Agentic AI
Agents d'IA
Renforcez votre entreprise avec des agents d'IA de pointe qui automatisent les tâches, prennent des décisions intelligentes et améliorent les interactions avec les utilisateurs.
Les agents d'IA sont des programmes révolutionnaires qui interagissent de manière autonome avec leur environnement, collectent des données et effectuent des tâches pour atteindre des objectifs prédéfinis.
Our capabilities
Agents d'IA en Santé
Agents de Prise de Décision
Systèmes d'IA qui analysent les données en temps réel, optimisent les processus et prennent des décisions intelligentes dans des secteurs clés comme la finance (évaluation des risques), la logistique (gestion de la chaîne d'approvisionnement) et la santé.
Systèmes Multi-Agents
Réseaux d'agents d'IA travaillant ensemble pour résoudre des problèmes complexes, optimiser l'allocation des ressources et permettre une coopération intelligente dans divers domaines tels que les villes intelligentes, la cybersécurité et l'automatisation industrielle.
Solutions d'IA Sur-Mesure
Modèles et applications d'IA personnalisés, conçus pour répondre aux défis spécifiques des entreprises, garantissant évolutivité, performance et intégration fluide avec les infrastructures existantes.
Agents d'IA en Santé
Les agents d'IA peuvent être utilisés dans de nombreuses applications de santé réelles. Les systèmes multi-agents sont particulièrement utiles pour résoudre des problèmes complexes dans ce domaine. De la planification des traitements en urgences à la gestion des processus médicamenteux, ces systèmes permettent aux professionnels de santé de se concentrer sur les tâches les plus critiques.
Raisonnement et Action
Avec ce paradigme, nous pouvons instruire les agents à réfléchir et planifier après chaque action et chaque réponse d'outil afin de décider quelle action entreprendre ensuite. Ces boucles Penser-Agir-Observer permettent de résoudre les problèmes de manière progressive et d'améliorer les réponses de manière itérative. Grâce à la structure des invites, les agents peuvent être guidés pour raisonner lentement et afficher chaque pensée. Le raisonnement verbal de l'agent donne un aperçu du processus de formulation des réponses. Ce cadre permet aux agents de mettre à jour leur contexte avec un raisonnement en continu, ce qui est similaire à une approche de Chain-of-Thought.
Industries
Sectors we serve
🩺 Agents Réflexes à Modèle Interne
Ces agents utilisent une représentation interne du monde pour évaluer les conditions actuelles et prédire les résultats potentiels avant de prendre une décision. Plutôt que de réagir uniquement aux entrées immédiates, ils s'appuient sur des connaissances stockées pour évaluer diverses possibilités, les rendant utiles pour les diagnostics, les recommandations de traitement et la surveillance des patients.
💰 Agents Basés sur les Objectifs
Les agents basés sur les objectifs prennent des décisions en évaluant plusieurs stratégies afin de déterminer le moyen le plus efficace d'atteindre un objectif spécifique. Ils ne réagissent pas seulement aux entrées mais planifient des actions successives pour maximiser leur succès. En finance, ils sont utilisés pour l'optimisation des portefeuilles d'investissement.
📦 Agents Basés sur l'Utilité
Les agents basés sur l'utilité vont au-delà de l'atteinte d'un objectif ; ils évaluent plusieurs scénarios et choisissent celui qui offre le plus grand bénéfice global en fonction de mesures d'utilité spécifiques. Dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, ces agents analysent des facteurs tels que l'efficacité des coûts, les délais de livraison et les niveaux de stock pour optimiser la logistique.
🛡️ Agents Apprenants
Les agents apprenants améliorent continuellement leurs performances en interagissant avec leur environnement et en affinant leur processus de prise de décision grâce à l'expérience et aux retours. Ils utilisent des techniques d'apprentissage automatique pour détecter des tendances, s'adapter aux conditions changeantes et optimiser leurs résultats au fil du temps.
🏡 Agents Hiérarchiques
Les agents hiérarchiques sont organisés en plusieurs niveaux, où les agents de niveau supérieur décomposent des tâches complexes en sous-tâches, qui sont ensuite gérées par des agents de niveau inférieur. Cette approche leur permet de traiter efficacement des opérations à grande échelle. Dans l'immobilier, ces agents peuvent gérer l'évaluation des biens.
AGENTIC
Technologies
Considérations Critiques
Sélection du Modèle d'IA
Sécurité
Processus de Prise de Décision
Conformité Éthique et Réglementaire
Performance et Évolutivité
Interopérabilité avec les Systèmes
Interaction et Expérience Utilisateur
Développement et Apprentissage Continu
Autonomie et Contrôle
Adoption Communautaire et Industrielle
Efficacité Informatique et Coûts
Considérations Juridiques et de Confidentialité