Dans le secteur agroalimentaire, beaucoup de POC, peu de valeur réelle. Atlas fait de les requêtes en langage naturel par l'IA un cas d'usage en production, pas une démonstration.
L'agroalimentaire doit garantir une sécurité sanitaire et une traçabilité sans faille tout en optimisant des process industriels et en réduisant le gaspillage, sous la pression des distributeurs et d'une réglementation exigeante.
Jusqu'à 30% de réduction des pertes matières grâce à l'optimisation des process et des prévisions.
De la preuve de valeur au passage à l'échelle, nous séquençons les requêtes en langage naturel par l'IA pour le secteur agroalimentaire de façon à financer chaque étape par la précédente.
Intégré à vos systèmes, avec garde-fous et supervision humaine.
Documenté et transféré à vos équipes pour gagner en autonomie.
Mis en œuvre avec vos équipes et mesuré en production.
Documenté et transféré à vos équipes pour gagner en autonomie.
Qualifier le besoin autour de les requêtes en langage naturel par l'IA pour le secteur agroalimentaire, fixer la cible de valeur et les garde-fous.
Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.
Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.
Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.
Non, l'IA traduit vos questions en français en requêtes techniques exécutées sur vos bases.
L'IA s'appuie sur vos données réelles et peut afficher la requête générée pour permettre une vérification.
Atlas combine une connaissance des enjeux de le secteur agroalimentaire et une exécution IA indépendante : L'IA permet d'interroger vos bases de données avec des questions en français courant. Vos équipes accèdent aux données sans compétence technique. Chaque mission est mesurée à sa valeur en production.
Échangeons 30 minutes pour qualifier les requêtes en langage naturel par l'IA pour le secteur agroalimentaire et les premiers gains.