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Qu’est-ce que StackAI ?

StackAI est une plateforme de construction d’agents intelligents et de flux de travail en IA destinée aux entreprises. Les équipes peuvent relier des modèles de grande taille, des connaissances internes, des systèmes métier et des validations manuelles au sein d’une toile visuelle, afin de transformer des questions-réponses ponctuelles en processus métier réutilisables.

Le produit met en avant des capacités de gouvernance, d’évaluation et de déploiement au niveau entreprise, et convient tant à la création d’assistants de connaissance internes qu’à l’analyse de documents, aux contrôles de conformité, au service client et à l’exécution de tâches inter-systèmes.

État du produit après l’ajout à Asana

Asana a achevé l’acquisition de StackAI en mai 2026. Selon les déclarations officielles des deux parties, StackAI continue de fonctionner en tant que produit et marque indépendants ; les clients existants n’ont pas besoin de migrer et ne sont pas tenus de s’intégrer à Asana.

• Les flux de travail et plateformes existants continuent de fonctionner ; les utilisateurs n’ont pas besoin de prendre de mesures supplémentaires en raison de l’acquisition.
• Les connecteurs de données existants, les connexions de modèles et l’intégration de tiers restent en place.
• Le déploiement local et le déploiement dans un cloud privé virtuel font toujours partie des solutions pour les entreprises.
• Les ingénieurs en solutions de StackAI et l’équipe de stratégie IA continuent de fournir un soutien à la livraison aux entreprises.
• Les utilisateurs peuvent toujours créer des agents indépendants d’Asana, Asana n’étant qu’un des systèmes métier auxquels on peut se connecter.

Fonction principale

• Workflow visuel : relie les entrées, les modèles, la base de connaissances, les outils, la logique et les sorties par le biais de nœuds.
• Base de connaissances de l’entreprise : importation de fichiers, de stockages cloud et de contenus web pour fournir un contexte de recherche contrôlé aux réponses.
• Soutien à plusieurs modèles : choisir différents fournisseurs de modèles en fonction de la tâche, avec des restrictions sur les modèles disponibles imposées par l’administrateur.
• Outils d’agent intelligent : permettent à l’IA de consulter les systèmes métier, de créer des tâches, d’appeler des interfaces ou d’exécuter des processus en plusieurs étapes.
• Intervention humaine : ajout de vérifications, d’approbations ou de compléments d’information aux points clés pour réduire les risques liés à l’exécution automatique.
• Évaluation et analyse : observer les résultats de fonctionnement, les erreurs et l’utilisation, afin de fournir une base pour les itérations en production.
• Publication multicanal : peut être déployé sous forme d’interface de chat, de formulaire, d’assistant de site web, de robot de messagerie ou de service backend.
• Gouvernance d’entreprise : offre des permissions, un contrôle d’accès, des journaux, une gestion de modèles et des options d’environnement de déploiement.

Éditeur de flux de travail visuel

La toile Flow de StackAI décompose les applications complexes en nœuds indépendants. L’utilisateur peut configurer des prompts, des modèles, des recherches, des conditions logiques, du code et des outils externes, puis déterminer le flux des données à l’aide de connexions.

Quels processus sont adaptés à la mise en place

• Lire un ensemble de contrats, extraire les clauses et générer un résumé d’examen selon des règles de risque.
• Réceptionner les questions des clients, rechercher des réponses dans la base de connaissances et transmettre les problèmes complexes à un intervenant humain.
• Analyser les données de vente, mettre à jour les fiches clients et créer des tâches de suivi.
• Regrouper plusieurs rapports, comparer les indicateurs clés et générer des briefings de gestion au format fixe.
• Combiner les formulaires, les fichiers et les données des systèmes métier en un processus de vérification préalable avant l’approbation.

Base de connaissances et amélioration de la génération par recherche

La plateforme peut organiser les documents d’entreprise et les données des connecteurs en une base de connaissances, permettant aux agents intelligents de rechercher d’abord les fragments pertinents avant de générer une réponse. Par rapport à l’inclusion directe du document complet dans le prompt, cette méthode convient mieux aux grands ensembles de données.

• Prend en charge le téléchargement de documents de bureau courants tels que PDF, Word et PowerPoint.
• Il est possible de charger des données depuis Google Drive, Notion et d’autres sources de données d’entreprise.
• Des citations peuvent être ajoutées pour répondre, afin d’aider les utilisateurs à retourner à la source pour vérification.
• Il est possible de séparer les données des différents départements en projets ou bases de connaissances indépendantes, afin de réduire le mélange des droits d’accès.
• Les entreprises doivent encore concevoir des règles de mise à jour, de suppression, de version et d’accès pour éviter que les anciennes données n’affectent continuellement les réponses.

Modèles et capacités multimodales

StackAI n’est pas lié à un seul grand modèle ; la documentation officielle liste des modèles ou des plateformes de hébergement tels que OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral, xAI, Azure, AWS Bedrock, etc. Les entreprises peuvent également se connecter à des endpoints de modèles locaux en fonction de leurs besoins.

Gouvernance des modèles

• L’administrateur peut contrôler les fournisseurs de modèles et les modèles spécifiques autorisés par l’organisation.
• L’équipe peut choisir un modèle en fonction de la précision, de la vitesse, du contexte, du coût et de la politique de données.
• Différents flux de travail peuvent utiliser différents modèles ; il n’est pas nécessaire de confier toutes les tâches au même fournisseur.
• Pour les projets sensibles, il convient de déterminer où les données seront envoyées, si elles seront conservées, ainsi que les conditions de service applicables.
• Après le changement de modèle, il est nécessaire de réexécuter l’évaluation ; on ne peut pas supposer que le comportement de sortie sera entièrement identique.

Connecteurs et outils métier

La plateforme propose des centaines d’intégrations d’entreprise pour lire des connaissances, interroger des données structurées ou exécuter des opérations. Le nombre de nœuds réellement disponibles varie en fonction de la version et des paramètres de l’entreprise ; il convient de le vérifier avant le lancement du projet.

• Collaboration et gestion de projet : Asana, Slack et autres systèmes de travail d’équipe.
• Clients et ventes : plateformes de gestion des relations clients telles que Salesforce.
• Contenu et documents : sources Google Drive, Notion et documents d’entreprise.
• Données et analyse : entrepôts de données, bases de données et nœuds de requêtes structurées.
• Canaux de communication : chat sur le site, Slack, WhatsApp, SMS et autres points d’interaction.
• Système personnalisé : connexion des applications internes de l’entreprise via des interfaces ou des nœuds de code.

Approbation manuelle et exécution sécurisée

Les agents automatisés intelligents peuvent commettre des erreurs, c’est pourquoi StackAI permet de conserver une intervention humaine dans le processus. L’équipe peut faire en sorte que l’IA prépare d’abord des suggestions ou des drafts, qui sont ensuite approuvés par un responsable avant d’être mis en œuvre.

• Pausez le processus avant une action à haut risque et demandez une approbation manuelle.
• Transmettre les résultats présentant un degré de confiance faible ou des preuves insuffisantes aux experts métier.
• Il est demandé de compléter manuellement les champs manquants avant de laisser le flux de travail se poursuivre.
• Enregistrer l’approbateur, le résultat du traitement et la cause de l’anomalie, afin de faciliter les audits ultérieurs.
• L’envoi vers l’extérieur, les fonds, les permissions et la modification des données sensibles ne devraient pas être automatiques par défaut.

Évaluation, surveillance et gestion des versions

Lors du passage de la démonstration à l’environnement de production, les entreprises doivent évaluer si les agents atteignent de manière fiable leurs objectifs, et non se contenter d’observer un petit nombre de réponses impressionnantes. StackAI offre des capacités d’analyse des performances et liées au cycle de vie du développement, afin de tester, comparer et itérer les workflows.

• Créer un ensemble de tests couvrant les scénarios normaux, limites, de refus de réponse et d’attaque.
• On évalue séparément le taux de réussite des recherches, la précision des faits, la conformité du format et le taux d’achèvement des tâches.
• Comparez les résultats avant et après les modifications des prompts, de la base de connaissances, du modèle et des paramètres des outils.
• Observer le retard, les échecs, le nombre d’appels et le pourcentage de prise en charge manuelle.
• Avant la mise en production, tester d’abord sur un petit groupe d’utilisateurs, puis étendre progressivement l’utilisation.

Mode de publication

Déploiement et environnement des données

Sécurité et conformité

Le site officiel de StackAI liste les compétences de l’entreprise en matière de SOC 2 Type II, de GDPR et de HIPAA, et propose des options telles que le SSO, le contrôle d’accès, des environnements isolés et des accords avec des partenaires commerciaux. Une certification de conformité ne peut pas remplacer l’évaluation des risques effectuée par le client lui-même.

• Restreindre l’accès aux utilisateurs, à la base de connaissances, aux outils et aux modèles en fonction des postes et des projets.
• Gérer le cycle de vie des comptes à l’aide d’un système d’authentification unique pour les entreprises et de processus de récupération en cas de départ.
• Vérifier le protocole de traitement des données, les sous-traitants et la politique de conservation avant l’accès officiel.
• Classer et minimiser les données médicales, financières, juridiques et RH.
• Mettre en place des mécanismes d’analyse des journaux, d’alerte en cas d’anomalies, de sauvegarde, de restauration et de réponse aux incidents de sécurité.
• En cas de déploiement dans un cloud privé local ou virtuel, il est également nécessaire de définir clairement les limites des responsabilités de maintenance entre les deux parties.

Secteurs et scénarios d’application

• Services financiers : traitement de documents de recherche, mémos d’investissement, due diligence et vérifications préalables de conformité.
• Sciences médicales et de la vie : organisation des documents, politiques et connaissances opérationnelles sous contrôle d’accès.
• Entreprises industrielles : analyse de documents techniques, de données de maintenance, d’archives d’achats et de rapports opérationnels.
• Gestion d’entreprise : relier les documents inter-services, les formulaires et les opérations système en processus traçables.
• Service client : répondre aux questions en s’appuyant sur une base de connaissances, et transmettre les demandes complexes ou sensibles à un agent humain.
• Ventes et marketing : étudier les clients, organiser des informations de réunion, mettre à jour les registres et créer des tâches de suivi.
• Juridique et contrôle des risques : extraction des clauses contractuelles, comparaison des politiques et élaboration d’un projet d’examen des risques.

À qui s’adresse-t-il

• Les équipes qui souhaitent valider rapidement les agents d’entreprise, mais ne veulent pas écrire tout le code d’orchestration depuis zéro.
• Organisations de taille moyenne à grande qui nécessitent que des experts métier et des ingénieurs conçoivent ensemble les processus.
• Clients entreprises qui accordent de l’importance au choix des modèles, aux droits d’accès, à l’audit, à l’évaluation et à l’approbation manuelle.
• Équipes opérationnelles qui doivent se connecter à diverses bases de connaissances, systèmes collaboratifs et sources de données métier.
• Organisations qui ont besoin d’un environnement cloud, d’un environnement dédié, d’un cloud privé virtuel ou d’une installation locale.

Guide d’utilisation de StackAI

1. Choisissez une tâche aux limites claires et dont les résultats peuvent être vérifiés, par exemple l’extraction de champs fixes à partir d’un contrat.
2. Créez un projet, configurez les nœuds d’entrée et les modèles à utiliser sur la toile.
3. Téléchargez des documents de test ou connectez-vous à la base de connaissances, puis définissez la portée de la recherche et les modalités de citation.
4. Ajoutez des mots-clés de suggestion, des conditions, du code ou des nœuds d’outils externes pour relier le flux de données complet.
5. Préparer des échantillons de désensibilisation réels, vérifier les faits, le format, les réponses refusées et les branches anormales.
6. Ajoutez l’approbation manuelle, les droits d’accès et le traitement des erreurs, puis choisissez de publier par chat, formulaire ou interface.
7. Après le lancement, surveiller en continu les registres de fonctionnement et les retours des utilisateurs, afin d’iter par versions.

Processus de mise en ligne d’une entreprise

1. Les objectifs, responsabilités et interdictions sont déterminés conjointement par les collaborateurs chargés des affaires commerciales, de la technologie, de la sécurité et de la conformité.
2. Faire le bilan des sources de données, des fournisseurs de modèles, des outils externes ainsi que de la destination des données à chaque étape.
3. Créer un ensemble de test de référence et fixer des seuils pour la précision, le taux d’achèvement, le délai et le coût.
4. Essayez d’abord en mode lecture seule ou brouillon, et une fois que c’est stable, autorisez les opérations d’écriture.
5. Ajouter une approbation manuelle pour les actions à fort impact, et prévoir des processus d’arrêt, de rollback et de remplacement manuel.
6. Choisissez le cloud, un environnement dédié, un cloud privé virtuel ou une implémentation locale, et effectuez l’audit de sécurité.
7. Observer les anomalies et le taux d’adoption après une diffusion à petite échelle, puis étendre progressivement le nombre d’utilisateurs et la portée des données.

Prix et forfaits

À la date de cette vérification, la page des prix officielle de StackAI propose deux versions : Free et Enterprise. La version gratuite coûte 0 dollar par mois, tandis que la version Enterprise est soumise à une offre sur mesure ; les avantages et les quotas spécifiques dépendent des informations figurant sur la page d’achat ou du contrat.

Avantages clés de l’édition entreprise

• Toutes les fonctionnalités et le chargeur de données ; les détails de l’accès sont définis par le contrat.
• Infrastructure dédiée, cloud privé virtuel ou option de déploiement local.
• Contrôle d’accès, connexion unique et fonctionnalités de sécurité d’entreprise.
• Ingénieurs en solutions sur mesure et services de support de niveau supérieur.
• Le nombre d’exécutions, les places et autres capacités sont configurés en fonction des besoins de l’entreprise.

À quoi faut-il faire attention lors du facturation

• La définition de Run affecte le quota de 500 utilisations gratuites et l’estimation de la capacité d’entreprise.
• Il convient de confirmer auprès du service des ventes le coût d’appel du modèle, les frais de voix, les services externes et les ressources cloud incluses.
• Les environnements dédiés, le déploiement local, les services d’implémentation et d’ingénierie de solutions peuvent être facturés séparément.
• La taille de la base de connaissances, la concurrence, les postes, les connexions de données et le niveau de support influencent le devis de l’entreprise.
• Les prix et les droits peuvent être modifiés ; lors de l’achat, il convient de se référer à la page des prix en temps réel et au contrat.

Avantages du produit

• Centraliser les modèles, les bases de connaissances, les outils et la logique sur une toile de visualisation afin de faciliter la collaboration interfonctionnelle.
• Prend en charge plusieurs fournisseurs de modèles et des modèles locaux, réduisant la dépendance à un seul modèle.
• Il dispose de nombreux connecteurs d’entreprise qui permettent de transformer les réponses en actions commerciales.
• Fournit des capacités d’approbation manuelle, d’analyse des performances et de gouvernance, pour se rapprocher davantage d’une plateforme d’agents intelligents de niveau production.
• Couvrant le cloud, l’infrastructure dédiée, le cloud privé virtuel et le déploiement local.
• La version gratuite peut être utilisée pour des vérifications à faible coût, tandis que les projets d’entreprise complexes bénéficient du soutien d’équipes d’ingénierie.

Restrictions d'utilisation et précautions

• La visualisation ne signifie pas un coût d’apprentissage nul ; les processus complexes exigent encore une compréhension des données, des modèles et du traitement des anomalies.
• La version entreprise n’a pas de prix public uniforme ; il est nécessaire d’élaborer un modèle complet avant l’achat pour évaluer les coûts de fonctionnement et de mise en œuvre.
• Les connecteurs et les modèles proviennent de fournisseurs différents, et les droits d’accès, la stabilité et les politiques de données ne sont pas entièrement identiques.
• Les améliorations de recherche peuvent encore entraîner des citations erronées, omissions ou données obsolètes ; les conclusions clés doivent être vérifiées manuellement.
• Les entités intelligentes capables d’effectuer des écritures amplifient les erreurs et nécessitent des droits minimaux ainsi qu’une approbation manuelle.
• Le déploiement local améliore le contrôle des données, mais augmente les responsabilités en matière de mises à jour, de surveillance, de capacité et de maintenance.
• L’orientation de l’intégration des produits à long terme après l’acquisition pourrait continuer de changer, les entreprises doivent suivre les mises à jour officielles.

La différence entre StackAI et les robots de conversation ordinaires

GitHub et l’état open source

StackAI dispose d’une organisation GitHub officielle et met en ligne une partie de ses dépôts et exemples, mais l’interface utilisateur complète, le backend, la gouvernance et les services de hébergement de sa plateforme d’entreprise ne sont pas publiés en tant que produit open source complet. On ne peut pas qualifier StackAI de plateforme open source simplement parce qu’il existe du code public.

Informations de base

Indice de recommandation

4,5 / 5. StackAI parvient à trouver un bon équilibre entre la visualisation des agents intelligents, les connecteurs d’entreprise, la gouvernance multi-modèles, la collaboration homme-machine et le déploiement flexible, ce qui en fait une solution adaptée aux organisations qui accordent de l’importance à la mise en œuvre pratique ; cependant, les prix proposés par l’entreprise ne sont pas transparents, et les processus complexes nécessitent encore une gouvernance conjointe des équipes d’ingénierie, de sécurité et commerciales.

Questions fréquentes

À quoi sert principalement StackAI ?

Il est utilisé pour organiser les grands modèles, les connaissances de l’entreprise, les systèmes métier et les approbations manuelles en agents intelligents d’IA et workflows capables de fonctionner de manière continue.

StackAI peut-il encore être utilisé indépendamment après avoir été racheté par Asana ?

Oui. Selon les informations officielles, StackAI continuera à fonctionner en tant que produit et marque indépendants ; les clients existants n’ont pas besoin de migrer, ni d’intégrer Asana.

StackAI est-il gratuit ?

Il existe une version gratuite, dont les options officielles actuelles comprennent 500 exécutions par mois, 2 projets et 1 poste ; les capacités professionnelles sont proposées selon un devis sur mesure.

StackAI nécessite-t-il de la programmation ?

Le flux de base peut être construit à l’aide de nœuds visuels, mais la logique complexe, l’intégration des systèmes, la sécurité et l’exploitation en production nécessitent encore des techniciens.

Est-il possible d’y connecter ses propres données ?

Oui, il est possible de télécharger des documents de bureau courants ou de se connecter à des disques cloud, des outils de connaissance et d’autres sources de données d’entreprise, qui pourront ensuite être utilisés par la recherche intelligente.

Quels grands modèles sont pris en charge ?

Prend en charge plusieurs fournisseurs de modèles majeurs ainsi que des endpoints de modèles locaux configurés par les entreprises ; la liste exacte des modèles sera mise à jour avec les mises à jour de la plateforme.

Peut-on l’implémenter en mode privé ?

La solution d’entreprise propose des options de cloud privé virtuel et de déploiement local ; les architectures détaillées, les limites de responsabilité et les prix doivent être confirmés auprès du fournisseur officiel.

StackAI convient-il aux données médicales ?

Le site officiel liste les capacités de l’entreprise en matière de HIPAA ainsi que les options de contrats avec des partenaires commerciaux, mais les clients doivent néanmoins effectuer leur propre vérification de conformité et une configuration adéquate.

StackAI propose-t-il des interfaces ?

Il est possible d’intégrer le flux de travail en tant que capacité backend dans les systèmes d’entreprise ou des interfaces personnalisées, et il faut gérer soi-même l’authentification, la limitation du trafic et les erreurs.

StackAI est-il une plateforme open source ?

Ce n’est pas une plateforme entièrement open source. Il existe sur GitHub officiel des dépôts partiellement publics, mais la plateforme commerciale principale, la gouvernance d’entreprise et les capacités de hébergement restent fermées.