Mentomy | IA para PYMES — Recherche en IA

De la recherche au produit

Une recherche conçue pour résoudre de vrais problèmes d'IA

Nous ne séparons pas la recherche du développement produit. Les capacités fondamentales de Mentomy naissent des défis rencontrés lors du déploiement de l'IA générative dans des organisations réelles.

Notre objectif est de créer des systèmes plus contrôlables, explicables, mesurables et utiles à la prise de décision en entreprise.

Question de recherche

Identifier les limites fondamentales des systèmes actuels d'IA d'entreprise.

Architecture & infrastructure

Combiner des architectures logicielles avancées d'IA avec une infrastructure souveraine optimisée pour les performances et une faible latence.

Plateforme Mentomy

Transformer la recherche validée en capacités d'IA sécurisées et prêtes pour la production.

Impact commercial

Fournir aux organisations une IA fiable, explicable et contrôlable.

Recherche à la une

Recherche actuelle

Faire progresser une IA générative fiable grâce à des architectures auditables, des connaissances fondées sur des sources et une prise de décision contrôlée.

IA conversationnelle

IA symbolique–RAG–générative pour l'orchestration de conversations orientées vers des objectifs

Les systèmes orientés vers des objectifs doivent répondre aux questions factuelles, inférer les informations fournies par les visiteurs et faire progresser les objectifs commerciaux sans transformer la conversation en interrogatoire.

Notre Hybrid Goal-State Conversation Orchestrator sépare l'état symbolique, la recherche d'informations fondée sur des sources et la génération afin de rendre le comportement auditable et contrôlable.

Objectifs commerciaux sémantiques immuables.
Transitions monotones et auditables de l'état des objectifs.
Réponses fondées sur des sources avant l'orientation de la conversation.
Équilibre tenant compte de Pareto entre l'utilité pour le visiteur et l'acquisition d'informations.

Explicabilité du RAG

Un cadre hiérarchique de cohérence pour les systèmes RAG

Lorsqu'une réponse RAG n'est pas fiable, la défaillance peut provenir du corpus, du processus de recherche ou de la réponse générée. Les scores de similarité ne suffisent pas à expliquer où la dégradation a commencé.

Notre cadre analyse la cohérence à travers les trois couches et produit une trace diagnostique auditable sans accéder au fonctionnement interne du modèle.

Cohérence des connaissances au niveau du corpus.
Pertinence de la recherche et couverture des éléments probants.
Ancrage des réponses et traçabilité au niveau des affirmations.
Diagnostic du premier point de défaillance identifiable.

Équipe de recherche

Rigueur scientifique. Discipline produit.

L'équipe de recherche de Mentomy apporte une expérience acquise en tant que chercheurs au MIT et dans le cadre de collaborations impliquant la NASA et l'OTAN. Nous associons la rigueur académique aux contraintes du déploiement d'une IA sécurisée et utile dans des organisations réelles.

Notre critère ne se limite pas à la nouveauté : les propositions doivent être explicables et capables d'améliorer les systèmes en production sans compromettre la confiance des utilisateurs.

MITRecherche de pointe en IA

NASAIA pour la robotique planétaire

80+Publications scientifiques

10Brevets

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