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La plateforme

Plusieurs agents prêts à travailler. Choisissez les vôtres.

Chaque module cible une tâche métier précise, avec le bon moteur IA et le bon niveau de protection. Cherchez par métier ou par mot-clé, puis ouvrez un module pour voir ce qu'il fait, comment, et ce que gagnent vos équipes.

Aucun module ne correspond. Décrivez votre besoin, on cadre un module sur mesure.

Ce ne sont là que des exemples. Votre bibliothèque se compose à partir de vos priorités, et de nouveaux agents s'ajoutent au fil de l'eau.

Par où commencer

Décrivez votre activité. On vous oriente.

Deux lignes suffisent : votre secteur et la tâche qui coûte le plus de temps à vos équipes. Jérôme Coutou vous répond personnellement et identifie avec vous les deux ou trois premiers modules. Sans engagement.

C'est envoyé. Jérôme Coutou vous répond personnellement.

Ou directement par email : jcoutou@digitalmate.fr

En situation

Les mêmes modules, vus depuis le terrain

Un module n'est pas une fonctionnalité abstraite. C'est un gain de temps concret, à un poste précis.

Composer sa bibliothèque

On ne branche pas douze modules d'un coup. On en branche deux.

La bonne question n'est pas « combien de modules ? » mais « lesquels d'abord ? ». On part des deux ou trois tâches qui coûtent le plus de temps à vos équipes, on les transforme en modules, on mesure, puis on étend sur le même socle.

Priorité au temps renduLe premier module vise le gain le plus visible.
Effort décroissantChaque module suivant réutilise le socle : moins d'effort que le précédent.
Aucune reconstructionOn ajoute au fil de l'eau, jamais de grand chantier.
Une console centrale et des modules métier qui s'y branchent
On démarre petit, on mesure, on étend.

Sous le capot

La même plateforme, et comment elle tient.

Les modules, c'est la surface. Voici la mécanique dessous : le RAG branché sur vos documents, les garde-fous de fiabilité et les deux modèles de souveraineté.

Comprendre en 30 secondes

Pas un chatbot à scénarios. Une IA branchée sur vos documents.

La différence n'est pas cosmétique, elle est structurelle. Un chatbot classique suit un arbre écrit à la main et casse dès qu'on sort du script. NAIXUS s'appuie sur le RAG : l'IA va chercher la réponse dans vos propres documents, comprend l'intention derrière la question, et se met à jour dès que vos sources changent.

Comparaison d'un chatbot à scénarios et d'une IA branchée sur vos documents (RAG)
L'IA lit vos documents, pas internet.

Chatbot vs RAG

Deux mondes que tout oppose

Et cela change tout pour la fiabilité comme pour la maintenance.

Chatbot à scénarios

Arbre de décision écrit à la main.
Casse dès qu'on sort du script.
Ne comprend pas les formulations variées.
Chaque évolution oblige à tout réécrire.

IA avec RAG · l'approche NAIXUS

Cherche dans VOS documents, pas sur internet.
Comprend l'intention derrière la question.
Couvre la longue traîne des questions rares.
Se met à jour dès que vos documents changent.
La règle d'or : pour un chiffre vivant (stock, prix, délai), l'IA n'invente jamais. Elle appelle un programme qui va chercher la valeur exacte. L'IA pour le langage, le code pour l'exactitude.

Sous le capot

Un RAG robuste, ce n'est pas magique. C'est de l'ingénierie.

Deux temps. On prépare une fois le socle documentaire. Puis, à chaque question, une mécanique en boucle sélectionne, cherche et rédige à partir de vos sources. C'est ce sérieux qui sépare une démo d'un outil de production.

Phase 1 · une fois Phase 2 · à chaque question Ingestion · le socle En temps réel · en boucle 1 · Préparer la base nettoyer, structurer,anonymiser 2 · Indexer par le sens ranger l'informationpour la retrouver vite 3 · Trier & routerune IA légère qualifie 4 · OrchestrerRAG, logiciel ou humain 5 · Rechercherretrouver les bons passages 6 · Rédiger & garde-fousréponse ancrée sur les sources
Phase 1 · une fois
1 · Préparer la basenettoyer, structurer, anonymiser
2 · Indexer par le sensranger l'information pour la retrouver vite
Phase 2 · à chaque question
3 · Trier & routerune IA légère qualifie
4 · OrchestrerRAG, logiciel ou humain
5 · Rechercherretrouver les bons passages
6 · Rédiger & garde-fousréponse ancrée sur les sources
↺ La boucle reprend à la question suivante
Le fine-tuning ? Un levier, pas un réflexe. Le RAG apporte le contenu à jour. Le fine-tuning, lui, ne change que le style.

La fiabilité

« Et si l'IA raconte n'importe quoi ? » Cinq garde-fous.

Une IA peut se tromper avec assurance. NAIXUS ne repose donc jamais sur la seule bonne volonté du modèle. Cinq niveaux de protection s'empilent.

1. Ancrer sur vos sourcesL'IA répond uniquement à partir des passages retrouvés dans vos documents.
2. Tracer les sourcesChaque réponse cite d'où elle vient. Tout est vérifiable.
3. Donnée vivantePour un chiffre exact, appel strict à vos systèmes. L'IA ne devine pas.
4. Seuil de pertinenceSi la fiabilité est faible, le module escalade vers un humain au lieu d'inventer.
5. Validation humaineLà où l'erreur coûte, un collaborateur valide avant envoi.

L'IA pour le langage. Le code pour l'exactitude. L'humain dans la boucle.

La souveraineté

Vous choisissez qui accède à vos données. Module par module.

Il n'existe pas un seul bon moteur IA. Il existe le bon moteur pour chaque niveau de sensibilité. NAIXUS mélange les deux dans une même plateforme, dans le respect du RGPD et de l'AI Act.

Modèle via un éditeur encadré

Pour les usages sans donnée critique

  • Modèle d'un éditeur, de préférence européen, sous contrat (DPA, RGPD).
  • Démarrage immédiat, coût à l'usage.
  • Les données standard sont anonymisées avant tout envoi.

IA auto-hébergée souveraine

Pour le savoir-faire et le secret industriel

  • Modèles ouverts opérés sur une infrastructure française ou européenne.
  • Maîtrise maximale : la donnée ne quitte jamais votre périmètre.
  • Adapté aux usages intensifs et aux données sensibles.
La règle : anonymiser le standard, garder le secret industriel sur du souverain pur.

Quel module rendrait le plus de temps à vos équipes ?

Décrivez votre activité en quelques lignes. On identifie ensemble le premier module à brancher.

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