Nous partons d'un noyau technologique réutilisable et le configurons selon le domaine, la maturité en IA, les systèmes existants, le niveau de criticité et les exigences de gouvernance de chaque organisation.
Nous ne racontons pas la même histoire à une administration, à une grande entreprise disposant de plusieurs plateformes d'IA et à une PME qui doit activer un premier cas utile.
Passage à l'échelle transversal, réutilisation de la connaissance publique, souveraineté, traçabilité et appui tant aux citoyens qu'aux agents instructeurs.
Connecter un écosystème d'IA déjà en place, réduire les silos et la dépendance, préserver le contrôle de l'actif cognitif et s'étendre par domaines.
Adopter l'IA de manière ordonnée sans surdimensionner l'architecture, en laissant une connaissance réutilisable pour les cas suivants.
Les solutions se configurent en combinant une base commune de connaissance avec des capacités de contexte, d'exploitation et de gouvernance selon chaque cas.
Capturer, structurer, réconcilier et gouverner connaissance, relations, règles et preuves pour les réutiliser de manière cohérente.
Fournir à chaque requête, agent ou workflow le contexte pertinent, autorisé et traçable qu'exige sa tâche.
Activer assistants, AI Specialists, agents et solutions verticales avec preuves, permissions, traçabilité et supervision humaine.
Maintenir la connaissance à jour, validée, versionnée et auditable à mesure qu'évoluent l'organisation et ses cas d'usage.
Chaque page aborde ses propres enjeux, schémas d'adoption et cas d'usage.
Déployer l'IA à grande échelle avec une infrastructure de connaissance réutilisable et gouvernée.
Gouverner et connecter copilotes, agents, plateformes et connaissance sur une base commune.
Une IA mieux structurée dès le départ, sans construire une stack complexe.
Tous les projets n'ont pas besoin de l'ensemble de GenInContext. L'assistant peut vous aider à identifier quelle base, quels spécialistes et quelles intégrations seraient pertinents.
L'architecture est modulaire : nous pouvons adapter le point d'entrée au domaine, à la maturité, aux systèmes et à la criticité réels.
