Technologies d'IA Génératives pour les entreprises
Laissez l'IA générative apporter de la valeur là où elle excelle.
Assemblez les briques
Dans une solution d’IA sur‑mesure, même les modèles d’IA générative ne sont plus considérée comme un produit clé-en-main.
C’est un (ensemble de) modèle(s) soigneusement choisi(s), orchestrées en solutions complète, exploitable par tout type d’acteur dans un contexte bien défini.
Notre rôle
Sélectionner et combiner les bonnes briques et les bons modèles d’IA générative pour votre contexte, en gardant la robustesse, la sécurité et la maintenabilité au centre du jeu.
- IA générative + traditionnelle = meilleur des deux mondes.
- Contexte d’abord, technologie ensuite.
J'ai besoin d'IA gen
Trois familles de briques génératives que nous intégrons
LLM
Les modèles de référence pour les usages texte, utilisés comme socle principal de nos intégrations.
GPT‑5, 4o, o3, Claude 3.5 Sonnet, Llama 3.1, Mistral Large…
En savoir plus sur les LLM
Ce que ça change :
- Rendre la donnée accessible en langage naturel.
- Accélérer la lecture et la synthèse de contenus non-standardisé.
- VLM/MLLM si besoin d’ancrage visuel (images, plans, schémas, vidéo.
RAG propriétaire Neovision
Un module d’augmentation par la recherche (Retrieval‑Augmented Generation) qui connecte un modèle à vos connaissances (documents, bases, ERP, PLM…), pour des réponses ancrées dans la vérité de votre organisation.
Notre solution RAG
Ce que ça change :
- Contrôle du périmètre : l’IA ne répond qu’avec vos données.
- Maîtrise des risques : réglages fins (filtrage, garde‑fous, logs).
Extraction d’information dans les documents
Une brique qui repère, récupère et normalise l’information clé dans des fichiers de natures diverses
- PDF,
- formulaires,
- rapports,
- plans,
- etc.
Cette brique peut être utilisée pour automatiser, accélérer et fiabiliser l’exploitation de vos documents.
Questions courante en IA Gen
Peut‑on combiner des briques d’IA générative et non générative dans une même solution ?
Oui. L’IA générative peut augmenter des chaînes traditionnelles (recherche, contrôle, extraction) tout en laissant aux modèles classiques ce qu’ils font le mieux (vitesse, précision, coût maîtrisé). Le bon assemblage gagne sur les deux tableaux.
Pourquoi utiliser un RAG propriétaire si un LLM généraliste suffit parfois ?
Pour garder la main sur vos données, réduire l’exposition à des clouds externes et ancrer les réponses sur vos sources de vérité. Vous pilotez le périmètre, la fraîcheur et la traçabilité.
Pourquoi utiliser un LLM pour l’extraction si on peut faire sans ?
Sans LLM, c’est exemplaire avec des document dont la structure est stable (formats normalisés). Dès que la structure varie d’un fichier à l’autre, un LLM apporte la souplesse nécessaire pour conserver précision et couverture.
Pourquoi Neovision pour intégrer des briques d’IA générative ?
→ Notre valeur ajoutée
- Veille continue : suivi régulier des modèles et outils les plus pertinents.
- Approche pragmatique : sélection et intégration des modèle adaptées à votre contexte.
→ Valeur ajoutée d’une solution d’IA Générative assemblée par Neovision :
- Gouvernance des données et sécurité by design.
- Stabilité des résultats dans le temps (sauf si une demande pour un modèle non-open-source est explicitée).
- Architecture pensée pour l’évolutivité (modèles et infrastructures).