Data & IA · IA générative
IA générative et LLM intégrés à vos outils
Kaiman intègre des modèles de langage (LLM) dans vos outils : assistants qui répondent à partir de vos propres documents, aide à la rédaction, synthèse, classification et extraction d’informations. Le modèle est choisi selon l’usage et la sensibilité de vos données.
- LLM · API ou modèles hébergés
- RAG · vos documents
- Validation humaine
Des cas d'usage concrets
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Un assistant sur vos documents
Procédures, contrats, fiches techniques : l’assistant retrouve l’information et cite ses sources (RAG).
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Rédaction et synthèse
Premiers jets de réponses, comptes rendus, résumés de documents longs, relus par vos équipes.
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Classer et extraire
Trier des demandes, extraire les informations d’un bon de commande ou d’une facture.
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Le bon modèle
Modèle accessible par API ou modèle hébergé dans votre environnement, selon l’usage et la sensibilité des données.
Une IA fiable
- Des sources maîtrisées Le modèle s'appuie sur vos documents, pas sur sa mémoire.
- Des droits respectés Chacun n'accède qu'à ce qu'il pourrait déjà voir.
- Des tests Questions de référence pour mesurer la qualité des réponses.
- Un humain qui valide Pour tout ce qui engage l'entreprise.
IA générative : vos questions
Une autre question ? Posez-la directement à Hervé Cristiano.
Réserver un appel stratégique gratuitQu'est-ce qu'un LLM ?
Un grand modèle de langage (Large Language Model) : une IA entraînée sur de grandes quantités de textes, capable de comprendre et de produire du langage (ChatGPT, Claude, Mistral…). Kaiman l’intègre dans vos outils pour des tâches précises.
Qu'est-ce que le RAG ?
La génération augmentée par récupération (Retrieval-Augmented Generation) : avant de répondre, l’IA va chercher les passages utiles dans vos propres documents et s’appuie dessus, en citant ses sources. C’est l’approche de Kaiman pour les assistants internes.
ChatGPT suffit-il pour une entreprise ?
Pour un usage individuel, souvent. Pour un usage métier, il faut connecter l’IA à vos documents et à vos outils, gérer les droits d’accès et encadrer la confidentialité : c’est ce que Kaiman met en place.
Nos données servent-elles à entraîner le modèle ?
Cela dépend du fournisseur et du contrat : les offres professionnelles par API permettent en général d’exclure vos données de l’entraînement, et un modèle hébergé chez vous les garde en interne. Kaiman choisit la solution selon la sensibilité de vos données.
Comment éviter que l'IA se trompe ?
En l’appuyant sur vos documents (RAG), en testant ses réponses sur des questions de référence et en gardant une validation humaine pour ce qui engage l’entreprise.
Comment lancer son projet numérique ?
En commençant par clarifier le besoin avec quelqu’un qui connaît le sujet. Chez Kaiman, c’est un appel stratégique gratuit avec Hervé Cristiano, fondateur : réservez-le ici, ou écrivez à h.cristiano@kaiman.fr.
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