Les modèles de langage (LLMs) sont aujourd’hui incontournables, et leur potentiel est désormais largement reconnu. Toutefois, leurs limites apparaissent clairement lorsqu’il s’agit de répondre à des besoins spécifiques, avec des exigences de spécialisation et de précision accrues, notamment dans un contexte d’intensification des usages. Dans des secteurs comme la santé, le droit ou la finance, ces modèles généralistes peuvent perdre en pertinence face à des modèles plus compacts mais spécialisés car entraînés sur des contextes précis. L’enjeu pour accélérer et faire passer l’usage de l’IA générative à l’échelle : adapter spécifiquement les LLMs à chaque domaine d’application pour maximiser leur efficacité.
DeepContext : une solution innovante pour des IA adaptées et performantes
DeepContext est une plateforme accélératrice conçue pour optimiser et adapter les systèmes d’IA générative aux besoins spécifiques de chaque domaine métier de l’entreprise. Grâce à une approche modulaire, elle permet de concevoir des workflows agentiques contextualisés pour le domaine d’application du cas d’usage considéré. Contrairement aux systèmes monolithiques, DeepContext segmente et optimise chaque étape du traitement, garantissant ainsi une meilleure pertinence et une flexibilité accrue.
Le résultat ? Une performance optimale, grâce à un agent IA spécialisé et parfaitement adapté à chaque cas d’usage, exploitant le modèle le plus efficient selon le contexte.
Un moteur d’optimisation unique : le framework Extractor - Generator
Le cœur de DeepContext repose sur le principe d’Extractor - Generator, un système d’optimisation automatisé qui ajuste les comportements des agents IA en fonction du contexte. Son fonctionnement repose sur deux étapes clés :
- Extraction de caractéristiques : une analyse approfondie des données de référence (un dataset minimal est constitué pour réaliser l’optimisation) permet d’extraire les éléments contextuels indispensables pour adapter les comportements des agents IA au cas d’usage,
- Génération de comportements : les agents IA génèrent et affinent itérativement leurs réponses et stratégies en se basant sur les caractéristiques extraites, garantissant ainsi une adaptation précise au contexte du cas d’usage. Ce processus permet d’ajuster en continu la pertinence, la cohérence et l’efficacité, pour une performance optimale et durable.
Une avancée majeure pour l’IA en France
Déjà testé sur plusieurs cas d’usage du secteur financier (automatisation de la gestion de demandes clients, analyse et support sur les contrats d’assurance, etc.), de la santé et de la cybersécurité, DeepContext a démontré des gains significatifs de performance et sa capacité à la maintenir et l’optimiser dans le temps. Ces systèmes, spécialisés et optimisés via Extractor - Generator surpassent les modèles classiques en précision et en pertinence, confirmant ainsi la nécessité d’une approche contextuelle pour maximiser l’efficacité des IA génératives.
Avec DeepContext, l’optimisation des IA génératives entre dans une nouvelle ère. C’est un véritable accélérateur pour concrétiser et exploiter le plein potentiel de l’IA Gen dans des contextes métiers exigeants. En intégrant une approche agentique, DeepContext segmente intelligemment les rôles pour maximiser l’expertise de chaque agent, offrant ainsi une solution modulaire, agile et parfaitement alignée sur les besoins spécifiques de chaque cas d’usage.
Envie d’en savoir plus ? Découvrez la dernière publication de notre équipe sur Arxiv. Notre étude démontre comment l’adaptation contextuelle des IA permet d’améliorer leur précision et leur pertinence dans des domaines métiers dans la durée, en traitant dès la mise en œuvre puis de manière itérative, les enjeux de dégradation de performance.
