contxtOS
On-prem · MCP-native · AI Act-ready

Le problème de vos agents IA n'est pas le modèle. C'est le contexte.

contxtOS transforme votre connaissance métier en cartes de contexte validées, versionnées et auditables, servies à vos agents via MCP. 100% on-prem. Pilote en 8 semaines.

Conçu pour les contraintes AI Act · DORA · RGPD · Cloud Act · Souveraineté

BU

Question BU Director

Agent A · sans contxtOS

score 0.41

"Le prix dépend de plusieurs facteurs. Vérifiez auprès du service commercial pour obtenir le tarif actuel."

Source : non traçable

Agent B · connecté contxtOS

score 0.00

"Pour un Crédit Pro Tranquillité (segment PME, mai 2026) : TAEG 3.85%, frais de dossier 0.6%, durée 12 à 84 mois. Exception pour clients VIP : -0.15 pt."

pricing/credit-pro/tranquillite v1.4 pricing/exceptions/vip v2.0 stable · approved 2026-04-15
Serving log
agent=commercial-bot · domain=pricing · cards=0 · ts=2026-05-21T11:42:18Z

Ils explorent contxtOS dans leurs équipes IA

BNP·PARIBAS AXA Société Générale CRÉDIT AGRICOLE Allianz CNP·Assurances La Banque Postale

Pour votre DSI

Conçu pour s'installer dans votre stack. Pas pour la remplacer.

Zéro SaaS forcé. Zéro SDK propriétaire. Zéro sortie réseau imposée. Vos équipes ops déploient comme elles déploient n'importe quel service Go + PostgreSQL.

Là où ça coince

Vous avez payé les modèles.
Vos agents ne livrent toujours pas.

Le problème n'a jamais été la puissance du modèle. C'est qu'il n'a aucune connaissance vérifiée de votre organisation.

Le métier ne fait pas confiance

Les BU directors testent en réunion. Réponse approximative. Verdict immédiat : "ce n'est pas prêt".

La compliance bloque le go-live

Personne ne peut prouver quelle source l'agent a utilisée pour répondre. AI Act, DORA, audit interne : refus.

Le contexte pourrit en silence

Les prix changent. Les procédures évoluent. Personne ne met à jour les documents. L'agent répond du périmé. Vous le découvrez en réunion client.

Le principe

L'IA aussi a sa loi : garbage in, garbage out.

Tant que vous nourrissez vos agents avec des documents non-pilotés, vous récoltez des réponses non-pilotées. contxtOS inverse l'équation : vous pilotez l'input, vous maîtrisez l'output.

RAG sur Confluence / SharePoint v0 · uncontrolled

▼ Garbage in

policy_v2_DRAFT.docx pricing_old.xlsx FINAL_FINAL_v3.pdf email_2024_pricing.eml memo_internal_OBSOLETE.txt wiki_pricing_DUPLICATE.md
Documents périmés Contradictions silencieuses Drafts ingérés PII non maîtrisé

▼ Garbage out

Réponse agent confiance 0.4

« Le prix dépend de plusieurs facteurs. Je vous invite à vérifier avec le service commercial pour avoir le tarif actuel. »

⛔ Source : non traçable · zéro audit

contxtOS v1 · piloted

▼ Curated in

pricing/credit-pro/tranquillite v1.4 stable
pricing/exceptions/vip v2.0 stable
guardrails/no-personal-quote signed
Une version stable / sujet Validation experte Simulation IA réussie Schémas typés

▼ Trusted out

Réponse agent confiance 0.94

« Pour un Crédit Pro Tranquillité (PME, mai 2026) : TAEG 3.85%, frais 0.6%, durée 12-84 mois. Exception VIP : -0.15 pt. »

✓ Source tracée · audit AI Act-ready

Le modèle est le même.
Ce qui change, c'est ce qu'on lui sert.

Notre approche

Une couche de contexte gouvernée
pour tous vos agents IA.

contxtOS publie uniquement de la connaissance curée, versionnée, simulée et approuvée. Vos agents ne devinent plus : ils consomment exactement ce que vos experts ont validé.

Pilier 01

Vous pilotez le knowledge

Une seule version stable par sujet. Pas de contradiction structurelle. Vos experts produisent des cartes au format markdown structuré, dans un schéma propre à votre domaine. Vous décidez ce que l'agent apprend — pas un crawler aveugle.

Le RAG ingère du bruit. contxtOS publie du signal.

Pilier 02

Simulation IA avant publication

Avant qu'une carte n'atteigne un agent en production, un agent simulé lui pose les questions difficiles du domaine. Si la réponse est ambiguë, la carte est rejetée avec le test exact qui a échoué.

La qualité n'est pas espérée. Elle est mécaniquement enforced.

Pilier 03

Auditabilité native

Chaque appel agent est loggé : agent, domaine, carte, version, timestamp. Sans stocker le contenu des prompts utilisateurs. Vous arrivez à votre audit AI Act avec des preuves, pas avec des assurances vagues.

AI Act DORA RGPD ISO 27001

Pilier 04

100% on-prem & MCP-native

Docker, PostgreSQL, Git, LDAP/AD, LLM interne (Ollama) ou Azure via API key. Aucune sortie réseau imposée. Compatible Cloud Act et environnements air-gap. MCP : tous vos agents, pas seulement Copilot.

Aucun appel externe. Aucun lock-in. Standard ouvert.

Le cycle d'une carte

De vos documents existants
à un agent qui sait. En 3 étapes.

  1. 01

    Bootstrap avec Bridge

    Bridge ingère votre documentation existante (sites internes, SharePoint, PDF, wikis) et génère un premier corpus de drafts.

    Résultat : 30–50 drafts prêts à valider en moins de 48 h.
  2. 02

    Validation + simulation IA

    L'expert édite la carte, déclenche la simulation. L'agent simulé teste. Échec ? Carte rejetée avec le test exact qui a foiré. Approbation tiered : low risk auto, opérationnel 24h, réglementaire signé.

    Résultat : aucune carte n'atteint la prod sans avoir survécu à un agent simulé.
  3. 03

    Serve via MCP & audit

    Vos agents (LangChain, LlamaIndex, Copilot, custom) consomment via get_context et get_guardrails. Chaque appel est loggé.

    Résultat : un agent connecté, un audit complet, un cycle qui s'améliore à chaque interaction.

Pour chaque persona

Une plateforme. Cinq rôles.
Une responsabilité partagée.

Industrialisez vos agents au-delà du POC

Sortez de l'effet plateau des pilotes IA.

Mesurez le delta de qualité avec un benchmark live de 10 questions BU directors — agent connecté vs non connecté. Présentez une preuve de ROI défendable à votre board.

Ce que vous gagnez : un argument quantifié pour le prochain budget IA.

Préparer un pilote en 8 semaines

Benchmark BU Directors

Agent connecté contxtOS87%
Agent non connecté42%

Scores moyens sur 10 questions notées par 10 BU directors.

Pensé pour les secteurs régulés

Conçu là où les agents IA doivent rendre des comptes.

Banque

Pricing dynamique, procédures KYC/AML, règles de conformité. Pour des agents commerciaux et conseillers qui ne peuvent ni inventer ni se contredire.

Assurance

Grilles tarifaires, exclusions de garantie, gestion des sinistres. Pour des agents qui doivent citer la bonne version de la bonne clause au bon moment.

Secteur public

Procédures administratives, droits sociaux, jurisprudence. Pour des agents qui doivent s'aligner sur le cadre réglementaire en vigueur.

Énergie & industrie

Normes techniques, procédures HSE, conformité environnementale. Pour des agents qui interviennent sur des contenus à fort enjeu de responsabilité.

Comparatif

contxtOS vs les alternatives "qui font presque".

Critère
contxtOS
RAG / SharePoint Microsoft Copilot Wiki / Notion
Une seule version active par sujet ✓ Garanti ✗ Doublons silencieux ~ Boîte noire ✗ Multiples versions
Validation humaine avant exposition agent ✓ Workflow tiered ✗ Aucune ✗ Aucune ✗ Aucune
Simulation IA avant publication ✓ Agent simulé ✗ Aucune ✗ Aucune ✗ Aucune
Audit « version servie / agent » ✓ Log obligatoire ✗ Reconstruction RAG ~ Logs limités ✗ Aucun
MCP-native (multi-agents) ✓ MCP + REST ~ REST ad hoc ✗ Copilot only ✗ Lecture humaine
100 % on-prem / souverain ✓ Docker ~ Selon stack ✗ Cloud Microsoft ~ Selon hébergement
AI Act / DORA-ready ✓ Conçu pour ✗ À construire ✗ Externalisé ✗ Hors scope
Bootstrap depuis vos sources existantes ✓ Bridge inclus ~ Ingestion brute ~ Connecteurs ✗ Manuel

RAG vous donne de la récupération. Copilot vous enferme.
contxtOS vous donne du contexte gouverné, vérifié, auditable — et il marche avec tous vos agents.

Sous le capot

Une stack mature.
Aucune surprise pour votre DSI.

contxtOS s'installe dans votre infra existante. Pas de cloud externe, pas de SDK propriétaire, pas de format binaire opaque.

Sources existantes

SharePoint Confluence PDF Sites web

Bridge

Bootstrap automatique

contxtOS Core

Docker
Cartes Git draft / stable / deprecated
Validation + Simulation IA
Approbation tiered
MCP server + REST /api/v1
Go PostgreSQL Git LDAP/AD

Vos agents

LangChain LlamaIndex Copilot Custom

Serving logs

Export SIEM / audit

Backend

Go · PostgreSQL · Git

Identité

LDAP · Active Directory

IA / Simulation

Ollama · Azure OpenAI

Agents

MCP · REST /api/v1

Avant contxtOS, nos agents commerciaux donnaient de mauvaises réponses parce qu'ils ne connaissaient pas nos offres en cours. Maintenant, le commercial manager reçoit une notif Teams, ouvre la carte, corrige le prix, et c'est live sur tous les agents le lendemain matin. Nous avons divisé par trois l'escalation humaine sur les questions de prix.

HA

Head of AI

Banque européenne · pilote contxtOS en cours

Conformité par design

Vous arrivez à l'audit avec des preuves.
Pas avec des assurances.

UE 2024/1689

AI Act

  • Cartes guardrail signées
  • Historique de validation complet
  • Provenance de chaque réponse
  • Cas d'usage haut risque documentés
UE 2022/2554

DORA

  • Healthchecks liveness/readiness
  • Logs structurés exportables SIEM
  • État opérationnel récupérable
  • Déploiement on-prem maîtrisable
UE 2016/679

RGPD

  • Minimisation par design
  • Aucun stockage de prompt
  • Logs structurels uniquement
  • Droit à l'effacement préservé
Souveraineté

Cloud Act

  • 100% on-prem
  • Aucun appel externe imposé
  • Image Docker signée air-gap
  • LLM Ollama ou Azure régional

Tarifs

Annuel. Par organisation. Pas par siège.

Pas de surprise à la fin du trimestre. Pas de coût caché à l'usage. Pas de pénalité de croissance utilisateur.

Pilote · 8 semaines

Recommandé

Validation sur 1 domaine, 1 agent connecté.

Sur devis

  • 1 domaine métier
  • Jusqu'à 50 cartes actives
  • 1 agent connecté via MCP
  • Bridge bootstrap inclus
  • Benchmark live 10 questions BU
  • Accompagnement consulting inclus
Démarrer un pilote

Département

Pour une direction métier ou une BU.

80 K€ / an

À partir de · sur devis

  • 3 à 5 domaines métier
  • Cartes illimitées
  • Jusqu'à 5 agents connectés
  • Support entreprise (SLA business hours)
  • Mises à jour incluses
Parler à un expert

Organisation

Sur mesure

Pour un déploiement multi-BU.

300 K€ / an

À partir de · sur devis

  • Domaines illimités
  • Agents illimités
  • Support 24/5 + DSE dédié
  • Onboarding multi-BU
  • Roadmap influencée par votre usage
Parler à un expert

Tarifs indicatifs. Pricing aligné sur le nombre de domaines, d'agents connectés, et le niveau de support. Pas de tarification par utilisateur final.

Questions fréquentes

Les objections qu'on entend.
Et nos réponses.

Une question manque ? Écrivez-nous.

En quoi est-ce différent d'un RAG sur notre Confluence ?

Un RAG ingère tout — y compris des documents contradictoires. L'agent devine. contxtOS publie une seule version active par sujet, validée par un humain et testée par un agent simulé. Pas de contradiction structurelle, pas de devinette, et un log précis de ce qui a été servi.

Nous avons déjà une plateforme LLM interne. Pourquoi contxtOS en plus ?

Votre plateforme LLM résout la couche modèle. contxtOS résout la couche contexte. Le LLM est le moteur de raisonnement — contxtOS est sa mémoire structurée et vérifiée de votre organisation. Connexion par clé API, pas de remplacement de stack.

Nos données ne peuvent pas sortir de notre infra. Comment ça marche ?

100 % on-prem. Docker sidecar, contexte servi localement, LLM interne (Ollama) ou Azure régional via votre API key. Aucun appel externe imposé. Pour les environnements air-gap, image Docker signée livrée sur média physique.

Vendor lock-in ? Qu'est-ce qu'on garde si on arrête ?

Markdown standard + YAML frontmatter + champs typés. Lisible, portable, exportable en ZIP à tout moment. Si vous avez Git sync, vous avez déjà la copie complète dans votre repo. Aucun format binaire propriétaire.

Comment garantissez-vous la qualité du contexte ?

Sept mécanismes : schémas typés, interview guidé, simulation IA par carte, simulation croisée des contradictions, validation par les pairs tiered, versioning draft/stable, et monitoring de confiance en production. La qualité n'est pas espérée, elle est mécaniquement enforced.

Nous avons besoin de traçabilité AI Act. contxtOS aide ?

Oui, à deux niveaux. (1) Chaque carte a un audit trail complet : auteur, validateur, version, signature. (2) Les Guardrail Cards — écrites par votre légal — définissent ce que les agents ne doivent jamais faire. Hiérarchiquement supérieures aux cartes métier, registre signé et auditable. C'est exactement ce qu'un dossier de conformité AI Act demande.

Nos agents utilisent LangChain / LlamaIndex / custom. C'est compatible ?

Oui. contxtOS expose une API REST et un serveur MCP natif. Tout agent capable de faire un HTTP call — ou qui supporte MCP — consomme le contexte. Pas de SDK propriétaire, pas de coupling vendor.

Combien de temps pour un pilote ?

8 semaines, 1 domaine, 30 à 50 cartes, 1 agent connecté, 1 benchmark BU. Bridge accélère le bootstrap. Le delivery inclut l'accompagnement consulting (cadrage, schéma, bootstrap, sécurité, benchmark).

Vos agents IA méritent mieux
que de deviner.

Démarrez un pilote contxtOS en 8 semaines. 1 domaine, jusqu'à 50 cartes, 1 agent connecté, 1 benchmark live. Vous repartez avec une preuve quantifiée à présenter à votre board — ou un go/no-go honnête.

Pas encore prêt ? Téléchargez le PRFAQ ou lisez la doc technique.