Présentation d'Adaline.ai

Adaline.ai constitue un environnement de travail intégré où les équipes produit et technique peuvent harmoniser, expérimenter et perfectionner les instructions destinées à différents grands modèles linguistiques.

La solution permet une interconnection fluide avec plus de 300 intelligences artificielles, autorisant une gouvernance homogène et performante des prompts à volume élevé.

L'infrastructure privilégie la stabilité, l'adaptabilité et l'efficacité, manipulant quotidiennement des milliards d'unités sémantiques et des centaines de millions de requêtes API.

Adoptée par des PME comme des groupes internationaux, elle accélère la création de solutions IA tout en préservant l'excellence qualitative grâce au perfectionnement continu et au contrôle des instructions.

Fonctionnalités majeures

Centralisation des prompts

Offre un interface unique et ergonomique pour concevoir, archiver et administrer les instructions compatibles avec de multiples fournisseurs de LLM, supprimant les silos techniques.

Polyvalence modulaire

Communique avec plus de 300 intelligences artificielles, autorisant les utilisateurs à explorer et confronter les sorties de différents LLM dans un écosystème unifié.

Performance industrielle

Gère des volumes exceptionnels avec plus de 200 millions d'appels API et 5 milliards d'unités linguistiques traitées quotidiennement, garantissant une disponibilité de 99,998%.

Optimisation continue

Permet aux équipes de perfectionner les instructions selon des indicateurs de performance et de superviser les réponses des modèles pour maintenir l'excellence qualitative.

Synergie d'équipe

Accompagne les processus collaboratifs entre départements produit et technique pour itérer rapidement et déployer sereinement des applications alimentées par l'IA.

Scénarios d'application

Ingénierie de prompts : Élaborer et perfectionner des schémas d'instructions pour des applications variées, renforçant l'uniformité et l'efficacité des résultats des LLM.

Développement d'applications IA : Concevoir et amplifier des produits intelligents en administrant multiples intégrations de LLM et en garantissant une fiabilité opérationnelle.

Contrôle qualité : Superviser et réguler les prompts pour minimiser les anomalies et optimiser la justesse des réponses dans les systèmes IA en production.

Collaboration transversale : Fluidifier la coopération entre profils techniques et métiers pour optimiser les chaînes de valeur des produits IA.