Nos AI Workers reposent sur des modèles de langage de dernière génération, une architecture RAG pour l'accès aux connaissances, et une mémoire persistante qui leur permet d'apprendre de vos processus.
Cette combinaison garantit des agents fiables, performants et capables d’exécuter des tâches complexes de bout en bout.
L'architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet à chaque worker d'accéder à vos documents, bases de connaissances et données métier au moment d'agir. Au lieu de s'appuyer uniquement sur ce qu'il a appris pendant l'entraînement, le worker récupère le contexte pertinent dans vos propres sources (Notion, Google Drive, Confluence, Slack…), ce qui réduit drastiquement les hallucinations et garantit des réponses ancrées dans votre réalité.
La mémoire persistante conserve l'historique de vos interactions, vos préférences, vos templates et vos processus. Un worker qui a appris votre ton de marque la semaine dernière s'en souvient encore aujourd'hui. Cette mémoire est isolée par tenant : vos données ne sont jamais partagées entre organisations.
Côté orchestration, les workers s'enchaînent dans des workflows multi-agents : un worker marketing peut briefer un worker design, qui produit les visuels, puis un worker SEO optimise le tout. Cette coordination s'appuie sur des standards ouverts comme le Model Context Protocol (MCP), qui normalise la communication entre agents IA et outils externes.
Côté sécurité, chaque worker s'exécute dans un environnement isolé avec des permissions granulaires. Les appels d'outils sont journalisés, ce qui permet un audit complet des actions entreprises. Les workers ne peuvent accéder qu'aux ressources que vous leur avez explicitement accordées, et toute action sensible peut nécessiter une validation humaine selon les règles que vous définissez.
Nos workers s'appuient sur les modèles de langage les plus avancés du marché, notamment les familles GPT, Claude et Gemini. Nous évaluons en continu les nouveaux modèles sur des benchmarks internes couvrant la qualité de raisonnement, la précision des appels d'outils, et la sécurité. Les workers basculent automatiquement vers le meilleur modèle disponible pour chaque type de tâche.