Obsigen AI — Comment ça marche

Pipeline

Cinq étapes vers les résultats

Comprendre

Analyser la demande et sélectionner la stratégie optimale.

Planifier

Décomposer en étapes et choisir les outils.

Exécuter

Exécuter les actions dans des environnements contrôlés.

Vérifier

Patterns critique/testeur ou vérification Essaim.

Livrer

Sortie finale — rapport, SOP, présentation, plan d'action.

Couche de connaissances

RAG — Génération augmentée par récupération

Le RAG permet à Obsigen de répondre en utilisant vos connaissances, réduisant les hallucinations et améliorant la traçabilité.

Pipeline RAG recommandé

Ingestion : SOPs, politiques, documents ERP, tickets
Traitement : Parsing → chunking → enrichissement des métadonnées
Incorporation : Vecteurs sémantiques pour une récupération rapide
Stockage : BD vectorielle hébergée dans l'UE
Récupération : Top-k + filtres ACL
Génération : Réponse ancrée + fragments de preuve

Source RAG	Contenu exemple	Résultat business
ERP / MRP	Nomenclatures, gammes, stocks, délais	Planification plus rapide
SOC KB	Runbooks, détections, historique	Triage plus rapide
CRM / E-Commerce	Infos produits, tarifs, segmentation	Meilleures actions suivantes
SOP / ISO	Procédures, audits, conformité	Cohérence + preuves d'audit

Personnalisation

IA entraînable — Fine-Tuning

Le fine-tuning adapte Obsigen à votre terminologie, ton et patterns de processus.

Posture d'entraînement sûre dans l'UE

Entraîner uniquement sur des jeux de données approuvés
Conserver les données d'entraînement dans le stockage EEE
Ajouter des portes d'évaluation avant le déploiement

Méthode	Optimal pour	Notes
SFT / Instruction Tuning	Réponses cohérentes dans le « style maison »	Nécessite des exemples curatés
Adaptateurs LoRA	Spécialisation économique	Variantes par tenant ou équipe
Preference Tuning	Alignement sur les standards internes	Utilise des sorties classées
Tool-Use Tuning	Meilleure planification/exécution	Améliore la fiabilité de l'agent

Infrastructure

Bâtie sur des fondations éprouvées et souveraines.

Un stack pragmatique sélectionné pour la résidence des données dans l'EEE, l'indépendance vendeur et l'auditabilité — pas pour le cycle des conférences. Versions exactes et composants CVE-pertinents partagés sous NDA avec des acheteurs sérieux.

Inférence EEE

LLMs à poids ouverts tournant sur infrastructure GPU européenne. Accéléré NVIDIA, avec options on-premise et sovereign-cloud.

Conteneurisé, portable

Docker & Kubernetes partout. La même image tourne sur AWS, GCP, Azure, OVHcloud, Hetzner — ou votre propre datacenter. Pas de lock-in surprise.

Exécution sandboxée

Les appels d'outils tournent dans des sandboxes isolés et éphémères. Egress réseau en allow-list. Journal d'audit sur chaque action — écrit sur vos serveurs, pas les nôtres. Nous ne stockons rien du run.

Recherche web privée

Méta-recherche auto-hébergée par défaut — aucune télémétrie de requête ne quitte l'EEE. Fournisseurs premium sur demande, contractés sous CCS UE.

Données & vector store EEE

Stockage de documents à Varsovie, embeddings dans une vector DB avec row-level security. BYO-key (KMS / HSM) supporté pour secteurs régulés.

Auditable — dans votre tenant

Chaque prompt, appel d'outil, retrieval et décision de politique est loggé dans votre storage, sous vos clés, avec votre rétention. Nous fournissons les primitives d'audit ; vous détenez les données. EU AI Act Article 12 ready · SIEM-friendly (JSON / OTLP).

Versions exactes, composants CVE-pertinents et spécificités d'isolation tenant partagés sous NDA — voir Sécurité.

Comment ça marche