Laboratoire de rechercheRecherche · Expériences · Publications
Travail métierOutils · Plans · Exécution
Collaboration et validationCoordination · Accès · Révision
Calcul et donnéesCloud · Déploiement privé · Matériel
INTOSYN AI LABS / RESEARCH & APPLICATIONS
Des systèmes de connaissance à l’intelligence qui agit
Chez INTOSYN AI Labs, nous étudions comment connaissances, modèles et outils s’articulent pour intégrer l’IA aux tâches réelles, aux expériences scientifiques et à la prise de décision.
Nous partons de questions testables, documentons méthodes, preuves et limites, puis avançons par des expériences reproductibles, avec le jugement humain au centre.
Mener des recherches fondamentales et interdisciplinaires en IA, à travers des expériences et des publications scientifiques.
Des agents utilisent vos outils pour rechercher, dessiner, rédiger et vérifier.
Organisez les tâches et confiez les décisions clés aux professionnels.
Choisissez le cloud, un déploiement privé ou du matériel local.
Relier les connaissances
Mobiliser les outils métier
Vérifier méthodes et résultats
INTOSYN ARCHITECTURE01—04
Du savoir à l’action — faites défiler00 / 100
RESEARCH & APPLICATIONS
Nos recherches et applications
Quatre axes relient IA appliquée, recherche scientifique et décisions des agents, à partir de questions concrètes étudiées par les modèles, les outils et les expériences.
01 / 04INTOSYN / FACTORYConcept de laboratoire · Explorer
Tâches et connaissances
INTOSYN / AI SOLUTION
Relier l’IA aux connaissances, aux outils et aux tâches réelles
Nous étudions comment l’IA transforme les connaissances spécialisées en processus exécutables. La conception technique permet d’examiner recherche de normes, dessin CAO, modélisation paramétrique et vérification en situation réelle.
Extraire objectifs et contraintes d’une tâche, puis consulter normes, documents et méthodes pour étayer les actions suivantes.
Avec AutoCAD et SOLIDWORKS comme exemples, étudier comment les agents produisent esquisses, pièces paramétriques et plans tout en enregistrant leurs actions.
Vérifier dimensions, règles et versions au regard de la tâche ; chercheurs et spécialistes évaluent la validité des résultats.
Travaux et résultats de recherche
Plans et modèles modifiables / Traces d’exécution / Résultats de validation
Définition de la tâche / Normes / Paramètres et modèles / Environnement logiciel
L’IA dans notre recherche
Relier recherche, analyse et utilisation des outils dans un processus vérifiable, puis comparer efficacité, fiabilité et conditions d’échec des méthodes.
Analyse et vérification scientifiques
Notre équipe et les spécialistes définissent les critères, examinent les résultats des outils, analysent les échecs et décident des améliorations.
Lire les exigences et paramètresRetrouver normes et modèles de piècesGénérer plans et modèles avec CAO / SOLIDWORKSVérifier dimensions, règles et versionsExamen par chercheurs et spécialistesDéfinition de la tâche / Normes / Paramètres et modèles / Environnement logicielPlans et modèles modifiables / Traces d’exécution / Résultats de validationNotre équipe et les spécialistes définissent les critères, examinent les résultats des outils, analysent les échecs et décident des améliorations.
INTOSYN / BIOMEDICINEConcept de laboratoire · Explorer
Sources et hypothèses
INTOSYN / LABORATOIRE DE BIOMÉDECINE
Des mécanismes biologiques aux hypothèses testables
Dans notre laboratoire de biomédecine, nous étudions les mécanismes biologiques en reliant littérature, données moléculaires et omiques, analyses numériques et résultats expérimentaux pour développer des méthodes testables et reproductibles.
Examiner mécanismes, cibles et études associées, puis relier sources et données aux hypothèses biologiques à étudier.
Traiter les données moléculaires et omiques, écrire le code d’analyse et comparer paramètres et témoins, en conservant versions et calculs pour permettre vérification et reproduction.
Confronter calculs et résultats expérimentaux, vérifier méthodes, figures et références, puis distinguer preuves et inférences lors de la préparation des manuscrits scientifiques.
Travaux et résultats de recherche
Analyses reproductibles / Protocoles et résultats / Manuscrits scientifiques
Questions de recherche / Littérature et données moléculaires / Données omiques / Cahiers de laboratoire
L’IA dans notre recherche
Nos agents de recherche assistent la recherche bibliographique, la préparation des données, le code d’analyse et la comparaison des résultats, avec des traces vérifiables pour tester les hypothèses et préparer les manuscrits.
Analyse et vérification scientifiques
Nos chercheurs formulent les questions, conçoivent les témoins, évaluent la portée scientifique et vérifient les conclusions. Ils décident des expériences complémentaires, des révisions et du contenu des manuscrits.
Notre démarche scientifique+
Nous partons des questions ouvertes de la littérature, testons les hypothèses par l’analyse, le calcul et la comparaison expérimentale, puis documentons méthodes, preuves et limites dans nos manuscrits. Reproductibilité et examen critique guident nos travaux.
Définir hypothèses biologiques et sourcesPréparer les données et le plan d’analyseExécuter calculs, témoins et comparaisonsAnalyser les résultats et préparer un manuscritExaminer les conclusions et la suite des recherchesQuestions de recherche / Littérature et données moléculaires / Données omiques / Cahiers de laboratoireAnalyses reproductibles / Protocoles et résultats / Manuscrits scientifiquesNos chercheurs formulent les questions, conçoivent les témoins, évaluent la portée scientifique et vérifient les conclusions. Ils décident des expériences complémentaires, des révisions et du contenu des manuscrits.Examiner la littérature et relier mécanismes, cibles candidates et sources de données en distinguant preuves, hypothèses et questions ouvertes.Vérifier les versions et la qualité des données, écrire le code et définir témoins, critères d’évaluation et méthodes de calcul pour tester l’hypothèse.Exécuter les expériences numériques, comparer variantes et témoins, puis documenter paramètres, erreurs, résultats négatifs et ablations pour la reproductibilité.Comparer les résultats, préparer figures, méthodes et références à partir des journaux expérimentaux, puis rédiger un manuscrit en précisant incertitudes et inférences à vérifier.Notre équipe examine méthodes, preuves et références, évalue la portée scientifique et décide des expériences complémentaires, des révisions ou du prochain cycle de recherche.
INTOSYN / QUANTUM PHYSICSConcept de laboratoire · Explorer
Théorie et modèles
INTOSYN / LABORATOIRE DE PHYSIQUE QUANTIQUE
Des modèles physiques aux expériences quantiques reproductibles
Dans notre laboratoire de physique quantique, nous étudions les systèmes quantiques par la modélisation, la simulation et la validation. Nous relions théorie, calcul et analyse des mesures pour tester les hypothèses, comprendre les erreurs et confronter modèles et expériences.
À partir de la littérature et de la question étudiée, formuler hamiltoniens, circuits quantiques ou modèles de systèmes ouverts avec hypothèses, conditions aux limites et observables.
Écrire et exécuter les simulations, comparer paramètres, modèles de bruit et stratégies de commande, puis conserver versions, graines aléatoires et journaux pour la reproductibilité.
Relier simulations et mesures, examiner erreurs statistiques, biais systématiques et domaine de validité, puis préparer l’analyse pour les décisions des chercheurs.
Travaux et résultats de recherche
Modèles et code reproductibles / Analyses des erreurs et mesures / Manuscrits scientifiques
Questions / Théorie et publications / Modèles et code / Mesures
L’IA dans notre recherche
Nos agents de recherche assistent la revue bibliographique, la formulation des modèles, le code de simulation, les balayages paramétriques et l’analyse d’erreurs, avec Python, Qiskit et QuTiP et des calculs vérifiables.
Analyse et vérification scientifiques
Nos chercheurs définissent les questions physiques et les méthodes de validation, examinent approximations, erreurs et interprétations, puis décident des calculs, mesures et révisions à poursuivre.
Théorie, calcul et validation+
Notre recherche part d’une question physique précise et confronte théorie, simulation numérique et analyse des mesures. Nous documentons approximations, erreurs et limites des modèles dans des manuscrits présentant méthodes et preuves. L’espace illustré est un concept de laboratoire quantique.
Définir problème et observablesConstruire modèles et simulationsÉtudier paramètres, bruit et commandesComparer mesures, erreurs et prédictionsExaminer les interprétations et les conclusionsQuestions / Théorie et publications / Modèles et code / MesuresModèles et code reproductibles / Analyses des erreurs et mesures / Manuscrits scientifiquesNos chercheurs définissent les questions physiques et les méthodes de validation, examinent approximations, erreurs et interprétations, puis décident des calculs, mesures et révisions à poursuivre.Examiner les travaux connexes, définir système, hypothèses et observables, puis consigner limites et prémisses non vérifiées.Exprimer le problème par un hamiltonien, un circuit ou un système ouvert, produire un code vérifiable et le comparer à des résultats analytiques ou modèles connus.Exécuter balayages paramétriques, simulations de bruit et de commande, comparer modèles et références, puis consigner convergence, graines, versions et échecs.Comparer prédictions et mesures, distinguer erreurs statistiques, approximations et biais, puis conserver figures, code et éléments justificatifs.Notre équipe examine interprétations, méthodes et preuves, prépare les manuscrits, précise les limites des modèles et détermine les calculs et mesures complémentaires.
04 / 04INTOSYN / AGENT DECISION-MAKINGConcept de laboratoire · Explorer
Objectifs et observations
INTOSYN / AGENT DECISION-MAKING
Comment les agents choisissent leur prochaine action
Nous étudions comment les agents choisissent leurs actions avec des informations incomplètes, des objectifs et des contraintes. Observation, raisonnement, outils et retours permettent d’analyser décisions, trajectoires et échecs.
Définir objectifs, état de l’environnement et contraintes, en distinguant preuves, inconnues et incertitudes susceptibles d’influencer les décisions.
Comparer les actions possibles, planifier étapes et appels d’outils, puis consigner justifications, changements d’état et résultats intermédiaires.
Évaluer l’accomplissement de la tâche à partir des retours, comparer stratégies et échecs. Les chercheurs décident de corriger, poursuivre ou arrêter.
Travaux et résultats de recherche
Traces de décision et d’exécution / Comparaison des stratégies / Évaluation et analyse des échecs
Objectifs / Observations / État des outils / Contraintes et critères
L’IA dans notre recherche
Organiser observations et preuves, proposer des actions, appeler les outils et réviser les plans selon les retours, en comparant les méthodes sur des tâches reproductibles.
Analyse et vérification scientifiques
Notre équipe définit tâches et limites, examine justifications et actions, évalue fiabilité et contrôlabilité, puis décide de poursuivre ou non.
Définir objectifs, observations et contraintesComparer preuves et actions possiblesPlanifier et appeler les outilsÉvaluer et corriger selon les retoursExaminer la décision : poursuivre ou arrêterObjectifs / Observations / État des outils / Contraintes et critèresTraces de décision et d’exécution / Comparaison des stratégies / Évaluation et analyse des échecsNotre équipe définit tâches et limites, examine justifications et actions, évalue fiabilité et contrôlabilité, puis décide de poursuivre ou non.Définir réussite, outils et limites d’action, puis consigner observations initiales et inconnues pour comparer les stratégies dans les mêmes conditions.Distinguer preuves et hypothèses, comparer effets attendus, coûts et risques, puis conserver justifications et alternatives non retenues.Traduire les plans en appels d’outils dans les limites de la tâche, en enregistrant entrées, sorties, changements d’état et erreurs.Confronter les retours à l’objectif, repérer écarts et conditions non remplies, puis comparer nouvelle tentative, replanification et examen humain.Les chercheurs examinent décisions et trajectoires, analysent échecs et limites, puis décident de poursuivre, réviser ou arrêter en conservant une évaluation reproductible.
Nous étudions l’usage des outils par les agents à travers des tâches d’ingénierie, en reliant connaissances, logiciels de dessin et traces pour examiner planification, génération et vérification.Nous intégrons les agents IA à nos travaux, de la lecture scientifique aux analyses moléculaires et omiques, aux expériences numériques et à la rédaction. Notre équipe examine les questions, les méthodes et les conclusions.Nous utilisons les agents IA pour examiner la littérature, formuler des modèles, simuler et analyser les mesures. Notre équipe élabore et vérifie les interprétations physiques, les méthodes de validation et les conclusions des manuscrits.Nous étudions pourquoi un agent choisit une action, comment il adapte son plan et quand il doit s’arrêter ou solliciter un examen humain. Traces complètes et comparaisons contrôlées éclairent fiabilité et contrôlabilité.
INTOSYN AI LABS / TOOL-USE RESEARCH
De la compréhension à l’exécution par les outils
Nous étudions l’usage des outils par les agents à travers des tâches d’ingénierie, en reliant connaissances, logiciels de dessin et traces pour examiner planification, génération et vérification.
+
Tâches et preuvesLittérature · Python · Analyses moléculaires et omiques · ManuscritsPython · Qiskit · QuTiP · Simulation et mesuresPlanification et évaluationAutoCADSOLIDWORKSOutils et environnementOutils et validation
PARAMETRIC DESIGN / AGENT WORKFLOW STUDYEVIDENCE / AGENT WORKFLOW STUDY
LITTÉRATURE ET HYPOTHÈSESDONNÉES ET PLAN D’ANALYSECALCULS ET TÉMOINSRÉSULTATS ET PREUVESDÉCISION SCIENTIFIQUE
PROBLÈME ET LITTÉRATUREMODÈLES ET ÉTATS QUANTIQUESCIRCUITS ET PARAMÈTRESMESURES ET ERREURSVÉRIFICATION SCIENTIFIQUE
OBSERVATIONS ET ÉTATACTIONS POSSIBLES ET PREUVESPLANIFICATION ET EXÉCUTIONRETOURS ET RÉVISIONÉVALUATION ET EXAMEN SCIENTIFIQUES
AI Solution
↗
01 / 05
Lire les exigences et paramètres
Définition de la tâche / Normes / Paramètres et modèles / Environnement logiciel
Des résultats vérifiables
Plans et modèles modifiables / Traces d’exécution / Résultats de validation
Illustration de recherche appliquée · Sources, appels d’outils et contrôles permettent l’examen par les chercheurs et spécialistes.
Défilez pour suivre le travail de l’agent
01 / 05
Des agents IA dans nos laboratoiresINTOSYN AI LABS / DÉMARCHE SCIENTIFIQUEOutils de notre rechercheIllustration de notre démarche · Méthodes, code et analyses restent reliés ; notre équipe vérifie les conclusions scientifiques.Travaux et résultats de rechercheDécisions des agents. Des preuves à l’action.INTOSYN AI LABS / ÉTUDE DES DÉCISIONSDécisions et retours d’exécutionIllustration de recherche · Observations, choix et trajectoires permettent une évaluation dans des tâches définies, avec examen humain des décisions clés.Travaux et résultats de recherche
INTOSYN AI LABS / RESEARCH IN PROGRESS
Recherches en cours
Les questions et les méthodes de nos cinq projets en cours.
Infrastructure de recherche et déploiement des applications
Les environnements de calcul relient expériences et applications. Nous proposons calcul cloud, déploiement privé et matériel local, selon les données, les charges et les systèmes existants.
Configurer calcul et logiciels pour les modèles, les expériences numériques et les essais applicatifs.
Déploiement privé
Relier connaissances, droits d’accès, systèmes métier et outils scientifiques dans l’environnement de déploiement convenu.
Cartes de calcul et matériel local
Planifier matériel, déploiement et maintenance selon les installations existantes.
COMPUTE YOU CAN HOLD
Le calcul dans le cloud. Ou dans votre environnement.
Exécutez l’IA dans un environnement adapté. Défilez pour découvrir la conception de la carte INTOSYN.
ENCLOSURE STUDY
ON-PREMISES HARDWARE
Gardez le calcul dans votre environnement.
Cartes de calcul et déploiement local pour les équipes qui souhaitent gérer leur environnement de calcul. La configuration et les services sont définis selon l’infrastructure existante.
Visualisation conceptuelle du boîtier et de la structure à deux puces. La configuration livrée dépend de la solution convenue.
INTOSYN / LOCAL COMPUTE000 / 119
BUILT FOR REVIEW
Un travail traçable. Des décisions humaines.
Accès autorisés
Définir les accès par personne, projet et document.
Sources conservées
Retrouver fichiers, versions et passages cités.
Traitement documenté
Suivre recherche, rédaction, modifications et validation.
Validation professionnelle
Décisions clés et validation finale par les personnes autorisées.
A CLOSER LOOK
Méthodes et détails techniques
Consultez exemples applicatifs, expériences interactives et conception des systèmes.
Cas et validation+
Bibliothèque de cas
Scénarios et enregistrements de validation
10 exemples : 6 présentés comme validations de solution et 4 comme démonstrations, avec méthodes, conditions d’utilisation et étapes de vérification.
★ Cas de preuve mis en avant
C1Solution validée
Première ébauche de l'étude de faisabilité
Organiser les documents, rechercher normes et cas pertinents, puis préparer un projet sourcé dont les données, méthodes et conclusions sont examinées par les spécialistes.
TechnologieGouvernance des connaissances · Augmentation de la génération par la recherche · Orchestration d'agents multi-étapes
Exigences de vérificationLes voies techniques, l'approbation des preuves et la validation restent à la charge des personnes
C2Solution validée
Recherche de normes et de dispositions obligatoires
Recherchez des centaines de normes nationales, sectorielles et locales, ainsi que des suppléments locaux, en langage naturel. Les résultats incluent la disposition applicable, le texte source, le titre, la version, la clause et le marqueur de statut obligatoire.
TechnologieRAG · Identification de version · Marquage des dispositions obligatoires
PrincipeRelier les conclusions aux sources originales
C3Solution validée
Vérification de conformité avant soumission
Avant la soumission, vérifiez le dessin par rapport aux normes pertinentes et produisez une liste de problèmes : ce qui pourrait ne pas être conforme, quelle source et quelle clause soutiennent le constat, et quel changement pourrait y remédier.
TechnologieExécution de règles + révision humaine
Exigences de vérificationIl s'agit d'une vérification, non d'une évaluation professionnelle ; l'ingénieur agréé reste responsable de la validation
C4★Solution validée
Entraînement et adaptation de modèles spécialisés
Structurer corpus, normes et données de tâches ; étudier préentraînement continu, ajustement efficace et optimisation des préférences, avec évaluation et gestion des versions.
TechnologiePréentraînement continu · Ajustement fin · Alignement · Évaluation
Exigences de vérificationNous n'entraînons pas un modèle de fondation à partir de zéro pour chaque entreprise
C5★Environnement de démonstration
Simulation de scénarios pour les modifications de conception
Un client souhaite modifier la hauteur entre planchers du sous-sol. Comparez hauteur libre, seuils illustratifs, coûts et revues avec des hypothèses explicites ; les projets réels nécessitent une validation distincte.
TechnologieModèle de monde industriel restreint · Transitions d'état · Simulation de scénarios
Exigences de vérificationIl ne prédit pas le monde réel ni ne décide de l'avenir de l'entreprise
C6Environnement de démonstration
Examen intelligent des certificats de matériaux
Extrayez le fabricant, la nuance, le numéro de coulée, la composition chimique, les propriétés mécaniques, le traitement thermique et les champs CND ; comparez-les aux spécifications et normes ; puis archivez les preuves après examen humain et par le système.
TechnologieComparaison de normes + Examen humain et par le système + Archives de provenance
Exigences de vérificationAssiste l'examen ; il ne détermine pas automatiquement l'acceptation
C7★Solution validée
Accès distant Zero Trust
Aucun port de service public n'est ouvert sur le pare-feu. Le serveur sur site établit une connexion sortante vers un relais ; les terminaux externes utilisent le même relais pour l'établissement de la liaison. Le transport est chiffré de bout en bout et le relais ne détient aucune clé.
TechnologieRéseau privé + Matrice de permissions + Piste d'audit complète
Exigences de vérificationNous ne disons pas « ne quitte jamais l'environnement » à moins qu'une architecture entièrement hors ligne n'ait été vérifiée
C8Environnement de démonstration
Récupération des politiques et traçabilité des approbations
La même question peut produire différentes preuves autorisées pour différents départements et rôles. Le contrôle d'accès est un comportement visible, pas une promesse : les demandes hors périmètre sont bloquées ou signalées et enregistrées dans le journal d'audit.
TechnologieGouvernance des autorisations · Traçabilité des responsabilités
Exigences de vérificationLa recherche, la génération, les modifications, les approbations et les exportations sont enregistrées
C9Solution validée
Archives de projets passés et réutilisation d'expérience
Organiser fichiers, décisions et méthodes des projets passés. La recherche sémantique relie les tâches proches tout en conservant sources, versions et conditions d’utilisation.
TechnologieGouvernance des connaissances · Archivage sémantique · Récupération de projets similaires
ValeurPréserver les connaissances et les justifications
C10Environnement de démonstration
Évaluation des décisions
Nous étudions comment les agents choisissent leurs actions avec des informations incomplètes, des objectifs et des contraintes. Observation, raisonnement, outils et retours permettent d’analyser décisions, trajectoires et échecs.
TechnologieComparaison des stratégies · Analyse des traces · Examen humain
Exigences de vérificationNotre équipe définit tâches et limites, examine justifications et actions, évalue fiabilité et contrôlabilité, puis décide de poursuivre ou non.
Démonstration interactive : modifications de conception+
Interactif · Modèle de monde industriel restreint
Modifiez un paramètre, et voyez ce qui bouge
Working Definition
Modèle de monde d'entreprise = ontologie d'entreprise et représentation d'état + règles et contraintes du monde réel + fonctions de transition d'état et de risque apprises à partir de données historiques + simulation et évaluation de scénarios + autorisation humaine
Déplacez le curseur pour comparer la hauteur libre, les conflits de règles illustratives, le coût et le délai estimés.
Cette démonstration déterministe explique la comparaison des options. Elle n’est reliée ni aux données d’un projet, ni à une base réglementaire, ni à un modèle appris.
Modification de conception · Démonstration par règlesDémo
Hauteur entre planchers du sous-solBASE 3600mm3400 mm
±0−100−200−300−400mm
Structure et installations techniques 1200mm→Hauteur libre réelle 2200mmProche du seuil illustratif
Conflits de règles
0
Sous la réserve illustrative de 2300mm.
Coût estimé
-500 000 CNY
Estimation illustrative en CNY : terrassement et modifications techniques, sans valeur de devis.
Délai estimé
+12 jours
Hypothèse : 4 jours par discipline et 10 jours supplémentaires en cas de conflit.
Circuit de revue
Revue interne
Les autorisations réelles dépendent du projet, des normes locales et du jugement professionnel.
Règles illustratives déclenchées
Une modification de hauteur déclenche une revue structurelleHypothèse de démo
Revoir les installations techniques dès une réduction de 150mmHypothèse de démo
Hauteur libre sous la réserve illustrative de 2300mmHypothèse de démo
Options proposées
▲Démonstration interactive : seuils, coûts et délais sont des hypothèses explicites, sans valeur de contrôle réglementaire, de prédiction ou de devis. La sélection compare seulement les options sur cette page : aucune exécution, sauvegarde ou trace d’audit. Un projet réel exige les normes en vigueur, la juridiction et toutes les conditions du projet.
Capacités et architecture+
Capability Stack · Capacités modulaires
Modèles, outils et systèmes expérimentaux
Configurer les modèles, les services de recherche et les outils d’exécution selon les documents, les processus, les droits d’accès et les exigences du projet.
01
Limite privée
Private AI Core
Les modèles s'exécutent dans un environnement contrôlé par le client. Le calcul, le réseau, l'identité, les journaux, les sauvegardes et le retour en arrière des versions définissent le plan de contrôle ; les données sensibles restent dans la limite autorisée et les connexions externes sont explicitement configurées.
Connexion sortante inversée— Le serveur côté client établit la connexion sortante ; aucun port de service public n'est ouvert sur le pare-feu.
Le relais ne conserve pas de clés— Le transport est chiffré de bout en bout ; le relais ne détient pas les clés nécessaires pour déchiffrer les données métier.
Accès basé sur l'identité et le projet— Appliquer l'accès avec le moindre privilège par personne, par projet et par portée de données, avec isolation, révocation et examen périodique.
Audit complet du processus— Les connexions, les recherches, l'accès aux fichiers, les modifications de configuration et les appels de modèles laissent des enregistrements d'audit interrogeables.
External Port ScanSecured
Exposition VPN traditionnelle
443/tcp open https
1194/udp open openvpn
3389/tcp open ms-wbt
22/tcp open ssh
4 PORTS EXPOSED
Connexion sortante inversée
—
—
—
—
0 PORTS EXPOSED
La limite de sécurité est établie par l'architecture et la validation
02
Usine de modèles
Domain Model Factory
La même norme peut être interprétée et appliquée différemment d'une institution à l'autre, et une grande partie de ce jugement n'est pas consignée dans une politique structurée. Un modèle général ne connaît pas automatiquement les connaissances et les normes spécifiques à l'institution ; le travail consiste à construire des connaissances d'entreprise et des capacités de tâches gouvernées.
Gouvernance de corpus— Nettoyer, dédupliquer, classer et désidentifier le contenu ; créer un registre de corpus étiqueté avec des autorisations comme base pour l'adaptation du modèle.
Pré-entraînement continu de domaine (CPT)— Absorber la terminologie du domaine, le langage réglementaire, les conventions d'écriture et les abréviations afin que le modèle comprenne le domaine de manière cohérente.
Réglage fin de tâche (SFT / PEFT)— Séparer les adaptateurs par tâche ou spécialité et les évaluer, les publier, les mettre à jour et les annuler de manière indépendante.
Alignement et évaluation des préférences— Construire des données de préférence à partir des décisions d'examen historiques et des tâches réelles, avec des ensembles d'évaluation hors ligne et en production révisables.
Model Registry · v2.4.1Deployed
Gouvernance de corpus
1.8M documents
CPT
4.2B tok
SFT / PEFT
3 adaptateurs
Alignement des préférences
12.6K paires
Évaluation
PASS
Métrique d'évaluation
Avant adaptation
Après adaptation
Précision d'extraction de champ
71.4%
93.8%
Exhaustivité des citations
58.2%
97.1%
Taux d'omission
18.6%
4.2%
Taux de modification manuelle
62.0%
21.5%
Interface illustrative · Les métriques sont des objectifs de planification estimés pour des organisations comparables, et non des engagements
03
Flux de travail d'agent
Agentic Workflow
Le système va au-delà des questions-réponses. Un agent reçoit des tâches, identifie des fichiers, récupère des preuves, appelle des outils, applique des règles et produit des résultats tout en escaladant les informations manquantes, les conflits et les affaires à haut risque vers des humains. Chaque étape peut être tracée, révisée et annulée au besoin.
Le texte source peut être vérifié— Lier la sortie au texte source et identifier la norme, la version, la clause et le marqueur d'applicabilité.
Pas de preuve, pas de déclaration de livraison— Une fonctionnalité sans source, version ou chemin de validation n'est pas représentée comme une capacité livrée.
Conflits et lacunes explicites— Marquer les informations manquantes, les conditions conflictuelles et les cas hors périmètre au lieu d'imposer une réponse définitive.
Escalade humaine basée sur les risques— Acheminer les affaires à haut risque ou à faible confiance vers un examen humain, avec la limite d'automatisation visible dans la trace.
Agent Trace · Task #A-2291Completed
01INGEST · 47 documents clients → classifier et étiqueterOK
02PARSE · OCR de document numérisé → extraction de champ structuréeOK
04RETRIEVE · Récupérer les cinq principaux précédents internesOK
05TOOL · Appeler l'API d'estimation des coûtsOK
06CONFLICT · Les données géotechniques sont en conflit avec les conditions de planificationEscalader
07MISSING · Les documents du client manquent du plan de limite de siteEscalader
08GENERATE · Plan du rapport + points de section + données de baseOK
04
Business world model
World Model
Représenter les entités commerciales, les états, les contraintes, les actions et les résultats dans un modèle de monde industriel délimité. Dans les scénarios réglementaires, d'ingénierie, d'exploitation et de risque, simulez d'abord les impacts des options et fournissez aux décideurs une piste de preuves explicables.
La portée et l'espace d'état sont explicites— Simulez uniquement dans les limites commerciales et les variables d'état définies; n'extrapolez pas un modèle délimité dans une prévision du monde réel.
Les sources des règles sont traçables— Les dispositions obligatoires, les normes nationales/industrielles/locales, les suppléments locaux, les conditions contractuelles et les pratiques internes conservent les informations de source et de version.
Les chaînes d'impact et les preuves sont visibles— Tracez le chemin de l'impact à travers la conformité, le coût, le calendrier et l'approbation; liez chaque conclusion à ses preuves et hypothèses.
L'autorité de décision et d'exécution reste avec les personnes— Enregistrez les options, les sélections et les justifications sous forme d'entrées d'audit versionnées; les professionnels prennent la décision finale.
Les modules précédents prennent principalement en charge l'achèvement de tâches ponctuelles. D'autres travaux nécessitent une surveillance continue : les conflits de modèles, la cohérence des versions de dessins, la conformité aux normes, les modifications de listes et les mises à jour de politiques exigentun mécanisme de surveillance basé sur des règles qui continue de fonctionner.
Après avoir configuré les objets surveillés, l'ensemble de règles et la politique de notification, l'agent s'exécute selon un calendrier, analyse en continu et ne signale que les modifications sans instructions répétées.
Configurer une fois, exécuter en continu— Configurer la portée, les règles, les niveaux d'alerte et les destinataires ensemble, avec des mises à jour contrôlées ultérieurement.
Signaler les changements, pas le bruit— Ne pas répéter le même problème ; notifier uniquement lors de changements nouveaux, résolus ou de niveau de risque.
Les alertes incluent des preuves— Chaque alerte inclut l'ID de l'objet, la règle correspondante, la version du modèle et l'heure d'analyse pour examen.
Surveiller en continu ; ne pas remplacer les décisions— Le système détecte et alerte ; la remédiation, les modifications et l'approbation restent soumises à l'approbation humaine.
Standing Agent · Inspection des conflits MEPRunning 14d 06h
09:12Analyser le modèle MEP B3 v2.7 · 1,284 composantsTerminé
Le calcul, le réseau, l'identité, le stockage, les services de modèles, les connaissances, les agents, la surveillance et l'audit nécessitent des limites claires. C'est l'un des premiers livrables avant la mise en œuvre.
InfrastructureINFRASTRUCTURE
GPU server clusterQuantization · Inference optimizationMulti-model schedulingResource and concurrency managementHigh-availability operationsBackup · Monitoring
Corpus ledgerCleaning · Classification · De-identificationPermission tagsPeople · Roles · ProjectsTraceable citationsSource text · Version
Intelligent workflowAGENTIC
Intake and identificationClassification · Field extractionRetrieval and executionEvidence · Rules · ToolsHuman reviewEscalate to a person
Business world modelWORLD MODEL
State graphEntities · States · ConstraintsScenario simulationChange → Impact chainOption comparisonEvidence · Confidence
Connected systems
Office / OA systems
Contracts / matter management
Project management systems
Risk / audit systems
Human approval · approve / edit / returnRecord the rationale; create a new version and audit entry
Aucun port entrant publiquement exposéLes analyses externes ne peuvent pas atteindre les services à l'intérieur de la limite
Connexion sortante inverséeLe serveur sur site se connecte à un relais ; le relais ne détient aucune clé ; le transport est chiffré de bout en bout
Intégration d'APISe connecter aux systèmes de bureau, de contrat, de projet et de risque existants sans remplacer l'environnement d'information actuel
Les personnes restent dans la boucleLes affaires incertaines et à haut risque sont soumises à un examen humain ; le jugement et l'approbation restent l'apanage des personnes
Périmètre et responsabilités+
Gouvernance · Limites de capacité
Limites de capacité et langage public
Ce n'est pas un discours marketing. Il s'agit de notre description publique des capacités du produit, des conditions d'utilisation et des limites de responsabilité. Nous ne nous engageons que sur ce qui peut être validé, livré et audité ; les limites restantes sont énoncées tout aussi clairement.
Domaine de capacité
Ce que nous pouvons justifier publiquement
Limites explicites et déclarations que nous ne faisons pas
Sécurité des données
Le déploiement peut rester dans un environnement autorisé par le client ; les appels externes sont explicitement configurés par l'entreprise ; le transport est chiffré de bout en bout et les relais ne détiennent pas de clés de déchiffrement. La frontière réelle dépend de l'architecture, de la politique réseau et de la validation de la sécurité, ainsi que du droit applicable et des conditions convenues pour le traitement des données.
Nous ne faisons pas de déclaration générale « ne quitte jamais l'environnement ». Une revendication d'absence de sortie de données nécessite une architecture entièrement hors ligne vérifiée et des contrôles appropriés.
Précision
Les citations sont traçables, les versions sont identifiables et les évaluations peuvent être révisées ; les questions à haut risque conservent une révision humaine et l'autorité de décision finale.
Nous ne promettons pas d'éliminer toutes les hallucinations ni de revendiquer une précision de 100 %. La sortie du modèle n'est pas un fait ou une opinion professionnelle sans un examen approprié.
Préentraînement et adaptation
Nous prenons en charge le préentraînement continu dans le domaine, l'ajustement fin supervisé, l'ajustement fin efficace en paramètres, l'alignement des préférences, la distillation, la quantification et l'évaluation pour aider les clients à créer des actifs de modèles gérables et itératifs.
Nous ne promettons pas d'entraîner un modèle de fondation à partir de zéro pour chaque entreprise. Le niveau d'adaptation approprié dépend des données, de la puissance de calcul, de la tâche cible et des résultats de validation.
World Model
Dans un domaine métier clairement délimité, simuler les changements d'état et les impacts des options en utilisant des règles d'entreprise, des données historiques et des hypothèses explicites pour l'analyse de scénarios et la validation des décisions.
Nous ne prétendons pas comprendre ou prédire l'ensemble du monde réel, décider de l'avenir d'une entreprise ou présenter une simulation délimitée comme une prévision du monde réel.
Agent
Dans le cadre de son autorisation, l'agent peut appeler des outils, exécuter des étapes, enregistrer le processus et escalader les questions incertaines ou à haut risque aux humains.
Nous ne prétendons pas qu'un agent peut traiter chaque processus métier sans supervision. Il ne contourne pas les autorisations, les approbations ou les responsables, et il ne remplace pas le jugement professionnel.
Apprentissage continu
Les retours d'information peuvent mettre à jour les connaissances, les modèles ou les flux de travail ; les modifications ne progressent qu'après des tests, une approbation, un contrôle de version et une validation de retour en arrière.
Le système n'est pas autorisé à modifier son comportement en production sans approbation. La mise à jour continue n'est pas une auto-évolution incontrôlée.
Déroulement du projet+
Du projet pilote à une utilisation fiable
Définissez les objectifs d’une tâche précise, puis mesurez les résultats pour évaluer la valeur, le coût de mise en œuvre et les conditions d’extension.
Définir le périmètre et les objectifs
Analysez le processus, les documents et les outils. Des exemples anonymisés permettent de préciser le périmètre et les critères d’évaluation.
Développer et évaluer un pilote
Évaluez la qualité des résultats, l’efficacité du traitement et les procédures de vérification sur des tâches représentatives, ainsi que l’effort de mise en œuvre.
Déployer et améliorer
Choisissez le déploiement selon les exigences de données et d’exploitation, intégrez les processus existants et élargissez après stabilisation.
Avant de commencer+
FAQ
Avant de commencer.
Comment commencer sans plan technique ?+
Partez de la tâche à améliorer, du processus actuel et de ses principales difficultés. Nous évaluons la pertinence de l’IA avant de définir l’approche et le périmètre.
Faut-il acheter un serveur d’abord ?+
Non. Vous pouvez démarrer avec le cloud ou votre matériel existant. Le choix dépend de la tâche, des données et du budget.
L’IA peut-elle s’intégrer à nos systèmes existants ?+
Nous privilégions la connexion aux systèmes existants. Nous évaluons les interfaces et autorisations avant de définir les adaptations.
Comment évaluer la valeur du projet ?+
Convenez d’indicateurs tels que la qualité des résultats, le temps de recherche, le volume traité et l’effort de vérification. Les résultats du pilote permettent d’évaluer les bénéfices et les coûts avant d’élargir le périmètre.
INTOSYN AI LABS / OPEN CONVERSATIONS
Une question scientifique. Une nouvelle exploration.
Échangeons sur les questions scientifiques, les méthodes expérimentales et les idées d’application pour explorer de nouvelles pistes.
