Une réponse dans vos mots.
Prépare une réponse au client à partir de notre procédure de reprise. Signale les points à confirmer.
↗ Procédure interne · Exemple fictifVotre entreprise. Votre intelligence métier.
Une IA formée à votre façon de travailler.
Votre vocabulaire, vos processus et vos exemples validés deviennent la matière d’un modèle adapté à votre entreprise. Nous préparons les données, entraînons, évaluons et déployons une version dont vous maîtrisez l’usage.
Comment préparons-nous la reprise de ce dossier ?
Les bonnes sources, dans le bon périmètre.
Procédure de reprise · version validée. Guide de ton · relation client. Mémoire de session · accès autorisé.
↗ Procédure interne · Exemple fictifVotre règle, appliquée à la préparation.
Le modèle prépare le brouillon au format du cabinet. Une pièce manque : il l’indique et suspend la partie concernée.
↗ Procédure interne · Exemple fictifUn brouillon et les points à valider.
Voici la réponse préparée, ses sources et la pièce à demander. Votre équipe relit et autorise l’envoi dans son outil.
↗ Procédure interne · Exemple fictifVotre métier mérite plus qu’une consigne à recopier.
Les mêmes corrections reviennent : un terme interne, une règle de traitement, un format à respecter. Nous transformons vos bons exemples en apprentissage, puis vérifions ce que le modèle a réellement appris.
Votre vocabulaire
Vos termes, vos catégories et vos formats de restitution sont travaillés sur des exemples représentatifs.
Vos règles de travail
Le modèle s’exerce à préparer les tâches choisies, à reconnaître les exceptions et à demander une validation.
Vos critères de qualité
Chaque version est comparée au modèle de départ sur des cas métier conservés hors de l’entraînement.
Ce que nous vous remettons
Votre version. Sa recette. Ses résultats.
Un jeu de données documenté
Origines, droits d’utilisation, versions et exclusions sont consignés. Les exemples d’entraînement et d’évaluation sont séparés.
Une recette reproductible
Modèle de départ, préparation, paramètres et budget sont enregistrés pour comprendre et rejouer un essai.
Un modèle évalué sur votre métier
Vous recevez les comparaisons, les erreurs et les limites observées. Votre équipe décide de la version à publier.
Une version exploitable
Poids adaptés ou adaptateur, documentation et point d’accès sont remis selon la licence retenue et le périmètre contractuel.
Une base, puis votre spécialisation
Le modèle apprend votre métier. La mémoire garde vos sources.
Nous adaptons une base à poids accessibles pour les tâches retenues. Une mémoire documentaire peut compléter ses réponses avec les informations à jour et autorisées.
Découvrir la mémoire collective →
Llama
Mistral
Qwen
DeepSeek
Gemma
gpt oss
GLM
Kimi
Nous choisissons la base selon votre tâche et votre environnement. Sa version, sa licence et les ressources nécessaires sont définies avant l’entraînement.
Notre prise en charge
Des données à une version acceptée par votre équipe.
- Étape 01
Préparer les données
Nous sélectionnons les exemples autorisés, retirons les doublons et les contenus à exclure, puis documentons leur provenance.
- Étape 02
Qualifier et budgéter
Nous figeons les cas d’évaluation, comparons les premières approches et fixons une enveloppe que les essais ne peuvent pas relever seuls.
- Étape 03
Entraîner et comparer
Nous adaptons un modèle à poids accessibles et mesurons la qualité, les refus, les coûts et les délais face au modèle de départ.
- Étape 04
Publier et suivre
Après votre acceptation, nous déployons la version retenue avec un retour à la précédente. Un nouvel apprentissage suit une nouvelle recette.
La règle écrite
Chaque essai a un budget. Chaque version, une décision.
Nous fixons les données autorisées, l’enveloppe d’essai et les critères d’acceptation. Le modèle de départ, le jeu d’évaluation et les versions restent identifiés.
Votre équipe accepte la mise en service. Les limites, la licence de base et les conditions de retour arrière accompagnent la version remise.
Nos engagements →Dossier fictif
Une bonne version se juge sur des cas réservés.
| Situation fictive | Ce qui est remis | Décision prévue |
|---|---|---|
| Format métier connu | Sortie comparée à la référence réservée | Vérifier le respect du format |
| Document non autorisé | Contenu exclu avant l’apprentissage | Arrêt du lot concerné |
| Cas ambigu | Demande de précision attendue | Vérifier le refus de conclure |
| Version moins bonne que la base | Comparatif et erreurs documentés | Publication refusée |
Comment choisissez-vous le modèle de départ ?
Nous comparons des bases à poids accessibles, comme Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek, Gemma, gpt oss, GLM ou Kimi, sur votre tâche. Qualité en français, formats attendus, ressources nécessaires et licence de la version retenue guident le choix. Nous vérifions les droits d’adaptation et de déploiement avant l’entraînement.
Une base documentaire suffit-elle parfois ?
Oui. Une recherche documentaire fournit des informations à jour avec leurs sources. L’entraînement travaille surtout le comportement, le vocabulaire et les formats. Nous comparons ces approches et les combinons si utile. Les documents qui changent régulièrement restent dans une mémoire consultable avec contrôle des accès.
À qui appartient le modèle ?
Vous conservez les droits sur vos données et recevez les éléments adaptés prévus au contrat : poids ou adaptateur, recette et documentation. La licence du modèle de départ continue de s’appliquer. Le devis précise les droits d’exploitation, l’export, les éventuelles restrictions et les conditions de réversibilité.
Quelles données faut-il préparer ?
Des exemples de travail autorisés, leurs bonnes réponses et les règles qui les expliquent. Nous vérifions provenance, droits d’utilisation et informations à exclure avant l’entraînement. Les données personnelles et confidentielles demandent un traitement défini : minimisation, accès, conservation et demandes de suppression.
Où tournent l’entraînement et le modèle ?
L’entraînement et l’utilisation peuvent demander des moyens différents. Nous précisons les environnements, les prestataires, la localisation et les flux avant tout traitement. Une installation locale ou une infrastructure dédiée est choisie selon les besoins. Une API généraliste existante ne suffit pas à héberger des poids adaptés.
Quel prix et que se passe-t-il si l’essai ne progresse pas ?
Le devis distingue préparation, essais plafonnés, déploiement, utilisation et maintenance. Nous définissons les critères de réussite avant l’essai. Une version qui n’atteint pas ces critères reste hors production ; nous remettons le bilan et proposons la suite avec votre accord. Aucun gain de qualité n’est garanti avant l’évaluation.
Un même savoir, plusieurs façons d’avancer.
Les robots
Une routine précise et son résultat, dans les outils du cabinet.
Voir les robots →Les agents IA
Les tâches d’un métier préparées avec vos règles et vos validations.
Choisir un agent →Memlia OS
La mémoire collective reliée aux outils et aux agents du cabinet.
Découvrir l’offre →Une tâche métier pour entraîner votre première version.
Décrivez ce que le modèle doit préparer, les bons exemples disponibles et les critères de votre équipe.
Confier une première tâcheLa description suffit. Aucun fichier interne à transmettre pour ce premier échange.
Cadrage et devis avant toute installation ou tout entraînement.