Une plateforme de cybersécurité pour clients du Fortune 500 a réduit de 95 % le temps d’onboarding client grâce à un agent IA développé par Startup House

Faits essentiels en un coup d’œil

• Client : plateforme américaine de réduction des risques cyber au service de clients du Fortune 500 (sous NDA)
• Partenariat : depuis juillet 2020, en cours ; la phase IA a débuté en 2025
• Ce que nous avons construit : Aria, un agent IA intégré au cœur du produit du client
• Temps d’onboarding : réduit de 95 %, de 45 minutes de configuration guidée à moins de 2 minutes
• Fréquence d’usage : la plateforme est passée d’un outil de reporting trimestriel à un système d’aide à la décision quotidien
• Libre-service : 100 % d’exploration des données en self‑service, sans support analyste
• Architecture : orchestration LangGraph, modèles Claude d’Anthropic, intégrations MCP, OAuth 2.1, isolation par tenant dès la conception
• Livré sans toucher à l’infrastructure principale, au modèle de données ni à la base de code de la plateforme

Point de départ : un produit respecté mais peu utilisé

Cette étude de cas couvre la deuxième phase de notre collaboration avec une entreprise américaine de cybersécurité, partenaire depuis juillet 2020. Lors de la première phase, Startup House a fait passer le produit du prototype à un SaaS utilisé par des entreprises du Fortune 500, avec +150 % de revenus la première année et une hausse de 225 % du nombre de clients B2B.

En 2025, la plateforme était mûre et reconnue. Elle souffrait toutefois de trois problèmes familiers à tout responsable d’un produit riche en données dans un secteur réglementé :

• Complexité en surface. La plateforme traitait des données riches en risques cyber, mais leur interprétation exigeait une expertise pointue.
• Faible fréquence d’engagement. La plupart des utilisateurs n’ouvraient l’outil qu’une fois par trimestre pour produire des rapports périodiques.
• Onboarding lourd. Les nouveaux clients avaient besoin d’environ 45 minutes de configuration guidée avec l’appui actif du support avant de pouvoir travailler en autonomie.

Lorsque l’interaction à la ChatGPT est devenue une attente du marché, le brief du client a été clair : intégrer ce modèle d’interaction à la plateforme de gestion du risque cyber.

La difficulté : une seule interface pour trois utilisateurs très différents

Le même panneau devait servir trois personas simultanément. Un membre du conseil a besoin d’une capture qui se suffit à elle‑même, prête à être intégrée à un rapport trimestriel. Un CFO veut le récit derrière les chiffres. Un CISO a besoin de profondeur conversationnelle pour enquêter sur les données et agir.

Plaquer un clone de ChatGPT au‑dessus de la plateforme aurait échoué pour les trois. Un copilote juxtaposé au produit aussi, car les utilisateurs se retrouveraient avec deux interfaces parallèles.

La solution : Aria, une IA embarquée avec une interface en quatre couches

Aria est un agent IA intégré qui vit à l’intérieur du produit, de la marque et du périmètre d’authentification du client. Les utilisateurs ne basculent jamais vers un outil distinct. Nous avons repensé le panneau autour d’un principe : simplicité d’abord, complexité à la demande.

L’interface est une échelle en quatre couches, avec Aria présente à chaque niveau :

• Couche 0, Exécutif : « Que se passe‑t‑il ? » La première vue après connexion. Tableau de bord classique, indicateurs clés de sécurité, réponses pré‑calculées sans appel au modèle et sans attente. Conçue pour les membres du conseil qui ont besoin d’une orientation en quelques secondes.
• Couche 1, Finance : « Pourquoi cela se produit‑il ? » La couche d’investigation pour les CFO et les responsables financiers. Des pastilles de prompts contextuels suggèrent quoi demander selon ce que l’utilisateur regarde, et ouvrent le chat intégré avec Aria.
• Couche 2, Exécution : « Fais‑le pour moi. » La couche d’action pour les CISO et les opérateurs sécurité. Les boutons cessent d’être passifs (« Voir ») et deviennent des commandes (« Créer », « Identifier », « Préparer »). Le produit passe de l’exposition du risque à sa résolution.
• Couche 3, Exploration libre : « Ce que vous avez en tête. » Un champ de prompt libre, toujours disponible, pour les utilisateurs qui savent exactement ce qu’ils veulent.

Les utilisateurs sont introduits progressivement au travail avec un LLM, avec des garde‑fous à chaque étape. Personne n’a à apprendre un nouveau produit pour bénéficier de l’IA. L’IA rejoint les utilisateurs là où ils travaillent déjà.

Architecture : conçue pour l’entreprise dès le premier jour

Trois décisions d’architecture sont cruciales pour les déploiements d’IA en entreprise, et Aria couvre les trois.

Orchestration et raisonnement. Aria s’appuie sur LangGraph, un framework stateful d’orchestration d’agents prenant en charge la composition multi‑agents, une mémoire multi‑tours persistante et le streaming d’exécution d’outils en direct. La couche de raisonnement utilise les modèles Claude d’Anthropic. Le choix du modèle est configurable, non architectural, de sorte que la plateforme peut changer de fournisseur sans réécriture.

Isolation par tenant dès la conception. Chaque outil qu’utilise Aria est lié à l’utilisateur authentifié, à l’organisation et au profil au moment de sa création. Le modèle ne peut ni transmettre, ni modifier, ni même voir cette identité. L’accès inter‑tenants n’est pas un filtre en aval que l’injection de prompts pourrait contourner. L’agent ne peut tout simplement pas appeler d’outils en dehors de son périmètre de tenant. Dans les discussions à l’échelle de l’organisation, les noms d’unités métier sont pseudonymisés avant que tout message n’atteigne le modèle.

Intégrations en temps réel via MCP. Aria interroge la stack de sécurité en temps réel du client, en commençant par CrowdStrike Falcon et en s’étendant à tout outil compatible MCP, avec OAuth 2.1 pour l’authentification. Cela fait évoluer le produit d’un outil analytique autonome vers une couche d’orchestration pour l’ensemble des opérations de sécurité du client.

Il y a une pièce de plus : des agents définis par l’admin. Les administrateurs côté client créent de nouveaux spécialistes IA directement depuis l’UI de l’application, avec un nom, un prompt et un ensemble d’outils. Les nouveaux agents passent en production pour toute l’organisation en quelques minutes, sans attendre une nouvelle version.

Résultats

• Réduction de 95 % du temps d’onboarding, de 45 minutes à moins de 2 minutes.
• Exploration des données 100 % en self‑service. Les utilisateurs interprètent leurs propres données de risque sans support d’analyste.
• Du trimestriel au quotidien. Le produit est passé d’un outil de reporting trimestriel à un système d’aide à la décision quotidien.
• 3 personas distincts, un seul panneau. Membres du conseil, responsables financiers et CISO suivent chacun leur parcours dans la même interface.
• Aucun changement à l’infrastructure principale. L’intégration IA a été livrée sans toucher au modèle de données ni à la base de code de la plateforme, et l’architecture de sécurité (isolation par tenant, chiffrement, contrôles d’accès) n’a nécessité aucun nouveau périmètre de conformité.
• Nouveaux agents et connecteurs en quelques minutes, configurés par l’équipe d’administration du client sans intervention des équipes d’ingénierie.

Le COO du client, Kyle Ferguson, résume le changement :

« Nous avons passé cinq ans à bâtir une plateforme analytique que nos clients du Fortune 500 respectaient mais n’utilisaient pas au quotidien. La couche IA construite par SH a changé la donne. Les clients qui n’ouvraient la plateforme qu’une fois par trimestre y font désormais passer leurs décisions chaque jour. Le produit est resté le même en dessous, mais la manière dont nos clients l’expérimentent est complètement différente. »

Ce que cela signifie si vous gérez un produit riche en données

Le schéma sous‑jacent à ce projet est courant en comptabilité, banque, finance, conformité et sécurité : un produit avec des données riches, une interprétation réservée aux experts et un engagement faible. Un agent IA embarqué change l’économie de ce produit de trois façons. L’onboarding cesse de consommer la capacité de l’équipe Customer Success. Les utilisateurs répondent eux‑mêmes à leurs questions au lieu d’ouvrir des tickets de support. Et l’engagement passe du reporting périodique aux décisions quotidiennes, ce qui change la valeur que les clients attribuent au produit au moment du renouvellement.

Rien de tout cela n’a nécessité de reconstruire la plateforme. La couche IA se superpose aux systèmes existants, ce qui explique pourquoi l’intégration complète a été livrée sans toucher à la base de code.

À propos de Startup House

Startup House (SH) est une société de développement logiciel de 50 personnes basée à Varsovie, en Pologne, fondée en 2016. Nous construisons des produits IA ancrés dans les données du client, des prototypes de génération de contenu aux agents IA en production, en parallèle d’un développement produit digital complet. Nous sommes certifiés ISO 27001, et les données des clients ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles d’IA.

Vous envisagez une couche IA pour votre produit ? Réservez un appel de 30 min.

FAQ

Qu’est‑ce qu’Aria ?

Aria est un agent IA embarqué que Startup House a intégré au sein d’une plateforme américaine de cybersécurité servant des clients du Fortune 500. Il combine une interface en quatre couches avec une orchestration LangGraph et les modèles Claude d’Anthropic, et se connecte à la stack de sécurité en temps réel du client via MCP.

Quels résultats l’agent IA a‑t‑il apportés ?

Le temps d’onboarding client a chuté de 95 %, de 45 minutes à moins de 2 minutes. L’exploration des données est devenue 100 % en self‑service, et la plateforme est passée d’un usage de reporting trimestriel à un usage quotidien d’aide à la décision.

L’intégration IA a‑t‑elle nécessité de reconstruire la plateforme ?

Non. La couche IA a été livrée sans modification de l’infrastructure principale, du modèle de données ni de la base de code de la plateforme. L’isolation par tenant, le chiffrement et les contrôles d’accès ont tous été maintenus sans nouveau périmètre de conformité.

Comment Aria prévient‑elle l’injection de prompts et les fuites de données inter‑tenants ?

Chaque outil est lié à l’utilisateur authentifié, à l’organisation et au profil au moment de sa création, de sorte que le modèle ne peut accéder à rien en dehors de son périmètre de tenant. C’est une garantie architecturale, pas un filtre. Les noms des unités métier sont également pseudonymisés avant que les messages n’atteignent le modèle.

Qui est le client ?

Le client est une plateforme américaine de réduction des risques cyber, sous NDA, qui sert des clients du Fortune 500 et du capital‑investissement. Startup House est partenaire de l’entreprise depuis juillet 2020.