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Outmind AI fournit des extraits, des réponses, des synthèses et des résumés à partir de tous vos documents, conversations, etc.

Notre assistant n'invente rien : les sources sont toujours mentionnées, et les réponses sont uniquement basées sur les données internes auxquelles vous avez accès.

R&D : Outmind Labs

Nous travaillons à l'amélioration de l'état de l'art sur plusieurs thématiques de R&D, notamment sur des sujets de recherche sémantique. Voici les principaux sujets que nous étudions pour améliorer les performances de la solution et sa facilité d'usage.

Recherche sémantique

Nous développons des modèles propriétaires afin de répondre aux problématiques auxquelles nos clients font face. Grâce aux algorithmes de recherche sémantique, il est possible de traiter de manière vectorielle la requête, pour proposer des résultats avancés. Ces modèles doivent être multilingues, et répondre à des enjeux de scalabilité importants.

Détection des interlocuteurs

Au delà de la recherche de documents et autres formats textuels, Outmind prend en compte les contributions des utilisateurs, afin d’identifier les meilleurs contributeurs sur une thématique recherchée (projet, client...). Cela permet d'éviter les sollicitations excessives, qui monopolisent le temps des personnes inutilement contactées.

Question Answering

En plus de fournir des informations extraite de documents et de mettre en avant les meilleurs contributeurs en fonction de la requête, nous souhaitons rendre possible la réponse précise à une question en langage naturel. Le système doit ainsi être capable de comprendre la requête mais aussi l'élément de réponse correspondant, au sein d'éléments aux formats très divers.

Labellisation automatique

Outmind développe un système de règles intelligent, basé sur une intelligence artificielle qui permet de labelliser et catégoriser automatiquement des éléments. L'objectif est de classifier des volumes de données importants, sans recquérir d'action manuelle.

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