Solutions IA et GenAI
Intégrez l’IA dans les flux de travail où elle peut aider.
Trouvez les informations plus rapidement, traitez des documents ou soutenez des flux de travail récurrents. La valeur de l’IA devient claire dans une tâche spécifique. SYNEDAT développe des solutions adaptées à vos données, applications et responsabilités. Un projet pilote testable sert de base à une décision éclairée concernant l’utilisation en production.
SYNEDAT PLATFORM
Une expérience des plateformes au service de votre projet
Nous utilisons ces outils dans SYNEDAT PLATFORM ou dans ses processus de livraison logicielle. Nous adaptons les pratiques pertinentes à votre projet et préparons leur intégration avec vos systèmes existants.
Identités, secrets et politiques
Keycloak · OpenBao · External Secrets · Kyverno
La connexion, les secrets techniques et les politiques de plateforme servent à des objectifs différents. Nous les connectons avec des rôles, des autorisations limitées et des exceptions documentées. Les outils sélectionnés font partie d’un modèle d’accès et d’exploitation commun.
Accès contrôlé et politiques de plateforme plus cohérentes.
Observabilité et opérations
Prometheus · Grafana · Alloy · Loki · Tempo
Les métriques, journaux et traces offrent différentes vues des applications et des plateformes. Nous organisons les sources de données, les tableaux de bord et les chemins d’alerte autour de questions opérationnelles spécifiques. La rétention, les données sensibles et les coûts sont pris en compte lors de la planification de la collecte des données.
Un meilleur diagnostic des incidents et des décisions opérationnelles éclairées.
Données, recherche et messagerie
MySQL · Redis · RabbitMQ · Solr · OpenSearch
Le stockage des données, la mise en cache, la messagerie et la recherche ont des exigences de cohérence, d’accès et de récupération différentes. Nous sélectionnons et relions ces composants autour de vos processus métier. La propriété et la maintenance font partie de l’intégration.
Des composants techniques qui s’adaptent à vos données et à vos processus d’application.
Des besoins aux résultats
Nous commençons par une tâche qui prend du temps ou implique des connaissances difficiles d’accès. Ensemble, nous définissons des cas de test appropriés et des exigences de qualité. L’accès aux données, la confidentialité, la revue humaine et les coûts de fonctionnement sont pris en compte dès le départ. La solution doit s’adapter à votre flux de travail et démontrer sa valeur dans des conditions réelles.
Faciliter l’accès aux connaissances de l’entreprise
Un assistant peut rechercher des documents approuvés et produire des réponses étayées par ces sources. Préparation des données, recherche et autorisations sont conçues ensemble. Des questions de test montrent si les contenus pertinents sont trouvés et utilisés correctement.
Transformer les documents en informations utiles
Pour les devis, rapports et autres documents, nous évaluons l’extraction, la synthèse et la classification. Les experts métier définissent les champs et les critères d’évaluation. Les résultats incertains suivent une procédure de vérification ou de traitement des exceptions.
Intégrer l’assistance dans les applications
Les capacités de l’IA sont intégrées là où les utilisateurs travaillent déjà. Cela inclut le transfert de contexte, les permissions, le retour d’information et la gestion claire des erreurs. Les applications et interfaces existantes sont prises en compte dans l’architecture.
Automatiser les processus avec des contrôles définis
Agents et outils peuvent prendre en charge des tâches délimitées. Actions autorisées, privilèges techniques et approbations sont expressément définis. Nouvelles tentatives, annulations et transfert à une personne font partie des tests.
Évaluer en permanence la qualité et les coûts
Les tâches représentatives rendent visibles la qualité des réponses, les erreurs et l’utilisation des ressources. Nous planifions des évaluations répétables pour les modifications apportées aux modèles, aux prompts et aux données. Cela aide les équipes responsables à prendre des décisions éclairées concernant les mises à jour.
Préparer l’adoption et la gouvernance
Le déploiement nécessite également des rôles, des règles et des directives claires. Nous soutenons la documentation technique et la coordination avec les fonctions responsables. Le cas d’utilisation détermine quels contrôles et preuves sont nécessaires.
Un parcours clair vers le déploiement
Déterminer la tâche et les critères de réussite
Nous sélectionnons un cas d’usage approprié, vérifions les données et définissons les tâches représentatives. Les avantages, les limites et les approbations requises sont enregistrés.
Tester avec des tâches réelles
Un projet pilote limité relie données, modèle et application. Les utilisateurs métier évaluent les résultats selon les critères convenus et documentent les points ouverts.
Déployer et améliorer
La version de production bénéficie de contrôles d’accès, d’évaluations et de responsabilités opérationnelles convenus. Les retours et modifications alimentent un processus d’amélioration documenté.
Ce que vous recevez
- Un cas d’utilisation priorisé de l’IA avec des données et des critères d’évaluation appropriés.
- Un projet pilote testable avec une qualité, des limites et une utilisation des ressources documentées.
- Un chemin convenu vers l’intégration, le déploiement et le soutien continu.
Trois façons de démarrer
Étude du potentiel de l’IA et des données
Pour un démarrage fondé : tâche adaptée, données disponibles, risques et critères du projet pilote.
Discuter du projet: Étude du potentiel de l’IA et des donnéesProjet pilote d’IA avec évaluation
Pour une décision vérifiable : tâches réelles, intégration limitée et qualité et coûts documentés.
Discuter du projet: Projet pilote d’IA avec évaluationIntégration de l’IA en production
Pour un usage quotidien : intégration des applications, contrôles d’accès, tests, déploiement et tâches opérationnelles convenues.
Discuter du projet: Intégration de l’IA en productionQuestions avant de décider
Quel cas d’utilisation de l’IA est adapté pour débuter ?
Une tâche fréquente, clairement définie, avec des données disponibles et des résultats testables est un point de départ utile. La récupération de connaissances ou une tâche de traitement de documents limitée peut être appropriée. Nous évaluons ensemble les bénéfices, les efforts et les risques.
Avons-nous besoin de notre propre modèle de langage entraîné ?
Pas nécessairement. Les modèles existants, les prompts appropriés et l’accès ciblé aux connaissances de l’entreprise peuvent déjà fournir une base adéquate. La pertinence de l’adaptation supplémentaire est vérifiée en fonction de la tâche, de la qualité et des données disponibles.
En quoi RAG diffère-t-il d’un chatbot général ?
Une solution RAG récupère le contenu approprié à partir de sources définies et le fournit à un modèle de langage comme contexte. La préparation des données, la recherche et les autorisations sont donc des éléments centraux. Les références sources facilitent la vérification, mais ne garantissent pas une réponse sans erreur.
Comment protéger les informations confidentielles ?
Nous évaluons les flux de données, l’accès aux modèles, les emplacements de stockage, les journaux et les autorisations à travers la solution. Les conditions des fournisseurs et les exigences organisationnelles doivent être alignées. Les critères d’approbation et les tests traitent également les accès non autorisés et la divulgation d’informations non intentionnelles.
L’IA peut-elle opérer des changements dans les systèmes par elle-même ?
Cela est possible pour des tâches expressément autorisées, avec des privilèges limités et des règles claires. Les actions critiques peuvent nécessiter une confirmation humaine. Erreurs, nouvelles tentatives et annulations sont testées avant la mise en production.
Comment vérifier si les réponses sont suffisamment bonnes ?
Des cas de test métier et des critères définis rendent les résultats comparables. Ils peuvent couvrir l’exactitude, les sources, l’exhaustivité et le traitement des questions sans réponse disponible. Les évaluations sont répétées lors de changements pertinents.
Quels sont les coûts de fonctionnement ?
Utilisation du modèle, préparation des données, recherche, infrastructure et maintenance des évaluations et des sources contribuent aux coûts. La charge, la longueur des réponses et les mises à jour influencent la consommation. Un projet pilote fournit des données utiles à la planification.
Que comprend une proposition initiale de SYNEDAT ?
Le premier périmètre peut inclure l’évaluation du cas d’usage, l’examen des données, un projet pilote délimité et l’évaluation selon des critères convenus. Livrables et contributions sont précisés. Intégration et exploitation en production sont convenues pour les étapes suivantes.
Quelle tâche votre premier cas d’utilisation d’IA devrait-il faciliter ?
Décrivez le flux de travail, les données disponibles et vos attentes. Nous aidons à définir un point de départ testable et les composants nécessaires.
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