémoire, qui suit la conversation.

  • Une seule configuration pour 15+ plateformes de messagerie
  • Continuité de contexte quel que soit le canal utilisé
  • Notifications proactives (briefings, alertes) sur le canal de votre choix
  • Pas d'application supplémentaire à faire adopter à vos équipes
Passerelle unique gérant l'authentification et le routage vers chaque plateforme. Un canal peut être défini comme canal principal pour les notifications proactives (crons, alertes), les autres restant disponibles pour l'interaction à la demande.
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Une architecture qui sait où s'arrêter

Chaque outil reste dans son rôle, rien ne boucle sur lui-même

Hermes n'essaie pas de tout faire. Il s'insère dans une architecture à trois niveaux, avec des règles strictes qui évitent le gaspillage et les boucles infinies : n8n orchestre les tâches répétitives et les gros volumes, Hermes traite l'analyse et la décision au cas par cas, Claude Code prend le relais sur le raisonnement le plus lourd.

  • n8n gère les webhooks externes et les traitements en boucle sur de gros volumes
  • Hermes traite l'unité : une analyse, une décision, jamais une boucle de plus de 50 éléments
  • Claude Code est délégué uniquement pour le raisonnement complexe (refactoring, audit, documentation longue)
  • Sens unique strict : n8n peut appeler Hermes, jamais l'inverse, ce qui élimine les boucles de rétroaction

Un cron de veille quotidienne à 7h ? Hermes s'en charge nativement. Une réconciliation de plusieurs centaines de dossiers ? n8n boucle et appelle Hermes une seule fois par dossier. Un refactoring de code complexe ? Hermes délègue à Claude Code, qui a le temps et les outils pour le faire correctement.

DAG strict à 3 couches. L0 (n8n) : webhooks, batchs, ETL déterministe. L1 (Hermes) : raisonnement unitaire, crons d'hygiène propre, mémoire persistante. L2 (Claude Code CLI) : reasoning lourd sur délégation explicite via une skill dédiée, avec timeout et format de sortie strict. Aucun appel direct L0 vers L2.
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Deux configurations réelles, du 100% souverain au tout-cloud

Vous choisissez votre curseur entre souveraineté et simplicité

Il n'y a pas une seule bonne façon de déployer Hermes. Nous faisons tourner deux configurations bien distinctes en interne : une entièrement locale, sans aucun appel cloud pour l'inférence, et une entièrement cloud, sans investissement matériel. Les deux sont viables selon votre priorité : souveraineté maximale, ou simplicité de mise en route.

  • Configuration locale : poste de travail avec 128 Go de mémoire unifiée, modèle Qwen chargé en local, zéro appel cloud pour l'inférence par défaut
  • Un Mac Studio avec 64 Go de mémoire unifiée est une alternative crédible pour la même approche locale (Apple Silicon dispose d'ailleurs de son propre fil de discussion actif sur la communauté Hermes)
  • Configuration cloud légère : VPS sans GPU, inférence via API, coût mensuel maîtrisé, aucun matériel à acheter
  • Fallback cloud automatique et plafonné en cas de panne du modèle local, pour ne jamais rester bloqué
Config locale : modèle par défaut chargé en permanence pour les tâches courantes, second modèle plus lourd chargé à la demande pour le raisonnement approfondi (bascule manuelle, 30 à 60 secondes). Config cloud : conteneurs Docker, inférence via API tierce avec plafond de dépense strict.

Sous le capot : comment tout s'articule

Un harness d'agent, une mémoire structurée, une passerelle multi-canal, et une frontière stricte avec les autres outils d'automatisation. Voici comment les pièces s'assemblent.

Hermes Agent

Harness open-source, orchestration, mémoire, skills

Modèle local

Inférence souveraine via LM Studio ou Ollama

OpenRouter

Fallback cloud plafonné, à la demande

Vault Obsidian

Mémoire structurée, lisible humain et agent

n8n

Orchestration des boucles et gros volumes

Diagramme d'architecture Hermes Agent : n8n orchestre, Hermes raisonne avec mémoire/skills/passerelle multi-canal, délégation vers Claude Code pour le raisonnement lourd

Pourquoi ces choix techniques ?

Un outil propriétaire vous engage sur sa feuille de route, ses tarifs, et sa politique de confidentialité. Un harness open-source sous licence MIT reste sous votre contrôle : vous choisissez le modèle qui fait l'inférence, vous hébergez où vous voulez, vous n'êtes jamais bloqué par la décision commerciale d'un tiers.
Un historique brut devient illisible au bout de quelques centaines de messages. L'index full-text permet de retrouver une information précise instantanément. Le second étage construit une compréhension structurée de vos priorités et de vos projets, pas juste un journal de conversation.
Sans règle claire, un agent autonome peut boucler indéfiniment sur des tâches qui ne le justifient pas, ou solliciter un raisonnement lourd pour une question triviale. La séparation stricte évite le gaspillage de temps de calcul et garde chaque outil sur ce qu'il fait le mieux.
Non. Le choix dépend de votre priorité. La configuration locale offre une souveraineté maximale mais demande un investissement matériel initial. La configuration cloud légère se met en route en quelques heures, sans matériel à acheter, avec un budget mensuel prévisible. Les deux utilisent le même harness et les mêmes principes de mémoire.

Technologies utilisées

Questions fréquentes

Un harness est la couche logicielle qui entoure un modèle de langage pour le transformer en agent capable d'agir : appeler des outils, conserver une mémoire entre les sessions, recevoir des messages depuis vos messageries, exécuter une tâche planifiée sans intervention humaine. Hermes Agent, publié par Nous Research sous licence MIT, est conçu spécifiquement pour l'autonomie always-on plutôt que pour la seule interaction à la demande.
Non, mais une configuration initiale reste nécessaire. C'est exactement ce que nous prenons en charge : nous installons, configurons et sécurisons votre Hermes personnalisé, quelle que soit la configuration choisie (locale ou cloud), et nous formons votre équipe à le piloter.
Le Chef de Cabinet IA est notre build propriétaire sur n8n et Claude API, pensé pour un déploiement rapide sans investissement matériel. Hermes est l'option souveraineté : un harness open-source, un modèle qui peut tourner intégralement sur votre infrastructure, et une présence native sur 15+ messageries au lieu d'un seul canal. Le choix dépend de votre priorité entre rapidité de mise en route et contrôle total de l'infrastructure.
En configuration locale, oui de façon structurelle : l'inférence se fait sur votre propre machine, aucune donnée ne transite par un tiers par défaut. En configuration cloud légère, les données transitent par une API tierce comme avec n'importe quel outil cloud, mais vous gardez la propriété de votre vault de mémoire et de vos skills, hébergés et sauvegardés sous votre contrôle.
Le harness est gratuit et open-source. En configuration locale avec un modèle déjà téléchargé, le coût d'inférence est quasi nul (quelques centimes par jour pour le fallback cloud de secours). En configuration cloud légère, comptez un budget mensuel maîtrisé pour le VPS et l'API, sans investissement matériel initial.
Pour une configuration cloud légère, quelques jours suffisent. Pour une configuration locale complète avec modèle propre, comptez une à deux semaines incluant le choix et le calibrage du modèle, la configuration de la mémoire, et la connexion à vos outils existants.

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