Partez de votre objectif. Choisissez l’IA adaptée.
Créez du contenu utile. Prédisez des résultats métier. Associez les deux.
L’IA générative crée du texte, des images et d’autres contenus. L’IA prédictive apprend à partir de données pour estimer des résultats ou attribuer des catégories. Pour votre entreprise, le point de départ est le résultat dont votre équipe a besoin.
Un guide pratique pour les entreprises et les organismes publics
UNE ORGANISATION. PLUSIEURS MISSIONS POUR L’IA.
✦
GÉNÉRER
« Rédige une réponse à ce client. »
Un contenu utile
↗
PRÉDIRE
« Quelle catégorie correspond à ce dossier ? »
Un résultat du modèle pour orienter la suite
＋
Associez-les dans un processus construit autour de votre équipe.
Partez d’une question métierRendez le résultat utileGardez les éléments explicatifs visibles
LA DIFFÉRENCE EN UN COUP D’ŒIL
Que voulez-vous que l’IA produise ?
Les deux approches apprennent des configurations à partir des données. Leur distinction pratique tient à la tâche confiée et au résultat évalué.
IA générative et IA prédictive dans les processus métier
Votre question
IA générative
IA prédictive
Résultat principal
Un nouveau contenu : réponse, synthèse, image ou brouillon.
Un résultat estimé, un score, une valeur ou une catégorie.
Entrées habituelles
Des consignes et du contexte, comme des documents ou des conversations.
Des données avec des variables utiles et, en apprentissage supervisé, des résultats historiques.
Question métier
« Peux-tu résumer ce rapport ? »
« Quel résultat est associé aux attributs de ce dossier ? »
Évaluation
Utilité, exactitude factuelle et adéquation du contenu généré.
Performance sur des résultats réservés au test et utilité opérationnelle.
Explication
Une explication générée peut aider à communiquer un résultat ; son ancrage dans les faits s’évalue.
Les explications dépendent du modèle. Neurytika expose les combinaisons de variables contributrices et leur support statistique.
Déploiement
Local ou cloud, selon le modèle et l’intégration choisis.
Local ou cloud, selon le modèle et l’intégration choisis.
Ces catégories sont pratiques : les modèles de langage savent aussi classer et les systèmes prédictifs peuvent utiliser des variables issues du texte. Choisissez et évaluez le processus complet selon votre objectif.
DES PROCESSUS MÉTIER À CONSTRUIRE
Une même organisation. Des questions différentes et utiles.
Imaginez le résultat dont chaque équipe a besoin. Ces exemples montrent comment génération de contenu et prédiction structurée accompagnent différentes étapes d’un même processus.
◇
BANQUE, ASSURANCE ET ADMINISTRATION PUBLIQUE
Donnez au contrôleur un point de départ clair.
GÉNÉRER
Résumez les documents d’un sinistre ou d’un dossier pour le contrôleur.
PRÉDIRE AVEC NEURYTIKA
Utilisez les attributs structurés de transactions, sinistres ou dossiers et leurs catégories historiques pour proposer une catégorie de contrôle. Montrez les combinaisons de variables et leur support observé derrière la prédiction.
Votre équipe peut examiner pourquoi un dossier est proposé au contrôle et décider des investigations.
Transformez l’historique d’inspection en signal utile.
GÉNÉRER
Rédigez un rapport d’inspection à partir des observations d’un ingénieur.
PRÉDIRE AVEC NEURYTIKA
Apprenez des mesures, attributs de production et inspections terminées pour classer un nouveau dossier dans une catégorie de qualité convenue, avec des configurations explicatives accessibles.
Les équipes qualité disposent d’une classification à examiner avec leurs mesures et leur expertise.
Aidez le prochain incident à trouver la bonne équipe.
GÉNÉRER
Rédigez une information client à partir des détails de l’incident et de son état confirmé.
PRÉDIRE AVEC NEURYTIKA
Utilisez les champs structurés et les résolutions passées pour suggérer une catégorie d’incident ou une destination, avec les configurations contributrices.
Les équipes opérationnelles disposent d’une base commune pour examiner et orienter chaque recommandation.
Neurytika se concentre sur la classification explicable de données structurées tabulaires. Logiciel et conseil expert transforment votre historique en un modèle configuré pour votre question métier.
Son Evidence Ratio Classifier (ERC) associe des combinaisons de variables à des classes. L’explication expose ces combinaisons, leur support observé et leur association aux résultats dans les données d’apprentissage.
ASSOCIER LES DEUX QUAND VOTRE PROCESSUS LE DEMANDE
Connectez les résultats. Précisez les rôles.
Un projet peut associer traitement documentaire, prédiction structurée et communication. Nous définissons les connexions selon vos systèmes et les utilisateurs des résultats.
01
Préparer le dossier
Réunissez les champs structurés nécessaires au modèle. Si des documents interviennent, définissez comment vérifier les informations extraites.
02
Prédire et examiner
Neurytika classe le dossier et expose les combinaisons de variables contributrices et leur support statistique.
03
Examiner et communiquer
Votre équipe évalue le résultat. Un outil génératif peut aider à rédiger une synthèse fondée sur les constats validés.
DE L’IDÉE AU LOGICIEL OPÉRATIONNEL
Apportez une question métier. Construisez un pilote ciblé.
Présentez ce que vous voulez classer, votre historique et la façon dont votre équipe utiliserait la prédiction. Ensemble, nous définissons un premier projet concret.
Définir les catégories cibles et le processus métier.
Préparer les données et les critères d’évaluation.
Évaluer les prédictions et l’utilité des explications sur vos données.
Définir l’intégration, le déploiement local ou cloud et la formation.
Vos questions, nos réponses.
L’IA générative et l’IA prédictive sont-elles identiques ?
Elles partagent les bases de l’apprentissage automatique et certaines capacités. En entreprise, l’IA générative sert généralement à créer du contenu, tandis que l’IA prédictive estime des résultats ou attribue des catégories à partir des données.
Un modèle de langage peut-il aussi classer des dossiers ?
Oui. Les modèles de langage peuvent classer des données, notamment textuelles. Le choix dépend des données, de la cible, des résultats d’évaluation et des besoins d’explication. Neurytika propose une approche dédiée aux données structurées avec des combinaisons de variables et un support statistique accessibles.
Avec quelles données commencer ?
Partons d’un historique structuré et de résultats connus : inspections terminées, incidents résolus ou dossiers examinés. Nous définissons les variables utiles, les catégories cibles et le plan d’évaluation.
Une IA explicable signifie-t-elle une explication générée ?
Avec Neurytika, l’explication expose les combinaisons de variables et les associations statistiques utilisées par ERC. Votre équipe dispose ainsi d’éléments concrets à examiner avec la prédiction.
Nos données peuvent-elles rester dans notre organisation ?
Oui. Neurytika peut être déployé sur votre infrastructure pour conserver données et modèles dans votre environnement. Un déploiement cloud est aussi proposé selon vos préférences.
