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Agency · DustAudit gratuit

AGENCE DUST POUR DÉPLOYER DES ASSISTANTS IA EUROPÉENS

Hack'celeration est une agence Dust qui déploie la plateforme française d'assistants IA d'entreprise. L'équipe configure les connectors (Notion, Slack, Drive, GitHub), conçoit les assistants spécialisés par métier, branche la knowledge base interne et accompagne l'adoption à l'échelle. Sur les déploiements menés, le ROI moyen est de +120 % de productivité sur les tâches éligibles, avec une souveraineté data EU complète.

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Dust Agency — workflow & automation.
Hack'celeration Agence

Mets de l'IA sur ta data interne, sans la sortir d'EU.

Gratuit · Sans engagement · Réponse rapide
Notre agence · pourquoi nous

Pourquoi appeler une agence Dust.

Dust s'est imposé en 2024-2026 comme la plateforme d'assistants IA d'entreprise made in France, avec une approche RAG native, des connectors managés (Notion, Slack, Drive, GitHub, Salesforce, Intercom) et une vraie souveraineté data européenne. Mais sans méthodologie, beaucoup d'entreprises se retrouvent avec 20 assistants moyens et aucune adoption. Une agence Dust structure le déploiement : choix des assistants prioritaires, design des prompts et des connectors, gouvernance, formation, mesure.

Chez Hack'celeration, l'équipe a accompagné des structures de 30 à 500 employés sur Dust. On connaît les forces (souveraineté, connectors mature, multi-LLM par assistant) et les pièges (knowledge base mal curatée qui pollue les réponses, assistants trop larges qui hallucinent, problèmes d'adoption faute de communication interne). L'équipe pose une méthodologie produit : 5 assistants prioritaires, knowledge curatée, eval set, et déploiement en cohortes formées. Voir agence Anthropic, agence ChatGPT et agence agent IA.

Dust · services agence

Ce qu'une agence Dust fait pour toi.

La promesse n'est pas "acheter Dust". C'est rendre Dust utile, mesurable et adopté à l'échelle de ton entreprise. L'équipe intervient sur cinq axes : setup Workspace, connectors et RAG, design d'assistants, gouvernance et sécurité, adoption et formation.

Côté setup Workspace, on configure le compte Dust entreprise, le SSO (Google, Microsoft, OIDC), les groupes par département, et la politique de data residency (EU par défaut). Conseil activable : crée 3 niveaux de permission dès le départ (admin, builder, member). Sans ça, tout le monde devient builder et la qualité des assistants se dilue rapidement.

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Côté connectors et RAG, l'équipe branche les sources clés : Notion, Slack, Drive, GitHub, Salesforce, Intercom. Dust gère l'ingestion incrémentale, le respect des permissions source, et le vectorisation managé. Conseil activable : ne branche jamais tout en bloc. Commence par 1-2 connectors par assistant pour éviter le bruit. Tu peux toujours ajouter ensuite.

Côté design d'assistants, on construit 5 à 10 assistants spécialisés : assistant onboarding RH, assistant FAQ support, assistant tech docs, assistant SDR, assistant légal. Chaque assistant a un scope clair, un système prompt, une knowledge base ciblée, et un choix de LLM optimal (Claude pour la rédaction, GPT pour le grand public, Mistral pour les cas régulés). Conseil activable : limite chaque assistant à un seul cas d'usage primaire. Un assistant qui fait tout fait mal tout. Voir agence IA.

+120%
DE PRODUCTIVITÉ
moyenne mesurée sur les tâches éligibles aux assistants
5
À 10 ASSISTANTS
métier typiquement déployés en 90 jours
100%
EU
data residency garantie sur les déploiements pilotés
Dust · playbook

Comment déployer Dust en 90 jours.

Semaine 1-2 : audit des sources de connaissance internes, choix des 5 cas d'usage prioritaires, setup Workspace et SSO. Semaine 3-4 : branchement des connectors clés (Notion, Drive, Slack), curation de la knowledge base (nettoyer ce qui est obsolète avant ingestion), création du premier assistant pilote. Semaine 5-6 : design des 4-5 assistants suivants, eval set par assistant, tests utilisateurs internes. Semaine 7-9 : déploiement progressif aux équipes (formation en cohortes par département), mesure adoption hebdo. Semaine 10-12 : optimisations, ajout d'assistants secondaires, doc interne, transfert. Conseil activable : prévois un Dust Champion par département. C'est lui qui drive l'usage et fait remonter les besoins d'évolution des assistants.

Dust · multi-équipes

Une agence Dust pour chaque département.

Côté RH et people ops, un assistant onboarding qui connaît la doc RH interne, le règlement, les process : il répond aux questions des nouveaux entrants en 24/7. Couplé à Slack, c'est un game-changer pour les structures qui scalent. L'équipe a observé jusqu'à -60 % de questions RH répétitives.

Côté ventes, un assistant SDR avec accès aux propositions commerciales passées, aux scripts d'appel et au CRM répond en quelques secondes aux objections terrain. Couplé à Salesforce ou HubSpot via connector, il peut aussi enrichir une fiche prospect.

Côté support et docs internes, un assistant qui indexe la base de connaissance produit et les tickets historiques répond directement aux questions des clients (en mode draft, validé par l'agent humain) ou aux questions des équipes support qui cherchent un précédent. Conseil activable : commence par un assistant qui rédige les drafts plutôt qu'un assistant client-facing autonome. Tu gardes la qualité tout en mesurant le gain. Côté direction, l'enjeu est la visibilité sur l'adoption. Le dashboard Dust donne MAU/WAU et conversations par assistant. Voir agence n8n, agence Anthropic et agence IA.

-60%
DE QUESTIONS RH
répétitives avec un assistant onboarding bien curé
+40%
DE VITESSE
sur la rédaction de propositions commerciales avec assistant SDR
+70%
DE WAU
moyens après 90 jours de déploiement structuré
Notre agence · expertise

Une agence Dust qui maîtrise la souveraineté IA.

Dust est un choix politique autant que technique : startup française, équipe européenne, data residency EU, conformité RGPD native. Pour les structures qui doivent répondre à un DPO sensible (banque, public, santé, éducation, scale-up européens), c'est souvent un atout décisif vs ChatGPT Enterprise ou Claude Workspace hébergés US. Hack'celeration accompagne aussi sur la cohabitation Dust + autres outils LLM dans la même entreprise (Dust pour les workflows internes sensibles, ChatGPT/Claude pour les usages plus larges). L'équipe rédige aussi la doc DPO et la liste de traitements pour faciliter les validations internes. Voir agence Mistral pour la couche modèle souveraine et agence IA.

Questions fréquentes

01Combien coûte Dust en entreprise ?+
Dust propose plusieurs plans business. Le Pro Plan démarre autour de 30 €/mois/user avec connectors managés et assistants illimités. Les plans Enterprise sont sur devis avec SSO avancé, audit log, et engagement de data residency contractuel. Le prix est généralement compétitif vs ChatGPT Enterprise ou Claude Enterprise, avec un avantage souveraineté décisif. À côté, prévoir le temps de setup initial (1-2 semaines) et la formation des cohortes utilisateurs (2-3 semaines). Le coût total reste maîtrisé pour des structures de 50 à 500 personnes.
02Dust vs ChatGPT Team vs Claude Workspace : que choisir ?+
Dust gagne quand la souveraineté EU est prioritaire (RGPD strict, data residency, conformité), et quand les connectors data internes sont au cœur du use case. ChatGPT Team gagne sur l'écosystème Custom GPT et les fonctionnalités multimodales. Claude Workspace gagne sur la rédaction longue et la qualité de raisonnement. Beaucoup d'équipes finissent par avoir Dust + un autre LLM pour des usages spécifiques. L'arbitrage dépend de la sensibilité data et du mix de cas d'usage. Voir agence ChatGPT et agence Claude Cowork.
03Quels connectors Dust supporte-t-il nativement ?+
La liste s'étoffe en continu. Aujourd'hui : Notion, Slack, Google Drive, Microsoft 365, GitHub, GitLab, Confluence, Salesforce, HubSpot, Intercom, Zendesk, Snowflake, et plusieurs autres. Les connectors gèrent l'ingestion incrémentale, le respect des permissions source (un user voit uniquement ce qu'il peut voir dans la source), et le rafraîchissement automatique. Pour les sources non supportées, Dust expose une API d'ingestion custom et permet d'écrire des connectors maison via la couche Apps.
04Dust est-il RGPD-compatible pour des data sensibles ?+
Oui par construction. Dust est une startup française avec hébergement EU (AWS Frankfurt et OVH/Scaleway pour certains contrats), DPA conforme RGPD, et engagement zero retention sur les LLM tiers utilisés (Claude, GPT, Mistral). Sur des secteurs sensibles (santé, banque, public), Dust est souvent la seule option qui passe les comités de sécurité sans friction majeure. L'équipe rédige la doc DPO et accompagne les validations internes. Voir agence Mistral pour la couche modèle souveraine en complément.
05Combien d'assistants faut-il créer dans Dust ?+
Moins que ce qu'on pense. La règle pratique : 5 à 10 assistants principaux, avec un scope précis chacun. Au-delà, l'utilisateur ne sait plus lequel choisir et la valeur perçue chute. L'équipe préconise un assistant par grande fonction (RH, support, vente, tech, juridique), puis 2-3 assistants spécialisés sur des cas à fort ROI (onboarding, draft commercial, analyse de contrat). Mieux vaut 5 assistants bien faits que 30 brouillons. L'optimisation continue se fait en améliorant les assistants existants, pas en empilant des nouveaux.
06Comment éviter qu'un assistant Dust hallucine ?+
Trois garde-fous. Premièrement, RAG bien curé : ingèrer uniquement la doc à jour, archiver l'obsolète, étiqueter par confiance. Deuxièmement, prompt strict qui demande à l'assistant de citer ses sources et de répondre "je ne sais pas" plutôt qu'inventer. Troisièmement, eval set de 30-50 cas qui tournent à chaque update de la knowledge base. Sur les déploiements pilotés, on observe un taux d'hallucination divisé par 3 à 5 après ces 3 couches vs un assistant configuré naïvement.
07Combien de temps pour déployer Dust en entreprise ?+
Cadrage et premier assistant pilote en 4-6 semaines. Déploiement large sur 5-10 assistants en 90 jours. Le temps de setup technique est court (Dust est ergonomique), le temps long est consacré à la curation de la knowledge base, au design des assistants, et surtout à l'adoption. Sans adoption, un déploiement Dust technique réussi reste un échec business. L'équipe insiste sur les formations en cohortes et les Champions par département pour atteindre la cible de productivité.
08Dust permet-il d'utiliser plusieurs LLM ?+
Oui, c'est un de ses gros atouts. Chaque assistant peut être configuré avec un LLM différent (Claude, GPT-4o, GPT-5, Mistral, Gemini, et d'autres). Tu peux router automatiquement par cas d'usage : Mistral pour les cas sensibles EU, Claude pour la rédaction longue, GPT pour le grand public. Cette approche multi-modèle évite la dépendance à un seul fournisseur et permet d'optimiser le rapport qualité/coût par assistant. L'équipe configure ces routings et fait les A/B tests qualité régulièrement.
09Peut-on intégrer Dust avec n8n ou Make ?+
Oui, Dust expose une API qui permet d'appeler les assistants depuis n8n, Make, ou tout autre orchestrateur. Cas d'usage typique : un workflow n8n qui reçoit un ticket support, appelle l'assistant Dust pour générer une réponse draft, et la pousse dans Zendesk en mode brouillon pour validation humaine. Ça transforme Dust d'un outil chat en un component backend dans tes workflows. L'équipe configure ces ponts pour automatiser les use cases à fort volume. Voir agence n8n et agence Make.
10Que faire si Dust ne supporte pas un cas d'usage spécifique ?+
Trois options. Premièrement, Dust Apps : la fonctionnalité avancée qui permet d'écrire des assistants custom en mode dataflow (input → preprocessing → LLM → postprocessing → output). Deuxièmement, intégration via API depuis un workflow externe (n8n, code custom). Troisièmement, sortir le cas d'usage de Dust et le construire directement en API LLM (Anthropic, OpenAI, Mistral). L'équipe arbitre selon la criticité et le ROI. Dans 80 % des cas, Dust Apps + connector custom suffisent. Le reste se fait en dehors.
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Construis tes assistants IA souverains.

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