La démo fonctionne.
Il doit maintenant fonctionner tous les jours
De nombreuses entreprises disposent déjà d’un chatbot ou d’un prototype ChatGPT qui impressionne lors des réunions mais échoue dans des cas réels. Nous ajoutons ce dont a besoin la production : des tests sur vos données, un suivi en temps réel, un traitement des erreurs, une révision par un humain et des journaux d’activité.
Six étapes entre une démonstration et un système fiable
Nous conservons ce qui fonctionne déjà dans votre prototype et nous ajoutons les éléments manquants autour.
Ensemble d’évaluation
Des cas réels issus de vos données avec des réponses correctes, y compris les cas les plus difficiles. La précision est indiquée pour chaque tâche, avec indication des faux positifs et des refus.
Vérifications de régression
L’ensemble est exécuté à chaque modification du prompt, du modèle ou du code. Une modification qui détériore les résultats n’atteint pas les utilisateurs.
Gestion des erreurs
Les temps d’attente, les limites de vitesse, les réponses vides et les formats de sortie défectueux sont détectés, réessayés ou transmis à une personne plutôt que de provoquer une erreur silencieuse.
Revue par un humain
Les réponses incertaines sont placées dans une file avec la source associée. Les corrections sont enregistrées et intégrées à nouveau dans l’ensemble d’évaluation.
Surveillance
Volume, latence, coût, part des révisions et taux de correction affichés sur un tableau de bord, avec des alertes en cas de dérive.
Journalisation et accès
Qui a demandé quoi, quelle version du modèle a répondu et qui l’a approuvée, avec des accès et des politiques de conservation configurables en fonction des rôles.
À partir de 1500 PLN (environ 350 €)
Cela comprend une analyse du prototype, un ensemble d’évaluation ainsi que les premières couches de production. Le prix final dépend du nombre de tâches et d’intégrations, et est fixé après une brève étude de votre prototype.
Ce que nous devons voir et ce que vous obtenez
Nous avons besoin de
Accès au prototype ou à son code, à 20–50 exemples réels qu’il doit gérer, ainsi qu’à une personne capable de déterminer si une réponse est correcte.
Vous obtenez
Un rapport indiquant où échoue actuellement le prototype, l’ensemble d’évaluation, les couches de production dans votre répertoire ainsi que de la documentation destinée à votre équipe.
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À propos de la mise en production de l’IA
Avez-vous un prototype qui n’a jamais été mis à disposition des utilisateurs réels ?
Dites-nous ce qu’il fait, sur quoi il fonctionne et où il échoue. Nous répondrons dans un délai d’un jour ouvré.