Le code garantit la couverture.
L'agent garde le jugement.

C'est le principe d'architecture de KaraK : tout ce qui doit être exhaustif — collecter les documents, vérifier les valeurs, respecter les formats — est garanti mécaniquement, quel que soit le modèle d'IA. L'agent, lui, se concentre sur ce qui demande du jugement : lire, interpréter, choisir.

Des agents spécialisés

Chaque rôle a son agent — et ils se contrôlent mutuellement

agent recherche

identifie le produit et sélectionne les sources — fabricant d'abord, revendeurs reconnus ensuite

agent extraction

lit les pages et les documents, texte et rendu visuel, et écrit chaque valeur au format attendu

agent vision

lit ce qui n'existe qu'en image : photos produit, pictogrammes, schémas cotés

agent validation

confronte chaque valeur à sa source avant sauvegarde — attestée, partielle, introuvable

La séparation des rôles n'est pas cosmétique : l'agent qui valide n'est pas celui qui a extrait. C'est ce qui permet à la chaîne de se corriger — une valeur introuvable dans sa source revient à l'extraction avec le motif exact, dans la même session.

L'orchestration par lots

Conçue pour les centaines de milliers de références

À l'échelle d'un vrai catalogue, la question n'est pas « est-ce que ça marche ? » mais « qu'est-ce qui se passe quand ça casse ? ». L'orchestrateur de KaraK est construit autour de cette question :

Des quotas à plusieurs niveaux

Plateforme, client, session : le parallélisme est plafonné à chaque étage pour un partage équitable des ressources — et un délai minimal entre lancements lisse la charge.

Une file de jobs à états clairs

Chaque produit devient un job : en attente, en cours, réussi, erreur, annulé — avec une priorité. Le tableau de bord montre la progression en temps réel.

Pause proactive et reprise automatique

Quand les conditions se dégradent, la session se met en pause d'elle-même ; les jobs en attente sont conservés, jamais perdus, et tout repart quand les conditions redeviennent bonnes.

Coupe-circuit avec sonde

Trop d'erreurs consécutives ? La session s'arrête et re-teste périodiquement avec un seul job « sonde », en espaçant les tentatives — pas de gaspillage sur un site qui refuse.

Jobs fantômes détectés

Un traitement resté bloqué est automatiquement requalifié en erreur et re-traité — rien ne reste en suspens indéfiniment.

Reprise après incident

Si l'orchestrateur redémarre, les traitements en cours sont récupérés proprement — un lot lancé est un lot terminé.

L'économie agentique

Le bon modèle pour la bonne tâche

Toutes les opérations n'exigent pas la même intelligence. Lire une page et en résumer le contenu est à la portée d'un modèle léger ; décider où naviguer, quels liens ouvrir, quand s'arrêter — le jugement — mérite un modèle plus capable. Et vérifier qu'une valeur respecte un format ne mérite aucun modèle du tout : c'est du code. Traiter chaque étape avec le plus gros modèle, c'est payer du jugement pour de la lecture.

Lire, résumer, extraire

modèle léger — le volume, au coût du volume

Naviguer, arbitrer, trancher

modèle avancé — le jugement, là où il compte

Vérifier, valider, formater

du code, pas un modèle — déterministe et gratuit

L'intelligence d'une plateforme agentique n'est pas seulement dans ses modèles : elle est dans l'aiguillage. Savoir quelles étapes tolèrent un modèle léger sans perdre en qualité ne se devine pas — cela se mesure, sur des produits témoins, à garde-fous constants. C'est là que les rails prennent tout leur sens : une fois la couverture garantie par le code, un modèle intermédiaire bien contraint atteint la rigueur d'un grand modèle pour une fraction du coût. La fiabilité vient de la contrainte, pas de la taille du modèle.

L'enjeu est économique des deux côtés : c'est cet aiguillage qui rend le traitement de centaines de milliers de références soutenable — un prix au volume tenable pour le client, une opération rentable pour l'éditeur, sans rogner la qualité. Un prestataire qui met le plus gros modèle partout facture son inefficacité ; un qui met le plus petit partout facture ses erreurs.

La supervision

L'IA propose et exécute.
L'humain garde le contrôle.

Tableau de bord de progression en temps réel, états lisibles — actif, en pause, coupe-circuit — avec la raison affichée, démarrage et arrêt à la main quand il le faut. Et une validation humaine systématique en fin de chaîne : la catégorisation se valide, l'enrichissement se revoit, les cas ambigus se tranchent — pas de lot livré sans regard.

La souveraineté

Hébergé en France

KaraK est hébergé sur infrastructure française, de l'ingestion à la livraison. Vos catalogues, vos nomenclatures et vos règles restent chez vous : pas de base mutualisée, pas de réutilisation de vos données pour d'autres clients.

Voyez cette architecture au travail

La démo de la page d'accueil montre la chaîne en action — ou mieux : sur vos propres références.