Une stack d'agents qui fonctionne avec tout modèle — et qui vous appartient
BrainOutput est une plateforme d'IA privée et multi-LLM : un chat unique pour votre équipe, un vrai orchestrateur et une stack d'agents en dessous, et un routage qui envoie chaque tâche vers le bon modèle — local, privé ou cloud — sous une politique que vous contrôlez. Aucune dépendance aux agents propriétaires d'un fournisseur.
Le problème : toute stack d'agents propriétaire est un bail sur votre propre avenir
Construisez vos workflows sur les agents d'un fournisseur et vous héritez de sa feuille de route, de ses prix et de ses dépréciations. Changez de modèle et la couche d'agents casse ; restez, et vos processus — et le contexte de votre code — vivent sur l'infrastructure de quelqu'un d'autre.
Pour une entreprise tech, l'enjeu est double : les données qui traversent ces agents sont votre code source et les données de vos clients.
Ce que BrainOutput apporte à votre équipe
Un vrai orchestrateur, pas un chatbot à plugins
Les projets longs tournent sur un orchestrateur qui assigne le travail à des agents, fait relire les changements risqués, et trace tout sur un board — la même stack avec laquelle nous construisons BrainOutput elle-même.
Multi-LLM par conception
Tout modèle derrière une interface : modèles open-weight locaux, vos propres endpoints privés, ou des modèles cloud via vos propres clés (BYOK). Le routage par confidentialité envoie le sensible vers vos modèles privés et laisse le reste aller où c'est le moins cher ou le plus fort — seulement quand votre politique l'autorise.
Auto-hébergée, code compris dans le périmètre
La plateforme tourne sur votre matériel ou votre cloud privé. Dépôts, tickets et données clients restent dans votre périmètre ; il n'y a pas de service d'agents fournisseur vers lequel le contexte pourrait sortir.
Confidentialité : votre code et votre contexte restent dans votre périmètre
Le travail sensible — code, docs internes, données clients — est traité par des modèles tournant sur une infrastructure que vous contrôlez. Les modèles cloud ne reçoivent que ce que votre politique classe explicitement non sensible.
Parce que la stack est multi-LLM, changer de fournisseur est un changement de configuration, pas une migration — vos workflows et vos données ne bougent jamais.
Comment ça s'intègre à votre stack
Les agents travaillent sur vos dépôts et vos boards sous vos identifiants et vos règles de revue ; chaque action est tracée, pour que vos ingénieurs gardent la même supervision que sur un contributeur humain.
Nous construisons BrainOutput avec BrainOutput — le même orchestrateur, les mêmes agents et la même revue que nous livrons — et nous pouvons vous le montrer en production chez nous avant que vous n'adoptiez quoi que ce soit.
Questions fréquentes
En quoi est-ce différent d'un agent de code propriétaire ?
À deux titres. C'est multi-LLM : la couche d'agents fonctionne avec tout modèle — open-weight local, endpoints privés, ou cloud via vos propres clés — donc aucun changement de fournisseur ne casse vos workflows. Et c'est auto-hébergé : l'orchestrateur, les agents et votre contexte tournent sur une infrastructure que vous contrôlez.
Peut-on continuer à utiliser les modèles cloud là où ils sont les plus forts ?
Oui — via vos propres clés (BYOK), et seulement là où votre politique de routage l'autorise. Le travail sensible va vers vos modèles privés ; le non sensible peut aller vers un modèle cloud moins cher ou plus fort. C'est vous qui définissez la politique.
Que fait concrètement l'orchestrateur ?
Il décompose les projets longs en tâches, les assigne à des agents, fait passer les changements risqués par une revue, et trace tout sur un board avec des preuves par tâche. C'est la même stack qui fait tourner notre propre développement — visible en démo.
Qui l'exploite ?
Nous installons et intégrons la plateforme à votre environnement et restons joignables pour l'exploitation — montées de version des modèles, nouveau matériel, changements de politique. Votre équipe garde le contrôle total des identifiants, des politiques et des données.
Voyez la stack sur laquelle tourne notre propre entreprise
Réservez une démo et nous vous montrerons l'orchestrateur, les agents et le flux de revue en direct — sur notre propre production. Ou commencez par un diagnostic IA pour cartographier où une stack d'agents se rembourse dans la vôtre.