Votre message a été envoyé.
Nous traiterons votre demande et vous contacterons dès que possible.
Le formulaire a été soumis avec succès.
Vous trouverez de plus amples informations dans votre boîte aux lettres.

Sélection de la langue

N'importe qui peut insérer un modèle dans une interface utilisateur de chat. Peu d'équipes vont plus loin dans la recherche, les citations, le contrôle d'accès et les contrôles de qualité. Innowise le fait, de sorte que le LLM résiste à toutes les étapes au-delà de la phase pilote.
N'importe qui peut insérer un modèle dans une interface utilisateur de chat. Peu d'équipes vont plus loin dans la recherche, les citations, le contrôle d'accès et les contrôles de qualité. Innowise le fait, de sorte que le LLM résiste à toutes les étapes au-delà de la phase pilote.
Innowise construit un LLM de domaine, ajoute des évaluations et des MLOps, et documente la propriété, la gouvernance et les playbooks de déploiement. Vous maintenez la qualité des réponses à un niveau constant alors que l'utilisation s'étend à toutes les équipes.

Améliorez la cohérence des réponses sur tous les canaux et accélérez les cycles d'approbation. Nous personnalisons les messages-guides, les outils et les garde-fous qui sont propres à vos politiques et à la voix de votre marque.

La précision est l'un des facteurs les plus importants pour réduire la maintenance et les ajustements. Innowise affine les modèles sur des exemples validés et des invites de type production, puis effectue des tests de régression sur les cas limites afin de renforcer davantage les modèles.

Le changement est une bonne chose, mais il est difficile à adopter. Nous aidons les équipes à se familiariser avec leurs outils quotidiens en connectant les LLMN au CRM, aux services d'assistance et aux entrepôts de documents, puis en ajoutant le SSO, les rôles et la surveillance. Tout est traçable. Pas d'aliénation.

Vous avez besoin d'une fonctionnalité LLM, et pas seulement d'un point final ? Nos développeurs LLM fournissent l'UX, les API, les analyses et les boucles de rétroaction. Vous lancez rapidement et améliorez avec des données d'utilisation, des tests A/B et des démonstrations hebdomadaires.

Associez les LLM à la ML pour le classement, la détection d'intention, le routage et la prédiction. Nos ingénieurs ML construisent des pipelines et des contrôles de dérive qui maintiennent les résultats pertinents au fur et à mesure que les données changent.

Les spécialistes de la sécurité renforcent le RAG avec des autorisations, des défenses contre l'injection de messages, des filtres pour les informations personnelles et des pistes d'audit. Les tests de l'équipe rouge valident les contrôles avant que les utilisateurs n'obtiennent l'accès.

Le choix du modèle commence par des benchmarks sur vos tâches, vos limites de latence et votre budget. Les architectes conçoivent le routage, la stratégie contextuelle, la mise en cache et les solutions de repli pour que les coûts restent prévisibles.

Innowise construit un LLM de domaine, ajoute des évaluations et des MLOps, et documente la propriété, la gouvernance et les playbooks de déploiement. Vous maintenez la qualité des réponses à un niveau constant alors que l'utilisation s'étend à toutes les équipes.

Améliorez la cohérence des réponses sur tous les canaux et accélérez les cycles d'approbation. Nous personnalisons les messages-guides, les outils et les garde-fous qui sont propres à vos politiques et à la voix de votre marque.

La précision est l'un des facteurs les plus importants pour réduire la maintenance et les ajustements. Innowise affine les modèles sur des exemples validés et des invites de type production, puis effectue des tests de régression sur les cas limites afin de renforcer davantage les modèles.

Le changement est une bonne chose, mais il est difficile à adopter. Nous aidons les équipes à se familiariser avec leurs outils quotidiens en connectant les LLMN au CRM, aux services d'assistance et aux entrepôts de documents, puis en ajoutant le SSO, les rôles et la surveillance. Tout est traçable. Pas d'aliénation.

Vous avez besoin d'une fonctionnalité LLM, et pas seulement d'un point final ? Nos développeurs LLM fournissent l'UX, les API, les analyses et les boucles de rétroaction. Vous lancez rapidement et améliorez avec des données d'utilisation, des tests A/B et des démonstrations hebdomadaires.

Associez les LLM à la ML pour le classement, la détection d'intention, le routage et la prédiction. Nos ingénieurs ML construisent des pipelines et des contrôles de dérive qui maintiennent les résultats pertinents au fur et à mesure que les données changent.

Les spécialistes de la sécurité renforcent le RAG avec des autorisations, des défenses contre l'injection de messages, des filtres pour les informations personnelles et des pistes d'audit. Les tests de l'équipe rouge valident les contrôles avant que les utilisateurs n'obtiennent l'accès.

Le choix du modèle commence par des benchmarks sur vos tâches, vos limites de latence et votre budget. Les architectes conçoivent le routage, la stratégie contextuelle, la mise en cache et les solutions de repli pour que les coûts restent prévisibles.

Transformez le travail répétitif en flux automatisés : triage des tickets, questions-réponses sur les documents, ébauches de rapports et routage. Les équipes consacrent moins de temps aux tâches de copier-coller et plus de temps aux décisions et aux livraisons.
Utilisez le bon modèle pour chaque tâche et contrôlez les dépenses en jetons grâce à la mise en cache, à la mise en lots et aux plafonds d'utilisation. La diminution du nombre d'heures de travail manuel par demande permet de réduire les coûts d'exploitation de l'assistance et du back-office.
Accélérer les cycles internes tels que les approbations, les révisions et la recherche de connaissances. Le personnel obtient des réponses avec des citations de sources approuvées, ce qui réduit les allers-retours et permet de faire avancer le travail entre les différentes fonctions.
Augmentez les conversions et les ventes additionnelles grâce à de meilleures réponses sur les produits, à des devis plus rapides et à des contacts personnalisés basés sur vos données. Les équipes de vente répondent plus rapidement et assurent un suivi avec des messages de meilleure qualité.
Déployez la même capacité LLM à travers les équipes, les régions et les canaux en utilisant des garde-fous, des rôles d'accès et une surveillance partagés. Les nouveaux cas d'utilisation sont livrés plus rapidement une fois que la plate-forme de base est en place.
Donnez aux clients des réponses plus rapides et plus précises grâce à des assistants qui se réfèrent à votre base de connaissances et suivent votre ton. Les escalades sont confiées au bon agent en fonction du contexte, ce qui accroît la satisfaction et la fidélisation.

Un LLM n'est utile que s'il peut tirer le bon contexte et rester cohérent dans des conditions de trafic réelles. Notre équipe construit le système complet autour de lui : RAG, intégrations, contrôles de qualité et contrôles des coûts. Ainsi, les équipes obtiennent des réponses fiables dans leurs outils quotidiens, et les dirigeants obtiennent un déploiement qu'ils peuvent mesurer et mettre à l'échelle.
S'appuyer sur une équipe qui couvre l'ensemble de la surface : LLM + NLP, backend, DevOps et sécurité. Nous fournissons des citations, des journaux d'audit, des suites d'évaluation et une surveillance dès le premier jour, puis nous restons sur place pour maintenir la qualité au fur et à mesure de l'évolution de votre contenu et de votre utilisation.
Chaque projet LLM commence par une question difficile : que doit faire le modèle et que ne doit-il jamais faire ? Notre équipe suit un processus de livraison qui permet de visualiser dès le premier jour la portée, la qualité, la sécurité et les coûts d'exécution.
Les équipes bancaires et fintech utilisent les copilotes LLM Innowise pour l'assistance KYC, les résumés de cas de fraude et les rapports d'analystes. Les utilisateurs de Engine les intègrent aux systèmes centraux et mettent en place des règles d'accès, des journaux et des pistes d'audit.

Les équipes chargées des opérations de vente au détail et du commerce électronique bénéficient de fonctions LLM qui répondent aux questions sur les produits, résument les commentaires et aident le personnel à gérer les stocks et les prix. Innowise connecte les assistants au catalogue, aux points de vente et aux données des clients avec un accès basé sur les rôles.

Les équipes marketing utilisent les LLM Innowise pour les variantes de textes, le regroupement de mots clés, les informations sur l'audience et la création de rapports. Les intégrations avec les piles MarTech et AdTech permettent d'obtenir des résultats conformes à la marque, mesurables et faciles à approuver.

Les équipes médias bénéficient de flux de travail LLM pour le marquage des métadonnées, les résumés de scénario, les notes de droits et la prise en charge de la diffusion en continu. Innowise tire le contexte de votre DAM et de votre CMS, de sorte que les réponses restent ancrées dans le contenu approuvé.

Les équipes cliniques bénéficient d'assistants LLM pour la messagerie patient, les résumés de visite et la recherche de protocoles. Innowise ajoute des contrôles de sécurité, une journalisation et des intégrations, afin que les équipes puissent agir rapidement tout en protégeant les données sensibles.

Les plates-formes d'apprentissage en ligne bénéficient de fonctions LLM pour le chat de tutorat, la génération de contenu et l'assistance aux cours pour les apprenants et les administrateurs. Innowise s'intègre aux données LMS et ajoute des fonctions de modération, d'analyse et d'accès basé sur les rôles.

Les équipes de voyage automatisent l'aide à la réservation, les ébauches d'itinéraires, les questions-réponses sur les politiques et la gestion des perturbations grâce aux LLM Innowise. Les intégrations avec les moteurs de réservation et les systèmes de gestion de la relation client permettent aux agents de répondre plus rapidement et de commettre moins d'erreurs.

Les équipes automobiles utilisent les LLM pour les questions-réponses sur les manuels techniques, l'assistance aux concessionnaires, la recherche de pièces détachées et les résumés de diagnostics. Innowise connecte les assistants aux documents d'ingénierie et aux données des véhicules avec un contrôle d'accès et une surveillance.


Nous estimerons la valeur, les risques, le calendrier et l'effort de construction au cours d'un court sprint de découverte.
J'ai été impressionné par la qualité du code dès le début. Leur fréquence et leur style de communication étaient pertinents et n'allaient jamais au-delà de ce qui était nécessaire, mais pas moins non plus.
Ils ont dépassé nos attentes et sont réactifs lorsque nous demandons des changements ou des informations supplémentaires. Leur communication est facile et efficace. Ils ont une bonne compréhension de la tâche à accomplir, ce qui leur permet de proposer l'approche de développement la plus appropriée.
Avant de commencer notre mission, nous avions passé en revue plusieurs sociétés informatiques sur le marché, mais aucune ne se comparait à Innowise en termes de coût de service et de qualité des développeurs de logiciels qui ont travaillé avec nous sur le projet.
La formation d'un LLM implique la préparation d'un ensemble de données, la sélection du modèle et son réglage fin sur des tâches spécifiques. Le processus comprend le nettoyage des données, la sélection des caractéristiques, l'ajustement des hyperparamètres et l'évaluation par rapport à des cas réels pour garantir la précision.
Oui, les LLM peuvent être affinés à l'aide de données spécifiques à un domaine, ce qui permet d'améliorer les performances sur des tâches ciblées telles que le chat d'assistance, le résumé de documents ou les recommandations de vente. Le réglage fin nécessite d'ajuster les paramètres en fonction de vos données réelles afin de garantir la pertinence.
Les LLM sont utilisés dans le service client (chatbots), la création de contenu (génération de texte), les moteurs de recherche (compréhension des requêtes) et l'analyse de données (résumé). Ils peuvent également contribuer à l'automatisation de tâches telles que la génération de rapports, la détection des fraudes et les systèmes de recommandation.
Si les LLM excellent dans la compréhension du langage, ils peuvent produire des hallucinations ou des informations incorrectes. Ils nécessitent également d'importantes ressources informatiques pour leur formation et sont sensibles à la qualité des données. C'est pourquoi nous mettons en œuvre la méthode RAG et le réglage fin pour gérer ces risques.
Les LLM sont des modèles AI avancés formés sur de vastes ensembles de données textuelles. Ils comprennent et génèrent des textes de type humain. Des secteurs tels que la santé, la finance, la vente au détail et l'éducation utilisent les LLM pour le support client, l'analyse de données, la génération de contenu, etc.
Les développeurs LLM de Innowise travaillent avec une large gamme de modèles AI, y compris OpenAI GPT, BERT, T5, et des modèles propriétaires adaptés à vos cas d'utilisation spécifiques. Nous évaluons et sélectionnons les meilleurs modèles en fonction de vos exigences en matière de précision, de coût et d'évolutivité.
ChatGPT est un LLM puissant pour la conversation, mais il s'agit d'un des nombreux modèles dotés de capacités uniques. Bien qu'il soit excellent pour les tâches conversationnelles, pour les applications spécialisées (comme les soins de santé ou la finance), un modèle plus personnalisé ou plus fin peut être nécessaire pour obtenir des résultats optimaux.
Votre message a été envoyé.
Nous traiterons votre demande et vous contacterons dès que possible.