Présentation de Dyad :

Dyad constitue un écosystème complet de création d'applications d'intelligence artificielle s'exécutant directement sur votre ordinateur, préservant ainsi la confidentialité des données et évitant toute dépendance à des services externes.

Cette plateforme unifiée supporte simultanément le développement par code et la conception visuelle, permettant aux développeurs et ingénieurs de naviguer librement entre ces deux approches.

Elle rassemble des capacités de machine learning scientifique de pointe, des techniques de programmation différentiable et des méthodes de modélisation d'ingénierie classique, ce qui la rend particulièrement adaptée à la conception et à la simulation de systèmes sophistiqués.

Son architecture open source et sa compatibilité avec plusieurs systèmes d'exploitation facilitent le développement, les tests et le déploiement d'applications enrichies par l'IA.

Fonctionnalités principales

Exécution en local

Fonctionne entièrement sur votre machine, garantissant des performances réactives, une sécurité renforcée des données et aucune nécessité de connexion à des infrastructures cloud.

Solution open source et adaptable

Distribuée sous licence Apache 2.0, autorisant modifications et contributions, sans restriction propriétaire et avec possibilité d'intégrer vos propres clés d'API IA.

Interface duale code-graphique

Permet une transition aisée entre environnement de développement visuel et programmation textuelle, s'adaptant à différentes méthodologies de travail.

Capacités de modélisation scientifique

Associe programmation différentiable, machine learning scientifique et simulation physique traditionnelle pour la conception de systèmes techniques complexes.

Multiplateforme

Compatible avec macOS et Windows, accessible à une large communauté de développeurs.

Intégration avec les écosystèmes de développement

Supporte les workflows git, la gestion de dépendances, l'intégration continue et le déploiement sur matériel physique.

Domaines d'application

Création d'applications IA : Développez et perfectionnez localement des solutions intelligentes, avec maîtrise complète de votre code et modèles.

Ingénierie système : Conçoivez, simulez et analysez des systèmes physiques complexes via l'association du machine learning scientifique et des méthodes de modélisation établies.

Workflows hybrides : Alternez entre conception graphique et programmation textuelle selon les préférences et besoins du projet.

Projets à exigences de confidentialité : Développez des applications IA sans exposition de données sensibles au cloud.

Développement collaboratif : Utilisez les fonctionnalités git et la gestion de paquets pour partager et maintenir collectivement modèles et code source.