Avec Q by EQS, présenté le 28 octobre 2026, EQS Group entend dépasser le stade de l’assistant conversationnel pour intervenir directement dans les processus métiers. La solution doit aider les équipes dans leur travail quotidien, en s’adaptant aux exigences de conformité pour gérer des tâches chronophages.

Un agent ancré dans les données de l’entreprise

Intégrée à Compliance Cockpit, la nouvelle couche d’IA s’appuie sur les informations déjà présentes dans la plateforme, mais aussi sur les politiques internes, les règles d’évaluation et les critères de risque propres à chaque organisation. Cette contextualisation doit permettre de produire des réponses adaptées aux procédures de l’entreprise, plutôt que des résultats génériques.

Le chatbot Q Assistant permet notamment d’interroger les dossiers en langage naturel, d’explorer différentes pistes d’analyse ou de préparer des documents. L’utilisateur peut poursuivre ses questions sans devoir reconstituer le contexte à chaque échange.

Le dispositif vise aussi les tâches administratives qui mobilisent une part importante du temps des équipes : synthèse de pièces jointes, classification de documents, identification des personnes citées ou évaluation de la gravité d’un signalement. L’assistant accompagne ainsi l’analyse et la préparation des décisions, sans se substituer aux professionnels chargés de les valider.

Une solution dédiée à la gestion des alertes

La gestion des alertes constitue l’un des premiers terrains d’application. Dans Integrity Line, l’outil d’EQS dédié aux signalements et aux enquêtes internes, Q peut résumer les éléments transmis, classer les dossiers selon les critères définis par l’entreprise et rapprocher les personnes mentionnées des données RH disponibles.

L’assistant peut également aider les enquêteurs à préparer des questions d’entretien, à identifier les preuves à recueillir ou à rédiger des réponses aux lanceurs d’alerte. EQS prévoit d’enrichir ces fonctions avec la structuration automatique des notes d’entretien et la production de synthèses facilitant la transmission des dossiers.

L’étape suivante repose sur les Q Agents, les équipes pourront décrire en langage naturel une tâche à effectuer et préciser les procédures à respecter. L’agent devra alors enchaîner plusieurs opérations, limitant les interventions manuelles et les changements d’outil. EQS souhaite également rapprocher les informations issues de différents dossiers afin de repérer des schémas qui resteraient invisibles à l’échelle d’une enquête isolée.

La supervision humaine comme garde-fou

EQS indique que les utilisateurs pourront examiner et modifier les recommandations de l’agent, tandis que les droits d’accès existants resteront appliqués. Des journaux d’audit doivent conserver la trace des recommandations, des validations et des modifications effectuées. Les organisations pourront également choisir les capacités activées et les personnes qui y ont accès.

L’éditeur affirme par ailleurs que les données de ses clients ne servent pas à entraîner les modèles d’IA intégrés à ses produits. EQS affirme sélectionner les modèles en fonction des tâches, en combinant évaluations techniques et examens par des spécialistes de la conformité.

La qualité réelle des résultats dans des situations complexes reste un enjeu crucial, reste un enjeu crucial lorsque les faits sont incomplets ou contradictoires. La traçabilité et la possibilité de corriger les recommandations constituent des garanties utiles, mais ne dispensent pas les entreprises de vérifier les performances de l’outil dans leurs propres processus. Le défi sera donc de trouver le bon niveau d’automatisation sans diluer la responsabilité des décisions.