Travaux manuels répétitifs
La lecture, la classification, la vérification ou la réponse consomment du temps et des limites.
Intelligence artificielle et apprentissage automatique
L'IA pour résoudre des problèmes réels – ne pas ajouter un autre outil.
Nous concevons et développons des solutions d'IA et d'apprentissage automatique generatif autour de nos clients.
GenAILangue, connaissances et contenu appliqués aux flux de travail.
MLPrédiction, classification et détection des patrons.
VoiceInteractions automatisées liées à l'entreprise.
HumanContrôle, validation et traçabilité là où ils comptent.
Renseignements appliqués
La technologie commence par comprendre quel problème mérite d'être résolu.
Nous n'avons pas commencé par un modèle ou une tendance. Nous analysons le travail réel, les données disponibles, les décisions et les exceptions. Nous sélectionnons ensuite la bonne combinaison de l'IA Generative, Machine Learning, l'automatisation et le développement logiciel pour créer une solution utile, intégrée et mesurable.
Ce que nous pouvons résoudre
Processus longs, information qui ne s'élargit pas et décisions qui peuvent s'améliorer.
L'IA crée de la valeur lorsqu'elle devient partie intégrante d'un workflow spécifique et que son résultat peut être validé clairement.
Information non structurée
Les documents, les conversations et les connaissances internes existent, mais sont difficiles à consulter ou à traiter.
Les modèles difficiles à anticiper
Les données historiques contiennent des signaux qui peuvent soutenir la prévision, la hiérarchisation et la détection.
Expériences isolées
Il existe des prototypes ou des outils d'IA, mais ils ne sont pas intégrés aux données, aux systèmes et aux équipes responsables.
Ce que nous développons
Des solutions complètes, du modèle à l'intégration avec le travail quotidien.
Nous sélectionnons la technologie et l'architecture autour du cas d'utilisation, du risque, des données et du volume, et non pas une plateforme fermée.
IA générique
Langue et connaissances dans les flux de travail réels.
- Assistants spécialisés et copilotes
- Recherche de documents et de connaissances
- Extraction, synthèse et génération de contenu
- Intégration du modèle et de l'API
L'apprentissage automatique
Modèles qui tirent des enseignements des données et des modèles.
- Prédiction et prévision
- Classification et hiérarchisation
- Cote et recommandation
- Détection des anomalies
Voix et conversation
Interactions automatisées liées aux opérations.
- Agents d'appel et de voix
- Transcription et compréhension
- Vérification et saisie des données
- Escalade aux équipes humaines
Produit et intégration
Nous transformons le modèle en une capacité utilisable.
- Applications, interfaces et back office
- API et intégration du système
- Autorisations, sécurité et traçabilité
- Suivi et évolution
Comment nous travaillons
Du problème à une solution intégrée et validée qui peut évoluer.
- 01
Définir le problème
Nous spécifions les utilisateurs, le flux de travail, les résultats attendus, les limites et les mesures de valeur.
- 02
Préparer les données et l'architecture
Nous examinons les sources, la qualité, les autorisations, les risques et l'intégration aux systèmes existants.
- 03
Essai et validation
Nous construisons une première solution limitée et testons la précision, l'utilité et les exceptions avec des cas réels.
- 04
Intégrer et exploiter
Nous déployons, surveillons, documentons et améliorons la solution par une utilisation réelle.
Cas d'utilisations ciblées
L'intelligence s'applique aux processus réels.
Deux solutions développées autour de besoins opérationnels et de relations client spécifiques. Nous allons élargir les deux cas avec des données et des résultats.
Gestion de la garantie
Une solution pour le système de gestion de garantie.
Automatisation vocale
FUTURENER
Un système d'appel automatisé pour vérifier les données et gérer l'activation du contrat d'approvisionnement en électricité.
Pourquoi Sitelicon
L'IA nécessite le développement, l'intégration et la connaissance des processus.
Nous avons passé 21 ans à construire des technologies et des systèmes de connexion. Cette expérience nous permet de transformer les modèles d'IA en solutions adaptées aux applications, données, équipes et opérations existantes.
- L'IA et l'apprentissage automatique, menés par le cas d'utilisation
- Développement de logiciels et intégration de systèmes
- Validation, sécurité et traçabilité humaines
- Déploiement, suivi et évolution continue
Frequently asked questions
Intelligence artificielle avec un cas d'utilisation clair.
01Quelle est la différence entre l'IA et l'apprentissage automatique ?+
L'IA est particulièrement utile pour la langue, les documents, les connaissances et les conversations. L'apprentissage automatique apprend les modèles pour prédire, classifier, prioriser ou détecter.
02Pouvez-vous intégrer la solution à nos systèmes ?+
Oui. Nous construisons des applications, API et automatismes qui connectent l'intelligence avec ERP, CRM, ecommerce, bases de données, téléphonie et autres plateformes.
03Avons-nous besoin d'une grande quantité de données?+
Certains modèles prédictifs ont besoin d'un historique suffisamment fiable; certaines solutions génératrices peuvent utiliser la documentation et les services existants. Nous évaluons cela avant de choisir l'approche.
04Comment contrôlez-vous la sortie de l'IA ?+
Nous définissons les critères d'évaluation, la traçabilité, les autorisations, les limites et l'examen humain en fonction de l'impact du processus et des risques.
05Pouvons-nous commencer par un procès limité?+
Oui. Nous recommandons de limiter le flux de travail, les sources et les paramètres pour valider l'utilité et la viabilité avant d'étendre.
Intelligence artificielle appliquée
Quel vrai problème voulez-vous résoudre avec l'IA ?
Parlez-nous du flux de travail, des personnes impliquées, des données disponibles et des résultats qui devraient s'améliorer. Nous concevrons une première portée vérifiable.
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