Questions fréquentes

Venus Intelligence (九鑫智能) prépare des données pour l’IA et propose une démarche d’ingénierie de déploiement sur le terrain clientes, ou FDE (Forward-Deployed Engineering). Elle transforme les données hétérogènes des entreprises et des organismes publics en actifs de qualité, puis déploie ses ingénieurs avec le client pour développer des applications utilisées au quotidien.

Il s’agit de données et de connaissances sectorielles structurées, traçables et utilisables par les grands modèles. Les informations dispersées dans les systèmes, documents et pratiques métier sont nettoyées, organisées en couches Raw, Clean et Curated et intégrées à un graphe de connaissances, avec des règles versionnées.

La démarche FDE associe les ingénieurs aux équipes métier du client. Le travail suit des critères communs, un déploiement par étapes, la formation et la validation. Elle développe le contexte, le cadre d’exécution (harness) et les compétences, puis intègre les éléments réutilisables au framework.

La plateforme GoGlobal réunit la prospection commerciale, la visibilité de la marque dans l’IA (GEO : optimisation pour les moteurs d’IA générative) et les études consommateurs par IA. Ces études utilisent des profils de consommateurs simulés pour explorer les réactions aux produits, aux publicités et aux prix. L’offre comprend aussi AI Maker Box, le graphe de connaissances sectoriel GraphRAG (génération augmentée par recherche dans un graphe) et l’inspection visuelle par IA.

GoGlobal réunit des données sur les entreprises et les échanges commerciaux. Le rapprochement multilingue relie les informations issues de différentes langues et sources pour faciliter la recherche et la qualification de prospects.

L’optimisation pour les moteurs génératifs vise à corriger les informations incomplètes, dépassées ou inexactes sur une marque dans les réponses des grands modèles. Notre démarche suit une boucle : observer les réponses, diagnostiquer les sources d’erreur, enrichir les connaissances et les contenus multilingues, publier, puis mesurer à nouveau.

Les études consommateurs par IA constituent l’application ; AI Consumer Replica (ACR) désigne le mécanisme. Les modèles créent des consommateurs simulés à partir des profils du public cible et explorent leurs réactions aux produits, aux publicités et aux prix. Cela aide à comparer les options et à préparer les validations suivantes. Les profils ne correspondent pas à des personnes identifiables et les résultats doivent être vérifiés auprès de consommateurs réels et à partir des données de l’activité.

AI Maker Box est un équipement IA privé intégrant inférence locale, routage hybride, environnement d’exécution isolé et console de sécurité. Il peut être installé en salle serveurs, en classe ou près d’une ligne de production. Trois versions sont proposées : Mini, Pro et Enterprise. Les configurations matérielles sont communiquées sur demande.

Le graphe sectoriel organise séparément les faits et les preuves scientifiques. Les niveaux de preuve et les références appuient l’analyse des liens entre les éléments d’un produit, les mécanismes et les effets. Les applications accèdent au graphe par une interface commune.

Nos priorités sont le développement international et le commerce transfrontalier, l’industrie et le contrôle qualité, ainsi que l’éducation. Pour chaque secteur, nous définissons le contexte, les contrôles d’exécution, les compétences et la valeur attendue pour le client.

Nous suivons cinq indicateurs : adoption volontaire par les équipes, diminution des vérifications manuelles, coût marginal par tâche, confiance des responsables pour autoriser l’utilisation et réintégration des résultats dans l’amélioration du système. Un système qui atteint son meilleur niveau le jour du lancement reste une démonstration. S’il continue à progresser trois mois plus tard, il devient un véritable outil de production.

La plateforme de capacités utilise un routage hybride et une interface indépendante du modèle. Le cadre d’exécution et la bibliothèque de compétences évoluent indépendamment d’un modèle précis. Les mises à jour sont vérifiées sur des jeux d’évaluation avant leur déploiement.

Les informations sur l’enregistrement de l’algorithme figurent sur la page À propos. Les liens relatifs à l’enregistrement du site se trouvent en pied de page.

Consulter les informations d’enregistrement

Partons d’un cas d’usage concret. Préparez un objectif de mise en production sous trois mois, l’emplacement des données et leur responsable, ainsi que le nom de la personne habilitée à valider les résultats. Contact : sales@9xin.ai. Téléphone : 400-062-8618, ligne nationale en Chine.