Sous le capot

Le système IA local géré derrière votre équipe IA privée.

Pas un chatbot cloud. Pas une plateforme que vous déployez vous-même. Un système IA géré qui tourne sur des modèles locaux, sur du matériel dédié à votre entreprise, affiné sur vos documents. Le cloud est en option.

Architecture de base  Local par défaut
Interfaces  Slack, Teams, KakaoTalk, email
Mémoire  Sur votre matériel
Usage du cloud  Optionnel et explicite

Couche un

Compétences. Ce qu'il sait déjà.

Chaque système que nous construisons arrive le premier jour avec une bibliothèque de capacités pré-entraînées: des choses qu'il peut faire immédiatement, sans configuration par votre équipe.

Rédaction de documents
Rédaction d'emails
Comptes rendus de réunion
Recherche client
Revue de contrats
Extraction de données
Traduction
Rédaction de rapports

Les compétences peuvent être approfondies ou étendues. Quand un client a besoin que le système comprenne un domaine spécifique: spécifications industrielles, langage juridique, terminologie médicale, reporting financier. Nous l'entraînons directement sur ce matériel. Il arrive en connaissant le métier. Il s'améliore sur votre métier au fil du temps.

Couche deux

Mémoire. Ce qu'il apprend de vous.

Une équipe IA privée a trois types de mémoire qui fonctionnent ensemble. Plus elle reste longtemps, plus sa compréhension de votre activité est riche.

Court terme

La conversation en cours. Tout ce qui a été dit dans cette session. Le contexte de l'instant.

Long terme

Noms de clients, préférences, ton, processus, qui mettre en copie sur quoi. Le stock persistant de tout ce qui a été appris sur votre entreprise.

Épisodique

Événements précis. « Mardi dernier, le CEO a demandé des rapports plus courts. » Utilisés pour informer les décisions futures et caler le travail en cours.

Les trois mémoires vivent sur votre matériel dédié. Elles ne sont jamais envoyées, jamais synchronisées dans un cloud, jamais partagées avec un fournisseur. Plus le système reste longtemps, plus il devient précis.

Couche trois

Caractère. La manière dont il se présente.

La troisième couche est ce qui fait que le système ressemble à un collègue plutôt qu'à un moteur de recherche. Des valeurs, un ton et un style de travail cohérents. Configurés pour correspondre à votre culture pendant l'onboarding.

Professionnel et précis, ou chaleureux et conversationnel ? Proactif ou réactif ? Bilingue avec un coréen formel par défaut, ou totalement décontracté ? Ces traits sont fixés délibérément et restent cohérents à chaque interaction, chaque jour. Ils peuvent être ajustés à tout moment.

Profil de caractère: votre système
Proactivité Élevée
Formalité Équilibrée
Niveau de détail Détaillé
Ton Chaleureux
Langues KO + EN

Votre matériel. Vos données.

Le problème avec la plupart des services IA n'est pas le cloud. C'est que le fournisseur contrôle les données.

Une construction Smart Fellow démarre comme un système local géré sur du matériel réservé à votre entreprise seule. Le modèle y tourne. Vos données y restent. Vous n'avez pas besoin d'Internet sauf si vous le voulez. Certains clients fonctionnent totalement air-gapped. D'autres ajoutent des fournisseurs IA externes pour des tâches choisies.

L'architecture de mémoire unifiée d'Apple signifie que le modèle et les données qu'il traite partagent le même pool mémoire: pas de goulot d'étranglement, inférence plus rapide, et une fenêtre de contexte plus grande que la plupart des configurations cloud à ce prix. Dans tous les cas, le modèle de propriété des données reste le même : les vôtres, pas les nôtres, pas celles d'un fournisseur.

Construction Smart Fellow IA cloud typique
Traitement Machine locale Traitement cloud
Matériel Vous en êtes propriétaire Le fournisseur possède les serveurs
Conditions sur les données Vous les fixez Le fournisseur les fixe
Conservation Vous décidez Conservation non auditable
Fonctionnement air-gapped Possible Impossible
Conformité RGPD Par conception Conformité espérée

Ce qui est vraiment différent

Pas un chatbot plus malin. Une catégorie différente.

La plupart des produits IA sont des services cloud. La plupart des outils IA souverains sont des plateformes que votre équipe doit déployer elle-même. Smart Fellow se situe au milieu : une équipe IA privée construite pour votre entreprise, qui tourne en local sur du matériel que vous contrôlez.

Des compétences conçues pour votre domaine

Votre système arrive avec des compétences pré-entraînées qui s'approfondissent au fil du temps à mesure que nous l'entraînons sur votre secteur, vos processus et votre terminologie.

Vous possédez les données: pas un fournisseur

Propriété locale sans transformer votre équipe en équipe ops IA. Besoin d'air-gapped ? Possible. IA externe sélective ? Vous contrôlez ce qui est envoyé.

Intégré, pas rapporté

Votre système vit nativement dans Slack, KakaoTalk ou Teams. Aucune nouvelle interface à apprendre. Pas de changement de contexte. Pas d'onglet à ouvrir.

Une relation prévisible

Pas de frais au message. Pas de coût de tokens qui monte avec l'usage. Un prix de construction fixe et une maintenance mensuelle forfaitaire. Jamais pénalisé pour en tirer de la valeur.

Réponses honnêtes

Pourquoi ne pas juste utiliser ChatGPT ?

C'est la bonne question. Les outils IA modernes sont vraiment bons. Voici où se situe réellement la différence.

ChatGPT est excellent et pas cher. Pourquoi commander une équipe IA privée ?

ChatGPT est très bon pour des tâches générales et des questions ponctuelles. Mais c'est toujours un outil cloud généraliste. Une équipe IA privée est entraînée sur votre domaine, intégrée aux outils que votre équipe utilise déjà, et capable de garder votre contexte métier dans votre propre environnement. Quand les modèles cloud aident, vous pouvez les ajouter de manière sélective plutôt que d'en faire le réglage par défaut.

Ne puis-je pas juste prendre un plan équipe et partager l'accès ?

Vous le pouvez, et certaines équipes le font. Mais un accès partagé à un modèle généraliste signifie toujours basculer vers une interface à part et utiliser un outil qui n'est pas connecté à votre CRM, votre calendrier ou vos systèmes internes. Une équipe IA privée est déjà intégrée, déjà contextuelle, et travaille déjà dans les apps que votre équipe utilise chaque jour.

Est-ce juste une posture anti-cloud ?

Pas du tout. Le cloud peut être utile. Nous pensons simplement qu'il ne devrait pas être le réglage par défaut pour le contexte métier sensible. Une équipe IA privée démarre du contrôle local : votre système, vos données, votre périmètre. Certains clients restent totalement air-gapped. D'autres se connectent sélectivement à des fournisseurs IA externes pour des tâches spécifiques. Dans tous les cas, le cloud est une extension que vous choisissez, pas la fondation qu'on vous impose.

Un modèle local est-il aussi capable que GPT-4 ?

Sur le savoir général, les meilleurs modèles cloud sont difficiles à battre. Sur vos tâches spécifiques: rédiger avec votre ton, connaître vos clients, suivre vos processus. Un modèle affiné sur votre activité fait mieux qu'un modèle qui ne sait rien de vous. Et une équipe IA privée peut se connecter à des modèles externes en option quand c'est utile, pour que vous n'ayez pas à choisir.

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