L'IA générative pour les entreprises

Profitez du potentiel de l'IA générative. Konfuzio propose des solutions innovantes pour l'automatisation et l'optimisation des processus d'entreprise grâce à la technologie avancée GenAI. Profitez des nombreux avantages de l'IA générative et d'autres technologies utilisées par Konfuzio.

Créer de nouvelles données avec l'IA.

Est possible avec GenAI.

Utilisez le logiciel Konfuzio et l'IA générative pour classer, traiter, analyser et évaluer les données structurées et non structurées dans les documents tels que les factures, les commandes et les formulaires.

Outre l'IA générative, nos applications comprennent la reconnaissance optique de caractères (ROC) intelligente, le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique - entraînés sur plus de 100.000 documents.

Qu'est-ce que l'IA générative ?

L'IA générative, également connue sous le nom d'intelligence artificielle générative (GenAI), est une classe de systèmes d'IA capables de générer de nouvelles données et de nouveaux contenus de manière autonome. Ces systèmes avancés génèrent des contenus créatifs qui vont au-delà de ce qu'on leur a appris.

Avec Confuzio, les entreprises peuvent utiliser GenAI pour améliorer leur efficacité, réduire leurs coûts et développer des produits innovants.

Créativité et adaptabilité

Les modèles d'IA générative sont flexibles et s'adaptent à différentes tâches et applications.

Produits et services innovants

L'IA générative ouvre de nouvelles possibilités pour des produits et services innovants qui se démarquent de la concurrence.

Des solutions rentables

L'IA générative permet de réaliser d'importantes économies grâce à l'automatisation, y compris des processus créatifs.

Les modèles d'IA génératifs sont basés sur des réseaux neuronaux artificiels capables de saisir des modèles et des relations complexes dans de grandes quantités de données.

Comment fonctionne l'IA générative ?

Prétraitement des données

Collecte et préparation de grandes quantités de données afin d'éliminer les informations non pertinentes et de rendre les données accessibles au modèle.

Architecture de réseau

Utilisation d'architectures de réseaux neuronaux complexes, comme les transformateurs, pour identifier les dépendances spatiales et temporelles dans les données.

Formation

Ajustement des pondérations dans les réseaux neuronaux afin d'identifier les modèles et les structures dans les données.

Génération de nouveaux contenus

Après l'entraînement, l'IA génère de manière autonome de nouveaux contenus, en se basant sur les modèles appris et le contexte des données d'entraînement.