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Le premier système d’exploitation
fondé sur l’IA

Un guichet unique de conception, de surveillance et d’optimisation de solutions d’IA pour entreprises

Eaios lifecycle FR 2x

Très peu de projets pilotes parviennent à l’étape de la production et créent de la valeur, si bien que les entreprises ont du mal à opérationnaliser l’IA. Le cloisonnement entre les laboratoires d’IA et les unités fonctionnelles, les outils disparates et les projets d’IA ponctuels peuvent ralentir les progrès et nuire au rendement du capital investi.

EAI OS permet aux entreprises de créer continuellement de la valeur grâce à une approche plus intégrée, plus compréhensible et plus transparente de l’IA. Tout cela est rendu possible grâce à une solution unique et complète qui permet aux experts en affaires, en TI et en IA de collaborer. Cette collaboration fournit un ensemble de pratiques exemplaires pour le développement d’applications d’IA sur lesquelles chacun peut compter.

Contacter un expert

Orchestration améliorée des personnes, des modèles et des données

Data models FR 2x

Collaboration entre les utilisateurs et l’IA

Une base unique permettant aux experts en affaires, en IA et en TI de collaborer de façon harmonieuse. La rétroaction des utilisateurs en temps réel permet à l’IA d’apprendre et d’améliorer continuellement le rendement du modèle.

L’expérience utilisateur transparente et compréhensible renforce la confiance et améliore la prise de décision et la gouvernance.

Création de modèles prêts pour la production

Obtenez des blocs fonctionnels d’IA à la fine pointe de la technologie à partir d’un dépôt central. Consulter la bibliothèque d’API

Passez des données brutes aux modèles prêts pour la production grâce à des outils qui simplifient le développement de modèles, l’expérimentation et l’analyse comparative des hyperparamètres, l’optimisation des ressources, etc.

Simplification de la préparation et de l’intégration des données

Des outils pour faciliter l’intégration, l’étiquetage et le nettoyage des données.

Élargissez vos ensembles de données grâce à des partenariats stratégiques, et à des projets exclusifs de recherche en matière d’apprentissage par transfert et à partir de petites quantités de données (few-shot learning).