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Analyse IA embarquée

Mettre en œuvre des analyses IA embarquées

Intégrez des réponses issues de l'IA régulée à l'expérience utilisateur de votre produit, en lien avec des données en temps réel et régies par les mêmes règles que celles sur lesquelles repose votre application.

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LE PROBLÈME

L'IA embarquée a besoin de confiance

Les clients s'attendent à ce que les réponses fournies par l'IA soient naturelles, respectent les limites des locataires et s'appuient sur des données contrôlées, et non sur un simple widget générique ajouté à la va-vite à côté des analyses.

Se sentir comme un local

Les clients ne veulent pas d'un simple widget d'IA générique à côté de leurs outils d'analyse. Ils s'attendent à ce que les réponses, les explications et les recommandations s'intègrent naturellement au produit qu'ils utilisent. Si l'IA reste en marge de l'expérience utilisateur, elle devient un espace supplémentaire, déconnecté du reste, qu'il faut consulter.

Réponse correcte par locataire

L'analyse des données orientée client doit respecter les limites des locataires, leurs rôles et leurs autorisations. L'IA complique cette tâche, car l'interface donne l'impression d'être illimitée, alors que les données, elles, ne peuvent pas l'être. Un client ne doit obtenir des réponses qu'à partir des données auxquelles il est autorisé à accéder.

Expliquer sans inventer

Les équipes souhaitent que l'IA résume les tendances, explique les changements et aide les utilisateurs à comprendre ce qu'ils voient. Cela ne fonctionne que si la réponse s'appuie sur les mêmes données contrôlées que celles qui sous-tendent le produit. Sinon, l'explication inspire moins confiance que le graphique.

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COMMENT ÇA MARCHE

Intégrer des réponses avec un contrôle réglementaire

L'analyse IA intégrée doit s'intégrer naturellement au produit et être gérée en arrière-plan. Simba Intelligence traite les requêtes relatives au produit via une couche sémantique indépendante et unifiée, en appliquant des indicateurs validés, des règles propres à chaque tenant et des données en temps réel.

Intégration des produits

Des réponses générées par l'IA intégrée à Surface au sein des flux de travail des produits, des tableaux de bord, des portails et des expériences analytiques intégrées.

Commandes adaptées aux locataires

Appliquez les règles relatives aux locataires, aux utilisateurs, aux rôles, aux lignes et aux colonnes avant que les utilisateurs du produit ne reçoivent de réponses.

Cartographie du contexte métier

Mettre en correspondance la terminologie du produit avec les indicateurs, les dimensions, les relations et les définitions spécifiques au client approuvés.

Calcul des réponses en temps réel

Calculez les réponses à partir des données d'entreprise en temps réel, plutôt que de vous fier à des extraits copiés ou à la mémoire du modèle.

Routage configurable des modèles

Choisissez des parcours de modélisation adaptés à différentes charges de travail afin de trouver le juste équilibre entre vitesse, précision, fiabilité, coût et déploiement.

Logique des réponses pouvant faire l'objet d'une révision

Afficher le chemin d'accès à la requête, la logique métier et le contexte source sous-jacents aux réponses, à des fins de vérification et de dépannage.

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POURQUOI NOUS CHOISIR ?

Analyse par IA sans risque lié au produit

Offrez une expérience produit native, préservez les règles des locataires avant chaque réponse et contrôlez le déploiement sur site, dans le cloud privé et en environnement hybride.

Expérience produit native

L'IA intégrée doit venir en soutien au produit, sans détourner l'attention de celui-ci. Intégrez une couche de réponses réglementée dans les flux de travail en contact avec la clientèle, sans imposer une destination IA distincte.

Les règles applicables aux locataires restent inchangées

Une expérience produit n'inspire confiance que si chaque client voit uniquement les données qui le concernent. Appliquez la logique de tenant et d'autorisations avant que la réponse ne soit renvoyée, afin de protéger les limites d'accès.

Déploiement contrôlé de l'IA

Adaptez le choix des modèles en fonction de la tâche à accomplir, notamment en ce qui concerne la préparation des sources de données et le temps de réponse aux requêtes. Alignez le déploiement sur un environnement sur site, un cloud privé ou un environnement hybride, ce qui est essentiel pour les équipes soumises à une réglementation.

Développer ou acheter une IA embarquée ?

Un prototype permet de répondre à une question. Un produit destiné aux clients nécessite des réponses réglementées, des contrôles par locataire, une adaptation au modèle « marque blanche », le choix du modèle, une flexibilité de déploiement et une révision des réponses.
FonctionnalitéSimba IntelligenceDévelopper en interneCouche d'IA générique
Réponses fournies par l'IA destinées aux clients
Autorisations tenant-aware
Couche sémantique indépendante
Adéquation des produits en marque blanche
Choix du modèle en fonction de la charge de travail
Sur site ou en mode hybride
Logique des réponses pouvant faire l'objet d'une révision
Couche de gouvernance réutilisable

Foire aux questions

Qu'est-ce que l'analyse IA embarquée ?

Cette solution intègre dans l'expérience utilisateur des réponses, des explications, des résumés et des conseils de suivi générés par l'IA. Plutôt que d'être un outil d'IA distinct, cette intelligence s'intègre là où les utilisateurs analysent déjà leurs données et prennent leurs décisions. L'objectif est d'offrir des analyses plus utiles au sein même du produit, et non de créer une nouvelle interface à consulter.

À qui s'adresse l'analyse IA embarquée ?

Les éditeurs de logiciels, les équipes produit et les équipes chargées des données qui souhaitent intégrer des fonctionnalités d'IA régulées dans leurs applications destinées aux clients. Cette solution convient aux utilisateurs qui s'appuient déjà sur des tableaux de bord, des rapports, des portails ou des workflows d'analyse intégrés. L'acheteur souhaite bénéficier d'une meilleure expérience produit sans avoir à refondre la couche d'accès aux données.

À quel endroit du produit l'analyse IA embarquée serait-elle intégrée ?

Au sein des tableaux de bord, des produits de données, des portails clients, des flux de travail opérationnels ou des vues analytiques. On peut citer, à titre d'exemple, les explications en langage clair, les résumés d'indicateurs, les analyses d'écarts ou les réponses affichées à côté des graphiques et des indicateurs clés de performance (KPI). L'IA doit faciliter le flux de travail, et non l'interrompre.

En quoi cela diffère-t-il de l'intégration d'un chatbot à notre produit ?

Un chatbot est une interface possible, mais l'analyse par IA intégrée va bien au-delà. La réponse peut prendre la forme d'un résumé, d'une explication, d'une recommandation ou d'une analyse guidée au sein même de l'expérience. L'essentiel n'est pas la fenêtre de discussion, mais la couche de réponses régie qui se cache derrière.

Comment fonctionnent les autorisations des locataires ?

Les autorisations des locataires et des utilisateurs sont appliquées avant le renvoi d'une réponse. Un client, un administrateur, un analyste et un utilisateur du support technique peuvent poser des questions similaires, mais obtenir des résultats différents en fonction de leurs droits d'accès. L'IA intégrée doit respecter les mêmes limites de locataire que celles imposées par votre produit.

Les réponses fournies par l'IA peuvent-elles aller au-delà des informations déjà présentes dans un tableau de bord ?

Oui, lorsqu'on est connecté à des données en temps réel contrôlées plutôt qu'à un simple tableau de bord. Les utilisateurs peuvent demander des segments, des filtres, des comparaisons ou des explications qui n'ont pas été prédéfinis. Cette flexibilité n'est sans risque que si la réponse reste conforme à la logique métier approuvée.

Peut-on choisir le modèle LLM à utiliser ?

Oui. Simba Intelligence prend en charge la configuration des modèles pour l'agent de source de données et l'agent de requête, ce qui permet aux équipes d'optimiser séparément certaines parties du flux de travail. La documentation actuelle fait référence à Google Vertex AI, Azure OpenAI et AWS Bedrock. Il convient de trouver le juste équilibre entre vitesse, précision, fiabilité et coût en fonction de la charge de travail.

Cette solution est-elle compatible avec des environnements sur site ou des environnements de produits réglementés ?

Oui. Simba Intelligence est conçu pour un déploiement sur site, dans un cloud privé ou en mode hybride, ce qui permet aux équipes d’adapter l’analyse par IA en fonction des exigences de localisation des données, des politiques clients et des besoins en infrastructure. C’est une solution particulièrement adaptée aux environnements réglementés et à toute équipe souhaitant éviter de dépendre exclusivement d’une IA hébergée dans le cloud.

Comment cela fonctionne-t-il avec Logi Symphony ?

Logi Symphony offre une expérience d'analyse intégrée, comprenant notamment des tableaux de bord et des interfaces destinées aux clients. Simba Intelligence fournit la couche de réponses basées sur l'IA régulée qui vient compléter cette expérience. Les capacités d'IA proviennent de Simba Intelligence, et non de Logi Symphony seul.

Que doivent prévoir les équipes produit avant d'intégrer des outils d'analyse basés sur l'IA ?

Commencez par recenser les questions posées par les utilisateurs, les indicateurs nécessitant des définitions validées et les règles des locataires qui ne doivent en aucun cas être contournées. Déterminez ensuite où les réponses doivent s'afficher et quels workflows doivent être les premiers à bénéficier de l'IA. Les meilleurs projets commencent par une réflexion conjointe sur l'expérience produit et la gouvernance.
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