Plateforme / IA auto-apprenante

Une IA qui s’améliore avec votre activité.

Une IA statique reste figée le jour de son lancement. L’IA auto-apprenante traite chaque correction de votre équipe comme un signal, et chaque nouvelle version comme une hypothèse à prouver.

01 /Ce qui change

La différence, c’est ce qui fait évoluer le système.

Logiciel traditionnel
Exécute des workflows prédéfinis.
Quand les ingénieurs publient une nouvelle version.
IA traditionnelle
Répond aux questions et rédige du contenu.
Quand un fournisseur met à jour le modèle.
IA auto-apprenante
Fait un vrai travail et apprend de la façon dont vos équipes le corrigent.
Quand une version candidate prouve qu’elle est meilleure sur vos propres cas.
02 /Le mécanisme

Exécuter. Relire. Évaluer. Promouvoir.

La même boucle que celle d’Unify SelfAI. L’observation ne devient apprentissage que lorsqu’elle est évaluée, et l’évaluation ne compte que lorsqu’elle décide de ce qui est déployé.

01

Exécuter

La version actuelle fait un vrai travail dans vos workflows.

02

Relire

Les équipes corrigent ses erreurs. Les corrections deviennent des signaux d’apprentissage.

03

Évaluer

Une version candidate est testée sur des cas mis de côté.

04

Promouvoir

Elle n’est déployée que si elle bat la version actuelle. Chaque changement reste réversible.

01 EXÉCUTER02 RELIRE03 ÉVALUER04 PROMOUVOIRMIS DE CÔTÉPORTE D’ÉVALUATION
03 /Livré comme une stack complète

L’IA auto-apprenante a besoin de toutes les couches qui la soutiennent.

Un modèle qui apprend de votre activité doit être déployé là où se trouvent vos données, entraîné sur ces données et amélioré sur vos propres modèles. FelixSphere livre le système complet, pas une seule brique.

Déploiement

Auto-hébergé ou privé

Fonctionne dans votre propre environnement, derrière Unify Gateway. Les données clients restent sous votre contrôle.

Entraînement

Vos propres modèles

Entraînez et faites le fine-tuning de modèles sur vos données, avec une capacité de calcul que vous n’avez pas à posséder.

Données

Vos données, rendues exploitables

Données historiques, exemples produits par des experts et corrections enregistrées, avec leur provenance.

Modèles

Des modèles de fondation à disposition

Partez de 300+ modèles, comparez-les et routez entre eux via Unify API.

Évaluation

Soumis aux preuves

Chaque nouvelle version est notée sur des cas mis de côté avant de remplacer la version actuelle.

Opérations

Exploité avec vous

FelixSphere déploie, supervise et améliore le système aux côtés de votre équipe.

04 /Principes

Une amélioration que vous pouvez inspecter.

01

Les corrections sont un signal

Une correction faite une fois ne devrait pas avoir à être refaite. Chaque correction est enregistrée comme exemple d’apprentissage.

02

Évaluation sur des cas mis de côté

Les versions candidates sont notées sur des exemples qu’elles n’ont jamais vus, selon une grille fixée à l’avance.

03

La promotion se mérite

Une nouvelle version ne remplace l’actuelle que si elle l’emporte. Aucune dérogation.

04

Chaque changement est réversible

Chaque version est enregistrée et peut être restaurée en une étape.

05

Vos données, vos modèles

Utilisez votre propre clé de modèle, ou passez par Unify API avec des contrôles de rétention et de région.

06

Commence petit, grandit avec vous

Commencez avec une équipe et un workflow. Ajoutez des équipes à mesure que les preuves s’accumulent.

Calcul · Données · Modèles · Intelligence

Commencez par un workflow. Laissez les preuves décider du reste.

Dites-nous ce que vous attendez de l’IA dans votre activité. Nous l’associerons aux bons produits, ou nous construirons la solution complète pour vous.