Agence IA : une équipe R&D spécialisée en Intelligence Artificielle

Démystifier l'IA générative est un processus complexe, étant donné la diversité de ses termes techniques, acronymes, outils et concepts associés. Alors que les grands modèles de langage (LLM) permettent d’analyser et d'interpréter des quantités quasi-illimités de données textuelles tout en résolvant des problèmes de manière automatisable, les modèles multi-modaux (LMM) fournissent une approche révolutionnaire pour analyser en temps réel images, photos, vidéos ou même documents manuscrits. Les chatbots, alimentés par l'intelligence artificielle générative et capables de produire des réponses textuelles naturelles, peuvent être configurés pour reproduire une infinité de comportements, depuis l’automatisation d’un SAV en ligne jusqu’à un assistant spécialisé alimenté par des données techniques complexes. 

Tout comme il est conseillé d’héberger votre modèle de langage dans un cloud privé afin de limiter l’accès aux données à vos seuls employés, il est tout à fait possible d’utiliser GPT, Mistral, Claude ou Gemini avec vos propres sources de données ! C’est ce que permet de réaliser le RAG (Retrieval Augmented Generation) en utilisant un type de base de données spécifique (embedding vector store) pour alimenter votre modèle de langage préféré. Si l'implémentation d’un tel système est relativement simple, son paramétrage en vue de performances idéales, en termes de coûts d’exploitation et de précision des réponses, demande une grande expérience. BeTomorrow propose une chaîne d’outils complète pour déployer, optimiser et monitorer l’utilisation de votre RAG.

L'IA permet d’automatiser tout type de tâches répétitives et chronophages, libérant ainsi du temps à vos collaborateurs pour des missions qui apportent plus de valeur. Parce que l’imagination est la seule limite, nous proposons des ateliers créatifs GenAI permettant de découvrir des idées innovantes à tous les niveaux de votre organisation ou de vos produits. 

En marge de la GenAI, le machine learning continue de se démocratiser et contribue à l’amélioration des systèmes dans quasiment tous les domaines métiers. Notre équipe IA exploite le plein potentiel du machine learning pour offrir des solutions sur-mesure adaptées aux besoins spécifiques de nos clients. Qu'il s'agisse d’algorithmes de prédiction, d’analyse d’images, de reconnaissance de documents ou d'analyse de sentiments, nous développons des modèles qui répondent précisément aux exigences de chaque secteur d'activité. Ces algorithmes de machine learning traditionnels restent indispensables et sont souvent utilisés en complément des solutions de GenAI.

Démocratiser l’accès aux données est essentiel à l’ère de l’IA, où exploiter l’information en temps-réel devient un levier stratégique. Le Self-Service BI répond à cet enjeu en offrant aux équipes métiers des outils intuitifs pour analyser et visualiser leurs données sans dépendre de l’IT. Ces solutions optimisent la prise de décision grâce à des analyses automatisées, permettant d’explorer des tendances, de croiser des sources de données et d’identifier des corrélations invisibles à l’œil humain, le tout dans un cadre sécurisé.

Nos expertises en IA responsable mettent en avant des approches alliant performance et éthique, garantissant des systèmes transparents, équitables et respectueux des utilisateurs. En intégrant des mécanismes de contrôle, de supervision et d’explicabilité, nous concevons des solutions qui renforcent la confiance et la conformité, tout en optimisant l’impact de l’IA dans des environnements professionnels exigeants et en constante évolution.

Grâce aux avancées en machine learning et en modélisation prédictive, la data science permet d’identifier des tendances, d’optimiser des processus et d’automatiser la prise de décision avec une précision accrue. Comme l’IA générative révolutionne la création de contenu, la data science repousse les frontières de l’analyse en exploitant des algorithmes capables de détecter des schémas complexes, d’affiner les recommandations et d’anticiper les comportements. Qu’il s’agisse d’améliorer l’expérience client, d’optimiser la gestion des ressources ou de renforcer la cybersécurité, la data science constitue aujourd’hui une brique essentielle des stratégies IA, apportant des réponses concrètes aux défis des environnements métier toujours plus dynamiques et concurrentiels.