Démonstrations & Échantillons Technologiques

Une démonstration honnête commence par être claire sur ce qui est montré. Nous ouvrons chaque session en indiquant le modèle utilisé, les données sur lesquelles il a été entraîné, les types d'entrées que nous nous attendons à ce qu'il gère bien et les types que nous nous attendons à ce qu'il gère mal. Ce cadre nous donne le droit de demander aux parties prenantes d'apporter leurs propres exemples — y compris les plus délicats — et empêche la démonstration de devenir un événement marketing.

Dans la mesure du possible, nous effectuons la démonstration sur des données que le public connaît. Une démonstration de détection de défauts sur des pièces que l'équipe qualité a personnellement inspectées ; une démonstration de sentiment sur un lot récent de transcriptions de centres d'appels ; une démonstration de prévision sur les chiffres réels du trimestre précédent. Les réactions dans la salle changent immédiatement lorsque les données sont les leurs, et les questions deviennent utiles d'une manière qu'elles ne le sont jamais lorsque les données sont génériques.

Les sessions sont délibérément structurées pour une conversation bidirectionnelle. Nous sommes aussi intéressés par les questions que le public pose que par les réponses du modèle aux entrées qu'ils apportent ; les questions sont généralement un guide plus fiable pour savoir si la technologie est la bonne réponse à leur problème que n'importe quel benchmark pourrait l'être.

• Sessions interactives en direct — pas de bobines pré-enregistrées
• Entrées fournies par le public encouragées
• Déclaration claire des forces et faiblesses du modèle
• Utilisation anonymisée des données du public sur demande
• Notes de suivi capturant les observations et les limites
• Preuve de valeur ciblée en option

Notre bibliothèque de démos est mise à jour en permanence et comprend actuellement des démonstrations de vision couvrant l'inspection des défauts de fabrication, la compréhension de documents (formulaires, factures, documents d'identité, contrats), l'analyse des étagères de vente au détail et la recherche de similarité visuelle ; des démonstrations PNL couvrant le sentiment basé sur les aspects, la classification des intentions et des sujets, la classification multilingue, la réponse aux questions augmentée par la récupération et l'extraction d'entités nommées ; des démonstrations de prévision couvrant la prévision hiérarchique de la demande, les séries intermittentes, la détection d'anomalies sur les métriques opérationnelles et la prévision probabiliste pour la politique d'inventaire.

Nous maintenons également un ensemble croissant de démonstrations d'IA générative : réponse aux questions ancrée dans des sources de connaissances organisées, extraction de sortie structurée à partir de texte non structuré, résumé adapté à des classes de documents spécifiques et modèles d'assistant adaptés à des flux de travail particuliers. Nous sommes délibérément conservateurs en ce qui concerne les cas d'utilisation générative qui nécessiteraient une génération ouverte en production ; la bibliothèque de démos reflète les cas d'utilisation que nous avons réellement été en mesure de déployer de manière responsable.

Les démos de systèmes de connaissances complètent la bibliothèque : un système de décision basé sur des règles appliqué, un graphe de connaissances construit à partir de données ouvertes, et un exemple neuro-symbolique hybride qui associe l'extraction d'entités au raisonnement basé sur des règles. Ces démos sont particulièrement utiles pour les publics à qui l'on a dit que l'apprentissage automatique était la réponse à un problème qui, presque certainement, ne peut être résolu au mieux par des statistiques seules.

“Les démos les plus utiles sont celles qui soulèvent la question que personne n'avait pensé à poser.”

Lorsque la bibliothèque standard ne correspond pas suffisamment bien à la question, nous construisons un échantillon sur mesure à partir de vos données en deux à trois semaines. Il ne s'agit pas d'une preuve de valeur ; c'est une démonstration plus précise qui utilise vos entrées par rapport à un modèle pré-construit suffisamment proche du cas d'utilisation pour être informatif. Le résultat est un prototype fonctionnel, une évaluation écrite de ce que nous avons observé et une recommandation quant à savoir si une preuve de valeur complète est justifiée.

Les échantillons personnalisés sont délibérément de petite envergure. Nous n'adaptons pas les modèles pour les performances de production, nous n'concevons pas le pipeline environnant et nous ne construisons pas l'interface utilisateur à une norme déployable. L'objectif est une connaissance plus rapide et moins chère que ce qu'une preuve de valeur complète fournirait ; l'inconvénient est que l'échantillon n'est pas déployable tel quel.

Bon nombre de nos relations clients les plus fructueuses ont commencé par un échantillon personnalisé qui a mis en évidence un problème que la spécification originale n'avait pas anticipé, et qui a remodelé le projet ultérieur pour le mieux.

Pour les publics techniques, nous proposons des sessions de laboratoire d'une demi-journée ou d'une journée complète au cours desquelles nos ingénieurs travaillent aux côtés des vôtres sur un problème ciblé de votre choix. Ces sessions sont en partie démonstration, en partie atelier, en partie conversation franche sur ce qui est réalisable. Elles sont particulièrement précieuses pour les équipes qui évaluent s'il faut développer une capacité interne ou faire appel à une aide externe ; la conversation qui en ressort est généralement plus utile à la décision finale que n'importe quel argumentaire de fournisseur.

Les sessions de laboratoire sont menées sous NDA si nécessaire, et les artefacts produits — code, notebooks, résultats d'évaluation — sont laissés à votre équipe. Nous ne conserverons pas les données propriétaires partagées avec nous lors de ces sessions au-delà de la durée du travail.

Les démonstrations sont livrées à distance par défaut, avec des sessions sur site disponibles lorsque le public ou les données le justifient. Une démonstration à distance standard dure soixante à quatre-vingt-dix minutes et peut accueillir jusqu'à une douzaine de participants dans une conversation de travail ; des sessions plus importantes sont possibles mais deviennent moins interactives. Nous sommes heureux de fournir la même démonstration à plusieurs groupes de parties prenantes séparément si cela facilite l'alignement interne.

Il n'y a pas de frais pour la bibliothèque de démonstrations standard ni pour une session de laboratoire d'introduction ; les échantillons sur mesure et les ateliers prolongés sont facturés sur la base du travail impliqué. Un bref appel de découverte permet généralement de définir le format et le contenu appropriés ; nous ne proposerons pas de session dont la valeur n'est pas claire pour les deux parties.