Briefing
Calculateur de TCO
Taille du corpus, cadence d'entraînement et concurrence face aux totaux sur trois ans en matériel, cloud et hybride. Parcouru lors du briefing, appliqué à votre parc.
OuvrirPilier 2 · Compound · Accumuler · Améliorer · Pérenniser
Construisez une IA qui s'accumule de votre côté de la frontière — sans acheter un hyperscaler.
Vous voulez que votre IA apprenne votre deal-flow, vos produits, vos clients, votre ton. Les hyperscalers ne le feront pas — et même s'ils le faisaient, vous ne pouvez pas justifier le coût GPU face à un cas d'usage incertain. Aujourd'hui vos options : louer une IA générique indéfiniment, ou construire la vôtre et échouer.
Preuves
Chaque affirmation, une preuve à l'appui.
Chaque élément ci-dessous est une démo en direct sur ce site, un mécanisme que vous pouvez inspecter dans le produit, ou un artefact remis sous NDA. Rien ici n'est une maquette.
Interactive
Courbe de progression
Faites défiler la chronologie et observez l'ordre dans lequel la recherche, les portes d'évaluation, les données de préférence et les adaptateurs s'accumulent de votre côté de la frontière.
OuvrirMécanisme en production
Distribution d'adaptateurs, sous porte d'évaluation
Comment un adaptateur entraîné à l'extérieur est enregistré, évalué par rapport à votre base, signé et distribué à l'appliance — et bloqué à la promotion s'il régresse.
OuvrirCode
Modèle de données du journal de décisions
Comment la boucle de renforcement accumule les données de préférence et de résultat sur des années — sans que rien ne quitte votre appliance.
OuvrirBriefing
Trajectoire d'actif sur cinq ans
À quoi ressemble la cinquième année d'accumulation, et un compte rendu honnête du moment où des adaptateurs en propre commencent à différer mesurablement d'un modèle générique avec recherche.
OuvrirComment ça marche
Les choix architecturaux derrière la promesse.
La séquence tourne sur votre infrastructure. D'abord la recherche sur votre corpus. Ensuite un banc d'évaluation qui note les sorties selon vos préférences et conditionne chaque changement de modèle. Puis des adaptateurs entraînés sur les données que vous avez sélectionnées, distribués et validés par évaluation via le même pipeline signé. Les données de préférence et de résultat s'accumulent avec le temps. Le pipeline est portable : quand un modèle de base plus puissant paraît, vos adaptateurs s'y réajustent.
Lire la vue système complèteCe que ça coûte
Tarifs
La capitalisation dépend du compute dédié à l'entraînement. Les tarifs par palier s'adaptent à l'empreinte matérielle. Le cloud-burst training est disponible là où la résidence des données le permet. Parlez à l'agent de découverte pour une recommandation dimensionnée.