Présentation de Vellum AI

Vellum AI constitue un écosystème complet destiné à accélérer la conception et la mise en œuvre de solutions d'intelligence artificielle, particulièrement celles exploitant les capacités des modèles linguistiques avancés.

Cette solution connecte les compétences techniques et métier via un environnement collaboratif unifié pour la conception d'instructions, l'orchestration de processus, l'évaluation comparative et l'optimisation continue.

La plateforme intègre divers systèmes d'IA - modèles open source, solutions propriétaires et infrastructures privées - permettant aux utilisateurs d'analyser et d'optimiser les performances cognitives avec efficacité.

Son approche low-code, complétée par des kits de développement programmatiques, encourage la synergie entre les différentes expertises, favorisant des cycles d'innovation rapides sans nécessiter des redéploiements systématiques.

En complément, Vellum dispose de fonctionnalités avancées de monitoring et de traçabilité pour suivre les décisions algorithmiques, les coûts opérationnels et les temps de réponse, garantissant robustesse et visibilité en environnement de production.

Fonctionnalités principales

Conception collaborative d'instructions

Environnements visuels et programmatiques pour définir, modifier et valider des prompts sur différentes intelligences artificielles dans un espace de travail partagé.

Laboratoire multi-modèles

Analysez et alternez intuitivement entre différents fournisseurs et architectures d'IA, incluant alternatives open source et commerciales.

Concepteur de processus

Élaborez des enchaînements cognitifs complexes et des systèmes agentiques via un framework déclaratif et typé, accessible via interface graphique ou code.

Évaluation et validation intégrées

Environnement de test quantitatif avec indicateurs personnalisables et gestion de scénarios tests pour auditer rigoureusement les performances des modèles avant implémentation.

Déploiement progressif et monitoring

Gestion de versions et déploiement simplifié avec surveillance en temps réel des données d'entrée, résultats, délais d'exécution, budgets et arbres décisionnels.

Exploration documentaire et chaînes RAG

Support natif pour la recherche sémantique et la génération enrichie par récupération à partir de documents importés et de bases vectorielles.

Scénarios d'application

Assistants conversationnels intelligents : Conception, validation et déploiement d'agents dialogiques intégrant diverses sources d'information et modèles pour le service client ou les outils internes.

Développement IA collaboratif : Fédération d'équipes pluridisciplinaires, incluant spécialistes métier et ingénieurs, pour co-concevoir, évaluer et perfectionner les fonctionnalités cognitives.

Analyse et investigation documentaire : Mise en œuvre de systèmes de recherche contextuelle et d'extraction sur des collections documentaires étendues pour alimenter des bases de connaissance et robots de questions-réponses.

Automatisation de processus IA : Conception d'enchaînements cognitifs multi-étapes associant logique métier, appels externes et instructions dynamiques pour des tâches d'automatisation sophistiquées.

Surveillance opérationnelle de l'IA : Observation continue du comportement des systèmes IA en production pour identifier les anomalies, diagnostiquer et améliorer la qualité et l'efficience des modèles.