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IA appliquée à la gestion d'actifs et de fortunes
Le RAG (Retriever-Generator Augmented) permettre combiner IA et génération de contenu. Cette technologie va au-delà de l'accès à des informations immédiates, en intégrant un contexte riche et spécifique tiré de sources externes variées. Elle permet de construire et d'exploiter une base de connaissances qui s'étend sur un horizon temporel plus long, offrant ainsi une précision et une profondeur de contenu sans précédent.
En utilisant des documents, bases de données et API, le RAG enrichit ses réponses avec une multitude d'informations actualisées et pertinentes. Cette intégration de données diversifiées permet à l'IA de s'adapter et d'évoluer continuellement, en incorporant de nouvelles connaissances et en maintenant une mémoire des interactions passées, assurant ainsi une expérience utilisateur personnalisée et à la pointe.
Sans le RAG, les réponses de l'IA restent limitées à des connaissances pré-entraînées et génériques. La technologie RAG, en revanche, permet une personnalisation accrue et une adaptation dynamique à votre entreprise, en retenant des informations spécifiques et en intégrant des perspectives à moyen et long terme, rendant chaque interaction plus pertinente et alignée sur vos besoins spécifiques.
Qu'est-ce que le RAG ?
Qu'est-ce qu'un agent conversationnel ?
Un agent conversationnel est un programme qui simule des conversations avec des humains en utilisant le langage naturel. Doté d'IA, il peut interagir par texte ou voix, et est capable d'apprendre et de s'adapter à travers ses interactions.
Leur personnalisation est renforcée en intégrant des sources de connaissances spécifiques à leurs fonctions (rôles), telles que des documents, livres, vidéos, et accès à des systèmes d'information pertinents. Cette capacité à se nourrir de données propres à leur domaine d'application les rend particulièrement efficaces et adaptés à des contextes spécifiques.
Ces agents trouveront leur place dans divers secteurs, comme la sécurité, le service client, l'assistance personnelle, l'éducation, etc. fournissant une aide instantanée et améliorant l'efficacité et la qualité du service.
Auditer votre organisation pour sa préparation à l'IA
- Évaluer la capacité et les meilleures opportunités de votre organisation à intégrer l'intelligence artificielle.
Créer des Preuves de Concept pour l'IA
- Concevoir et réaliser des projets pilotes pour évaluer l'efficacité de l'IA dans votre contexte.
Choisir des modèles, des bases de données vectorielles et des API adaptés à vos besoins
- Sélectionner les outils et technologies d'IA qui correspondent le mieux à vos objectifs et ressources.
Mettre en place des pipelines de données et des transformations pour alimenter l'IA avec des données de qualité
- Développer des processus pour traiter et préparer les données nécessaires à l'efficacité de l'IA.
Créer un processus de mesure de la qualité pour l'IA, à la fois hors ligne et en ligne
- Établir des méthodes pour évaluer et garantir la performance de vos solutions IA.
Déployer des modèles en production
- Intégrer des modèles d'IA dans vos opérations courantes, en utilisant les meilleures pratiques de MLOps pour la maintenance et l'optimisation continues.
vous aider à comprendre le fonctionnement de l"IA et comment l'appliquer concrètement à vos besoins d'affaires.
passer des idées à la production.
Nos services pour
Qu'est-ce que l'autogen ?
Imaginons un groupe hétérogène composé de multiples agents conversationnels et d'humains collaborant pour accomplir optimalement des tâches complexes (workflow). Ces IA, en tant qu'agents experts dotés d'Autogen, sont capables de décomposer, d'attribuer, d'exécuter et de valider des tâches de manière autonome dans des environnements variés, en intégrant même des retours humains lorsque nécessaire.
Exemple d'interaction entre agents autonomes et humain pour l'achat d'une machine à espresso pour Sophie :
1. Sophie demande à son agent personnel de lui recommander une machine à espresso de qualité avec un budget de 2000$.
2. L'agent personnel contacte l'agent Barista du barista préféré de Sophie pour des recommandations et lui fait part des préférences de Sophie.
3. L'agent Barista, consulte un agent Analyste de Marché pour identifier les meilleures opportunités dans la fourchette de prix de Sophie.
4. L'agent Analyste de Marché fournit des informations sur cinq modèles.
5. L'agent Barista transmet deux recommandations à l'agent personnel, en soulignant les caractéristiques et les avantages de trois des modèles.
6. L'agent personnel présente ensuite les options à Sophie, qui peut faire un choix éclairé en fonction de ses préférences personnelles et de son budget.
7. L'agent personnel communique le choix final à l'agent Barista.
Cette approche offre à Sophie l'accès à des conseils experts de son choix pour et une décision éclairée en matière d'achat.