Témoins sur zokforce.com
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L’IA d’entreprise échoue rarement à l’intérieur du modèle. Elle échoue là où le modèle rencontre vos systèmes de référence, vos cas limites, votre budget et vos auditeurs. Nous réalisons l’ingénierie de cette frontière dans votre nuage, puis transmettons la méthode à votre équipe.
Chacun est un travail d’ingénierie défini, avec des livrables que vous pouvez dénombrer. La plupart des mandats en combinent deux ou trois.
Un pilote n’a besoin que du modèle. La production a besoin de tout ce qui l’entoure, et c’est là que la plupart des projets d’IA d’entreprise s’arrêtent. C’est aussi ce que nous bâtissons.
Sans cette couche : Personne ne répond de ce que le modèle a écrit.
Sans cette couche : La correction d’un cas en brise discrètement d’autres.
Sans cette couche : La sécurité bloque le lancement, et elle a raison.
Une API de modèle de pointe, un modèle à poids ouverts ou un petit modèle entraîné sur vos données, choisi selon les résultats d’évaluation. C’est la partie que montre chaque démonstration.
Sans cette couche : La facture augmente et personne ne peut dire pourquoi.
Sans cette couche : Le personnel fait du copier-coller entre l’IA et le vrai système.
Nous nous y connectons. Nous ne les remplaçons pas.
La plupart des équipes viennent nous voir avec l’un des trois problèmes suivants. Chacun a une première étape courte, à portée fixe. Vous n’avez pas besoin de savoir lesquels de nos services il vous faut.
Chaque étape est courte, laisse à votre équipe quelque chose qu’elle peut utiliser seule, et se termine par votre décision. Les durées sont typiques, pas fixes. Aucune preuve de concept non payée et aucun engagement pluriannuel.
Nous travaillons dans votre environnement, cartographions les systèmes et les données que touche le flux de travail, et mesurons ce qu’il coûte aujourd’hui.
Ensuite, vous décidez : construire, ou arrêter avec un plan qui vous appartient.
Nous construisons le flux de travail de bout en bout selon la portée convenue et remettons le code, les tests et les guides d’exploitation que votre équipe peut maintenir.
Ensuite, vous décidez : l’exploiter vous-mêmes, ou continuer avec nous.
Les fournisseurs modifient le comportement des modèles et retirent des versions. Nous maintenons la précision et contenons les coûts après le lancement, ou formons vos ingénieurs pour le faire.
Elle prend fin quand votre équipe est prête à l’exploiter seule.
Le code, les jeux d’évaluation et les modèles s’exécutent dans votre environnement, avec vos clés et vos comptes de fournisseurs de modèles, sous vos contrôles d’accès.
Les connecteurs, les invites, les jeux d’évaluation et les poids des modèles ajustés vous appartiennent. Nos gabarits réutilisables sont fournis avec une licence perpétuelle.
Les modèles rédigent. Une personne désignée approuve chaque modification d’un système de référence, et l’IA ne fusionne jamais de code d’elle-même.
Aucune licence obligatoire ni environnement d’exécution propriétaire. Si l’un de nos propres outils est utile, il reste facultatif et remplaçable.
Les honoraires de base couvrent le coût du travail. Ce que nous gagnons en plus est une part de la valeur que nous comptabilisons ensemble après la mise en production, pendant une période convenue et jusqu’à un plafond. Nous restons donc présents après le lancement : une partie de nos honoraires dépend de son fonctionnement.
La totalité des honoraires est payée avant que quoi que ce soit tourne en production.
Moins à payer avant la mise en production. Le reste provient des résultats que nous comptabilisons ensemble par la suite.
Illustration du moment où les honoraires sont payés, et non des montants. Les modalités sont fixées dans chaque énoncé des travaux.
Les coûts unitaires et la formule de valeur sont convenus à la fin de l’étape 1, avant le début de tout développement.
La valeur est comptabilisée à partir de la télémétrie de votre environnement, et seulement sur les résultats qu’une personne a approuvés.
Chaque contrat avec partage de la valeur comporte un plafond écrit et une date de fin, pour que les finances connaissent la fourchette avant de signer.
Chaque étape peut être à prix fixe, payée selon des jalons que vous acceptez. La plupart des travaux pour le secteur public et les entreprises sont achetés de cette façon.
Notre équipe a travaillé sur de nombreux projets d’IA pour des clients, des premiers pilotes aux systèmes en production. Nous concevons et exploitons aussi nos propres produits d’IA, dont MedScribe AI pour la documentation clinique et ZokLens pour le coût, la qualité et la sécurité des applications de LLM, selon la même méthode que nous apportons à votre équipe.
Votre projet est confié à des ingénieurs ayant une réelle expérience de la construction et de l’exploitation de systèmes d’IA en production, et non à une équipe-conseil distincte.
En savoir plus sur nousNon. Beaucoup de clients n’en ont pas. Nous bâtissons le système et formons les ingénieurs que vous avez, pour qu’ils puissent l’exploiter et le modifier après notre départ.
Ceux que vous utilisez déjà : des API de modèles de pointe et des modèles à poids ouverts, au moyen de vos propres comptes AWS, Azure ou Google Cloud ou de points de terminaison privés. Nous choisissons les modèles selon leur score sur votre jeu d’évaluation.
Le travail s’effectue dans votre environnement, avec vos clés et vos comptes de modèles. Les données sensibles sont masquées avant d’atteindre un modèle externe, et chaque appel est journalisé aux fins d’audit. Nous ne vous demandons pas de nous envoyer de données.
Non. ZokLens et MedScribe AI sont des produits distincts. Si l’un d’eux peut aider votre projet, nous vous le dirons, mais rien de ce que nous bâtissons pour vous n’en dépend.
Oui. Les travaux pour le secteur public se font par étapes à prix fixe, conditionnées à des jalons, et notre travail de préparation produit les preuves techniques qu’exige une évaluation de l’incidence algorithmique ou une évaluation des facteurs relatifs à la vie privée. Comment acheter par les voies gouvernementales
Un appel de 30 minutes sur ce qui bloque vos travaux en IA. Si nous ne sommes pas la bonne équipe pour cela, nous vous le dirons.