L’IA générative est l’un des modèles de système expert (IA) les plus importants en 2022, initiant les utilisateurs du monde entier à de nouvelles capacités telles que la génération automatisée de texte et d’images.
La startup londonienne Qatalog adopte une méthode différente de l’innovation émergente. L’entreprise utilise l’IA générative pour créer et rendre possible des applications de collaboration d’entreprise. Qatalog est sorti furtivement en octobre 2020 avec pour objectif d’aider les entreprises à combiner outils métiers et emplois.
Les outils d’efficacité et de coopération ne manquent pas pour les organisations. Ce n’est pas forcément un avantage. Qatalog s’est associé à l’Université Cornell en 2021 sur un rapport de recherche sur l’état de l’efficacité. Ils ont découvert que les travailleurs perdaient en moyenne 59 minutes chaque jour à essayer de trouver des détails bloqués dans une application ou une autre.
Le 6 décembre, l’entreprise a révélé l’accessibilité de son service Qatalog 2.0. Le service utilise une méthode d’IA générative pour aider les entreprises à développer des espaces de travail d’application personnalisés afin d’améliorer l’efficacité.
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« Nous avons construit mettre en place une plate-forme pour créer tous les systèmes dont les organisations ont besoin pour leur entreprise à leurs propres conditions », a déclaré Tariq Rauf, créateur et PDG de Qatalog, à VentureBeat. « Ce que nous avons essentiellement fait avec l’IA, c’est un démarrage ultra-rapide et ultra-rapide. »
Qatalog 2.0 : être précis
Depuis le début, l’objectif de Qatalog a été de aider les organisations à accéder à leurs données dans un espace de travail convivial.
Les versions précédentes de Qatalog utilisaient une technique quelque peu générique ; ils ont été développés pour aider tout type d’organisation, a déclaré Rauf. La version 2.0 devient beaucoup plus particulière : elle permet aux utilisateurs de secteurs verticaux spécifiques, avec des exigences spécifiques, de générer automatiquement des espaces de travail pour leurs propres cas d’utilisation.
Rauf a déclaré que le service de Qatalog peut, par exemple , concevez un espace de travail pour un cabinet d’avocats avec des sections spécifiques pour les clients et pour les affaires juridiques.
« Avec Qatalog 2.0, nous avons développé ce système très amorphe, voire fluide, qui permet d’exprimer les besoins de l’entreprise sous forme d’éléments « , a déclaré Rauf. « Et toutes ces choses ont en fait des capacités construites autour d’elles. »
Dans l’exemple de la pratique du droit, une section pour les cas pourrait avoir des dépenses, une compréhension de la gestion et des discussions centralisées en un seul endroit.
« Chaque circonstance est unique pour le client spécifique », a déclaré Rauf, avec « ses propres modèles d’informations, interface et icônes qui sont tous produits à la volée et assemblés pour le client en fonction des déclencheurs qu’ils donnez-nous. »
Comment Qatalog utilise l’IA générative pour améliorer la productivité
Au cœur de la capacité de Qatalog à créer des espaces de travail pour les entreprises se trouve un mélange de grands modèles linguistiques (LLM) et personnalisés formation pour l’IA générative.
Rauf a expliqué que l’entreprise a en fait construit une boucle d’apprentissage de support pour former son modèle. Il utilise également des invites personnalisées pour le GPT-3 LLM.
« Habituellement, les individus considèrent les conceptions comme des entrées/sorties, où vous ajoutez quelque chose au modèle et vous obtenez quelque chose », a déclaré Rauf. « Nous le considérons comme une procédure en plusieurs étapes. »
Le processus en plusieurs étapes de Qatalog affine les résultats obtenus à partir des conceptions avec un ensemble séquentiel de questions créées pour obtenir le bon niveau de précision. Rauf a gardé à l’esprit que les entreprises ont tendance à avoir des exigences quelque peu différentes et utilisent fréquemment des termes différents pour organiser les pièces. L’élément d’IA générative de Qatalog 2.0 soutient cette originalité.
« Notre IA comprend comment les systèmes sont créés, comment les bases de données fonctionnent et comment les fonctions communiquent entre elles », a déclaré Rauf. « L’IA utilise ces connaissances et la compréhension de l’organisation du client utilisant GPT et combine les 2 pour créer une toute nouvelle solution qui n’existait pas dans le passé. »
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