Loin des limitations inhérentes aux IA ordinaires, les produits et solutions GenerIA sont conçus pour votre organisation.
Ils s'appuient sur les données privées et publiques que vous sélectionnez et sont adaptés à votre secteur d'activité, à votre terminologie, à vos utilisateurs, à vos applications et à vos processus.
Depuis les modèles et bases de connaissances propres à votre domaine jusqu'aux connecteurs, agents, interfaces et tableaux de bord, chaque couche se configure pour répondre à vos cas d'usage concrets. La gestion continue du cycle de vie des données préserve la précision et la pertinence de votre IA tout en lui permettant d'évoluer au même rythme que votre organisation.
Vous obtenez ainsi une IA qui comprend votre métier, s'intègre à vos méthodes de travail et transforme les données et les savoir-faire qui vous sont propres en valeur opérationnelle pérenne.
Les systèmes d'IA généralistes sont conçus pour savoir un peu de tout sur tout. Les solutions d'IA GenerIA sont conçues pour connaître ce qui compte pour votre organisation.
Votre choix de données - Chaque solution GenerIA intègre les sources privées et publiques que vous sélectionnez : documents internes, bases de données, applications métier, API, sites Web, référentiels structurés ou flux de données continuellement actualisés. Vous pouvez également utiliser un agent de découverte optionnel qui explore le Web en permanence pour identifier et vous suggérer des sources supplémentaires pertinentes. Dans tous les cas, votre organisation conserve la maîtrise des informations qui font autorité, des utilisateurs habilités à y accéder et de la manière dont elles sont exploitées.
Votre sémantique métier - Acronymes, terminologie professionnelle, noms de produits, taxonomies, structures documentaires et règles internes à l'entreprise... ces élements portent souvent des significations qu'un modèle généraliste ne peut pas inférer correctement. Les solutions d'IA GenerIA sont configurées pour comprendre ces vocabulaires spécifiques et les utiliser en cohérence avec votre organisation dans les processus de recherche, de raisonnement et de génération.
Vos cas d'usage - Nos systèmes ne sont pas conçus autour d'un profil sectoriel abstrait. Leurs modèles, leurs sources de connaissances, leurs logiques internes, leurs interfaces et leurs formats de sortie sont définis par les tâches concrètes que vos utilisateurs doivent accomplir.
Une IA sur mesure ne doit pas rester un chatbot isolé. Elle doit augmenter les applications et les processus sur lesquels repose déjà le fonctionnement de votre organisation.
Intégrée à vos applications - Les technologies GenerIA sont disponibles au travers d'interfaces conversationnelles, d'API, de services de machine à machine, d'applications métier ou de chaînes d'agents IA spécialisés. Des connecteurs peuvent également y être ajoutés pour vos sources de données et systèmes métier propriétaires.
Adaptée à vos utilisateurs - Les interfaces, les fonctionnalités, la terminologie, les autorisations et les modes d'interaction peuvent être adaptés à différents publics. Collaborateurs, experts, clients, citoyens ou partenaires n'ont pas nécessairement besoin des mêmes informations, du même niveau de détail ou de la même expérience utilisateur.
Auto-amélioration gouvernée - Avec votre autorisation, les évaluations explicites des utilisateurs, leurs corrections et leurs préférences entre différentes réponses peuvent être converties en jeux de données d'apprentissage gouvernés. Ces signaux peuvent améliorer la recherche d'informations, la construction des prompts ainsi que le comportement applicatif et, lorsque cela est pertinent, affiner les modèles eux-mêmes via différentes techniques telles que Direct Preference Optimization (DPO) ou Identity Preference Optimization (IPO). Ce faisant, les IA GenerIA s'améliorent au fil de leur utilisation sans que la cohérence des entraînements soit jamais compromise ni la gouvernance des données altérée.
Changer les couleurs et ajouter des documents à un modèle générique ne suffit pas à créer une IA sur mesure. La véritable spécialisation s'étend à l'ensemble du système : gouvernance des données, représentation des connaissances, sélection des modèles, recherche d'informations, prompts, règles métier, critères d'évaluation, expérience utilisateur, intégrations et architecture de déploiement.
Cette approche de bout en bout produit des systèmes plus précis dans leur domaine, plus faciles à adopter et plus pérennes que des services d'IA génériques simplement habillés avec une interface personnalisée.
Identification des sources et contrats de données - La première étape consiste à identifier les bases de données, référentiels documentaires, API, espaces de stockage de fichiers et flux de données pertinents. Pour chaque source sont définis son statut de référence, son schéma, sa fréquence d'actualisation, ses règles d'accès, ses exigences de qualité et son cycle de vie attendu. Tout changement ou manquement peut ensuite déclencher des alertes et des processus contrôlés de mise en conformité.
Pipelines d'ingestion et de normalisation - Les contenus hétérogènes tels que les documents, messages, tableaux, enregistrements structurés et données applicatives sont extraits et convertis en représentations adaptées à la recherche transversale et au traitement par les modèles. Les métadonnées préservent des éléments de contexte tels que l'origine, la propriété, les dates, le type de document, les autorisations et la version.
Modélisation des connaissances métier - Les contenus sources sont organisés selon les concepts et les relations pertinents pour le cas d'usage. Les index de recherche, les structures de métadonnées, les dictionnaires terminologiques et, lorsque cela est pertinent, les graphes de connaissances permettent au système de comprendre et d'interpréter les requêtes selon la sémantique propre à votre organisation.
Orchestration propre à chaque cas d'usage - Pour chaque tâche, nous sélectionnons la combinaison appropriée de recherche d'informations, de classement des résultats, de logique métier déterministe, de modèles génératifs et d'agents spécialisés. Toutes les problématiques ne nécessitent ni le modèle le plus volumineux possible, ni même un modèle génératif à chaque étape.
Gestion du cycle de vie des données - Les sources et les jeux de données dérivés sont versionnés et traçables. La fraîcheur des informations, les changements de schéma et la dérive del'information peuvent être surveillés. Lorsque c'est nécessaire, les index ou composants de modèles concernés peuvent être actualisés de manière sélective, et les sources obsolètes retirées sans que soit perdu le lignage historique nécessaire aux audits.
Boucles d'évaluation et d'apprentissage contrôlé - Les tests techniques, les jeux d'évaluation propres au domaine, la télémétrie de production et les retours explicites des utilisateurs fournissent des mesures complémentaires de la qualité du système. Les corrections et les comparaisons entre différentes réponses peuvent être transformées en jeux de données de préférences versionnés (par exemple en paires de réponses acceptées et rejetées) puis validées avant d'être utilisées pour l'application de méthodes d'optimisation. Chaque amélioration reste mesurable, attribuable et réversible, sans réentraînement incontrôlé à partir de conversations brutes comme c'est le cas avec beaucoup d'autres solutions.