AI Copilot Development Company

Qu'est-ce qu'un copilote IA ?

Un copilote d'IA est un assistant conversationnel alimenté par les données disponibles au sein de votre organisation. Ce chatbot aide vos employés à trouver des réponses à leurs questions en utilisant les mêmes données et documents que ceux auxquels ils ont accès.

En quoi un copilote d'IA est-il différent d'un chatbot ?

Un chatbot traditionnel ne peut répondre qu'à des questions spécifiques dans un cadre défini de questions scénarisées. Il ne peut pas répondre à des questions qui nécessitent une compréhension de données complexes et contextuelles. Un copilote d'IA utilise de grands modèles de langage et une technologie de génération augmentée de recherche pour comprendre les complexités de la demande entrante et fournit une réponse tirée de bases de données de connaissances internes réelles.

Qu'est-ce que le RAG et comment améliore-t-il les performances du copilote IA ?

RAG (retrieval-augmented generation) est une méthode qui utilise diverses sources de données pour récupérer les données pertinentes avant de générer une réponse. En utilisant des documents réels comme base de réponse plutôt qu'un simple modèle général, un copilote IA peut fournir des réponses précises, étayées par des attributions de sources.

Comment un copilote d'IA utilise-t-il nos données internes ?

Un copilote d'IA catalogue vos fichiers, bases de données et systèmes intégrés dans une base de données vectorielle, puis effectue une recherche sémantique à la recherche des informations les plus pertinentes correspondant à l'information demandée. Vos données restent dans votre infrastructure et ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles externes.

Un copilote IA peut-il fournir des réponses avec des sources ?

Oui, et chaque réponse générée par l'assistant contiendra l'attribution du fichier et/ou de la section utilisée pour répondre. Les employés disposeront d'un moyen d'authentifier la réponse et de remonter à la source de l'information. C'est l'un des aspects fondamentaux de l'architecture RAG que nous utilisons pour tous les projets.

La solution peut-elle être intégrée à nos systèmes existants ?

Oui, nous fournissons des connecteurs qui permettent l'intégration avec Confluence, SharePoint, Jira, CRM, ERP et des systèmes de stockage de fichiers, et nous fournissons une API REST pour accéder à Copilot à partir de n'importe laquelle de vos applications internes. Le niveau d'intégration et les contrôles d'accès sont déterminés lors de la phase d'architecture.

Comment assurer la sécurité des données et le contrôle d'accès ?

Nous mettons en œuvre un système de contrôle d'accès basé sur les rôles qui reproduit votre structure actuelle de permissions. Cela signifie que chaque employé n'a accès qu'aux données qu'il est autorisé à consulter. Tous les traitements de données sont effectués conformément aux normes de sécurité détaillées dans vos directives de conformité et au sein de l'infrastructure que vous avez choisie.

Combien de temps faut-il pour développer et déployer une solution ?

Un déploiement ciblé d'un copilote d'IA commence généralement dans les 4 semaines suivant le MVP convenu, avec une portée limitée ou en utilisant un ensemble de données propres. Les initiatives de plus grande envergure qui comportent plusieurs systèmes dorsaux, des exigences complexes en matière de contrôle d'accès et qui nécessitent un déploiement à l'échelle de l'organisation prennent de 3 à 5 mois.

Quels sont les facteurs qui influencent le coût ?

Les facteurs de coût peuvent inclure plusieurs éléments, tels que le volume et la complexité des données, le nombre de systèmes connectés, l'intégration, les niveaux de contrôle d'accès et les objectifs de performance. Nous fournissons gratuitement une estimation des coûts potentiels après une première séance de cadrage.

Un copilote IA peut-il être personnalisé pour notre entreprise ?

Oui, chaque copilote d'IA que nous créons est personnalisé pour s'adapter aux documents, aux flux de travail, à la terminologie et à l'environnement d'intégration de chaque client. Nous procédons également à des ajustements personnalisés sur les données propriétaires disponibles afin d'accroître le niveau de précision pour les applications spécifiques à un domaine.