Des chatbots aux
agents experts autonomes
Des architectures en développement pour connecter nos IA spécialisées et automatiser vos processus métiers complexes au niveau local, en toute sécurité.
Le point de blocage : les limites du RAG traditionnel
Les configurations RAG (Retrieval-Augmented Generation) standards peinent face aux requêtes complexes par étapes. De plus, s'appuyer sur des modèles généralistes massifs fait exploser le coût des tokens et la latence opérationnelle. Les entreprises ont besoin d'architectures dimensionnées au plus juste, capables d'orchestrer des tâches spécialisées sans risque de transit des données.
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Optimisation de la latence : réduire au minimum le temps de réponse des requêtes complexes par étapes par rapport aux modèles cloud massifs.
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Confinement à 100% : garantir que toutes les couches de raisonnement s'exécutent localement, sans transit de données à l'extérieur.
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Économie de tokens : viser des gains d'infrastructure majeurs grâce à l'usage exclusif de chaînes de modèles compacts et spécialisés.
Q&A
Nous prônons une transparence technique stricte : notre framework d'IA d'agent est actuellement en phase de validation interne au sein de notre laboratoire. Si nos modèles comme AlphaDigit gèrent déjà l'intelligence documentaire au quotidien, nos travaux de R&D actuels se concentrent sur l'enchaînement de ces briques pour en faire des agents autonomes. Nous choisissons de valider empiriquement ces architectures avant de les ouvrir à un déploiement commercial à grande échelle.
Oui. L'interopérabilité est un pilier fondamental de notre ingénierie. Nos architectures d'agents sont conçues dès le départ pour s'intégrer via des API standards ou des connecteurs locaux. Cela leur permettra de requêter en toute sécurité vos bases SQL privées, vos ERP ou vos systèmes de gestion documentaire (GED), sans imposer de refonte structurelle de votre infrastructure informatique.
Pas sur un périmètre professionnel ciblé. Si les LLM généralistes ont besoin de centaines de milliards de paramètres pour la rédaction créative ou le raisonnement global, les tâches expertes exigent surtout une forte concentration contextuelle. En dimensionnant l'architecture au plus juste selon vos règles métiers et votre vocabulaire, nous visons une utilité opérationnelle équivalente pour 90% des cas d'usage industriels, avec une vitesse d'exécution accrue et une isolation totale des données.
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