GenAI
IA générative pour les équipes produit et opérations
shyash.ai, notre propre produit : des agents IA rédigent le brouillon, et une personne l'approuve avant publication.
shyash.ai, notre propre produit : des agents IA rédigent le brouillon, et une personne l'approuve avant publication.
- Votre équipe
- Des réponses tirées de vos propres documents
- Votre produit
- Rédaction, résumés et recherche intégrés
- Où il s'exécute
- Modèles privés dans votre propre infrastructure
- Notre produit
- shyash.ai : des agents IA, une personne approuve
Quand les équipes nous appellent au sujet de l'IA
Chaque ligne renvoie à notre façon de traiter le sujet.
- Le personnel passe des heures par jour à ressaisir des documents de back-office.Notre approche
- Le pilote d'IA n'a jamais passé le cap de la démo à la production.Notre approche
- Les données de l'entreprise doivent rester dans votre propre infrastructure.Notre approche
- Vous choisissez : des licences Copilot ou un pipeline de documents.Notre approche
- Il n'y a pas d'équipe ML pour exploiter le système après le lancement.Notre approche
- Vous dimensionnez des serveurs GPU pour un modèle de langage privé.Notre approche
Ce que l'IA générative fait pour votre équipe
Dans votre propre infrastructure
- 01Vos documentsPolitiques, contrats, manuels et tickets, conservés là où ils sont déjà.
- 02Index de rechercheTrouve les passages qui répondent à la question : génération augmentée par récupération (RAG).
- 03Modèle de langage privéRédige la réponse à partir de ces passages, sur des serveurs que vous contrôlez.
- 04Votre équipeObtient la réponse dans les outils et les systèmes qu'elle utilise déjà.
- 01
Réponses à partir de documents
Votre équipe pose une question en langage courant et obtient une réponse tirée de vos politiques, contrats, manuels et tickets. Le système est de la génération augmentée par récupération (RAG) sur vos propres documents.
Fine-tuning ou RAG sur les données de l'entreprise
- 02
Des documents aux enregistrements
Nous avons mené une intégration LLM jusqu'en production dans le périmètre FinTech d'un client : extraction et normalisation d'avis non structurés émis par des brokers et des places de marché — opérations sur titres, modifications d'instruments et de marges — en enregistrements structurés que consomme le système de trading.
Traitement de documents par IA
- 03
Fonctions dans votre produit
Rédaction, résumés et recherche intégrés au produit que vous exploitez déjà : le produit rédige des réponses et des rapports à partir de ses propres données, raccourcit les longs fichiers et retrouve des enregistrements à partir d'une demande en langage courant.
API OpenAI ou API Anthropic
- 04
Modèles de langage privés
Nous déployons des modèles de langage privés dans votre propre infrastructure et les connectons aux systèmes que vous exploitez déjà. Vos documents et les données de vos clients restent dans votre périmètre.
API OpenAI ou modèle auto-hébergé
- 05
Pilotes bloqués
Un pilote qui a fonctionné en démonstration et n'est jamais arrivé en production. Nous reprenons les projets restés bloqués avec une autre équipe et les menons jusqu'en production, dans votre infrastructure lorsque les données doivent y rester.
Le pilote d'IA qui n'est jamais arrivé en production
Notre produit · shyash.ai
shyash.ai : des agents IA recherchent et rédigent, une personne approuve
- Agents
- Ils recherchent, rédigent, vérifient et mesurent
- Mémoire
- Une base commune de faits et de décisions de l'entreprise
- Contrôle
- Une personne approuve tout ce qui est publié
Serveurs propres ou API hébergée
Un modèle privé tourne dans votre propre infrastructure, et les documents y restent. Une API hébergée d'OpenAI ou d'Anthropic ne demande aucun serveur de votre côté, et le texte part chez le fournisseur. Ces pages exposent les compromis et la mémoire GPU dont un modèle privé a besoin.
Étape suivante
Vous construisez une fonction d'IA ou un pipeline de documents ?
Envoyez quelques lignes sur les documents, sur les systèmes auxquels le modèle doit se connecter, et sur la possibilité ou non que les données quittent votre infrastructure.
Nous répondons sous 24 heures avec un plan d'action clair.
Trois façons de travailler avec nous
- 1
Livraison complète
Nous prenons en charge tout le projet, de l'architecture au lancement en passant par le développement.
- 2
Une équipe dédiée
Des ingénieurs qui travaillent uniquement sur votre produit, aussi longtemps qu'il le faut.
- 3
Des ingénieurs dans votre équipe
Nos ingénieurs rejoignent votre équipe et travaillent dans votre processus, avec vos responsables.
Vous gardez l'entière propriété du produit et du code, à l'exception de nos composants réutilisables.
Vous payez un système livré ou une équipe pour une durée convenue. Nous ne vendons pas l'accès à un produit.
Comment nous démarrons
- 1
Décrivez votre projet
Quelques lignes sur ce que vous construisez et sur ce qui vous bloque.
- 2
Appel gratuit de présentation du projet
Une séance de 30 minutes pour discuter de votre projet et de son architecture.
- 3
Tarification du projet
Après la séance, nous chiffrons le travail pour votre projet.
- 4
Construire avec nous
Livraison complète, équipe dédiée ou ingénieurs intégrés à votre équipe.
Questions qu'on nous pose
Que désigne-t-on par IA générative ?
Des modèles qui produisent du texte, des images ou du code à partir d'une instruction. Les grands modèles de langage derrière ChatGPT, Claude et Gemini travaillent sur du texte : ils répondent aux questions, rédigent des brouillons, résument des documents et en extraient des faits.
Que peut faire l'IA générative pour les équipes opérations ?
L'essentiel de la valeur se trouve dans le travail riche en texte : répondre aux questions du personnel à partir des documents internes, rédiger des réponses et des rapports, résumer de longs fichiers, et transformer des avis, des formulaires et des e-mails en enregistrements structurés pour vos systèmes.
Le modèle peut-il tourner dans notre propre infrastructure ?
Oui. Nous déployons des modèles de langage privés dans votre propre infrastructure et les connectons aux systèmes que vous exploitez déjà. Nous construisons aussi de la génération augmentée par récupération (RAG) sur vos propres documents.
Qu'est-ce que shyash.ai et qui l'a construit ?
shyash.ai est notre propre produit : il montre aux entreprises ce que les assistants IA disent à leurs acheteurs. Il repose sur des agents IA qui recherchent, rédigent, vérifient et mesurent, et une personne approuve tout ce qui est publié.
Quels travaux de GenAI acceptez-vous ?
Des réponses tirées des documents propres à votre entreprise, des fonctions d'IA dans votre produit et des enregistrements structurés issus de documents, sur des modèles privés dans votre propre infrastructure. Notre propre produit, shyash.ai, repose sur des agents IA, et une personne approuve tout ce qui est publié.
À lire avant de construire
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Nous répondons sous 24 heures avec un plan d'action clair.
Appel gratuit de présentation du projet · 30 minutes