FastNLU
La compréhension linguistique adaptée à votre métier
FastNLU transforme les formulations humaines en intentions, entités et demandes structurées qu’une application peut comprendre et traiter.
Les mêmes mots ne signifient pas la même chose partout
Une demande comme « Ouvre le dossier et ajoute la dernière note » ne désigne ni les mêmes objets ni les mêmes actions dans une banque, une usine, un service juridique ou une application de gestion de projets.
Le socle FastNLU est réutilisable, mais chaque modèle opérationnel est spécialisé selon le vocabulaire, les règles, les fonctions et les situations propres au client.
AURA utilise le FastNLU généraliste JanaCore
AURA permet d’observer un FastNLU déjà pré-entraîné pour des usages généralistes JanaCore. Les versions produites pour les clients sont entraînées séparément sur leur domaine, leur vocabulaire et leurs fonctions.
Une formulation devient une demande structurée
Une compréhension compacte pour des tâches clairement définies
Intentions
Identifier ce que l’utilisateur cherche à consulter, ajouter, modifier, rechercher, confirmer ou annuler.
Entités métier
Repérer une référence, un équipement, un dossier, une date, un projet ou un autre objet utile.
Routage
Diriger une demande vers la fonction adaptée lorsque son interprétation est suffisamment claire.
Ambiguïtés
Reconnaître qu’une demande ne permet pas encore de sélectionner une action ou un objet précis.
Clarification
Permettre à l’application de poser une question ciblée plutôt que d’inventer une interprétation.
Hors périmètre
Identifier les demandes qui ne correspondent pas aux fonctions couvertes par le modèle.
Du vocabulaire client à l’intégration
Cadrer les usages
Définir les fonctions que le modèle doit comprendre et les demandes qui restent hors périmètre.
Structurer le langage métier
Recenser les termes, objets, formulations, ambiguïtés et règles propres au domaine.
Produire et évaluer
Préparer le modèle spécialisé et le tester sur des cas distincts et représentatifs.
Intégrer
Relier les sorties FastNLU aux capacités et aux règles réelles de l’application cliente.
Toutes les demandes ne nécessitent pas un grand modèle génératif
Où FastNLU apporte une compréhension immédiate
| Environnement | Apport de FastNLU |
|---|---|
| Assistant local | Comprendre les commandes courantes sans solliciter systématiquement un grand modèle. |
| Service client | Classer les demandes et identifier les informations nécessaires. |
| Application métier | Transformer une formulation naturelle en demande structurée. |
| Support technique | Identifier le produit, le problème et le type d’intervention. |
| Industrie ou embarqué | Comprendre des commandes bornées et des références d’équipement. |
| Gestion documentaire | Reconnaître une recherche, un document, un projet ou une action. |
Une couche de compréhension, pas un système autonome
FastNLU apporte
- Un modèle linguistique spécialisé.
- Un vocabulaire et des objets métier structurés.
- Une évaluation sur les cas pertinents du client.
- Des sorties vérifiables par l’application.
FastNLU n’est pas
- Un chatbot généraliste complet.
- Un grand modèle de rédaction ou de raisonnement étendu.
- Un moteur exécutant seul des actions sensibles.
- Un modèle identique pour tous les domaines.
Un modèle produit pour un périmètre défini
Le livrable FastNLU n’existe qu’après cadrage et entraînement sur le domaine du client. La campagne comprend la définition des intentions et entités, la préparation des exemples, la production du modèle spécialisé, son évaluation, son intégration et sa licence d’utilisation.
À propos de FastNLU
FastNLU peut-il comprendre n’importe quel métier ?
Le socle peut être réutilisé, mais le modèle opérationnel doit être spécialisé pour les intentions, le vocabulaire et les règles du domaine concerné.
FastNLU remplace-t-il un grand modèle de langage ?
Non. Il prend en charge les tâches linguistiques bornées qui ne nécessitent pas un modèle génératif plus lourd.
Peut-il fonctionner localement ?
FastNLU est conçu pour une exécution locale et à faible latence, sous réserve des caractéristiques de la version et de l’appareil cible.
Que se passe-t-il lorsque la demande est ambiguë ?
Le modèle peut signaler l’ambiguïté afin que l’application demande une précision à l’utilisateur.
Comprendre votre langage. Structurer la demande.
FastNLU fournit une compréhension linguistique spécialisée, tandis que votre application conserve la décision et l’exécution.
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