Partez de votre cas d'usage

Pas au sens standardisé du terme. Causality.tools est un système d'intelligence implémenté sur mesure. Chaque implémentation client est façonnée autour de ses données, de ses exigences de sécurité, de ses workflows et des spécificités de son secteur.

La tarification dépend du périmètre de l'implémentation. Les facteurs peuvent inclure le volume de données, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, le modèle de déploiement, les exigences de sécurité, les besoins de rapports, les exigences de veille en continu et la nécessité, ou non, d'exécuter les modèles en local sur une infrastructure appartenant au client.

Le meilleur point de départ est un appel de cadrage ou un atelier.

Oui. Certaines organisations commencent par une implémentation ciblée — autour de Graph RAG, de l'intelligence des entités, des rapports de risques, d'un graphe de connaissances ou d'un atelier de cadrage — avant de s'étendre vers un système plus large.

Un graphe de connaissances causal connecte entités, événements, preuves et risques d'une manière qui aide à comprendre non seulement ce qui est lié, mais comment un facteur peut se rapporter à un autre.

Dans Causality.tools, les relations sont construites à partir de vos données, en décomposant, catégorisant et cartographiant l'information en structures connectées.

Graph RAG est une manière d'améliorer les réponses de l'IA en récupérant des preuves au sein d'une connaissance connectée, plutôt qu'en s'appuyant seulement sur une recherche textuelle isolée ou sur un modèle d'IA généraliste. Il contribue à produire des réponses mieux ancrées dans l'information propre de l'organisation.

Non. Un chatbot peut en être l'une des interfaces, mais Causality.tools se comprend mieux comme une couche d'intelligence. Il connecte données, documents, entités, relations, géographie, mémoire et workflows.

Oui. Causality.tools est bâti autour d'une intelligence adossée aux preuves. Les livrables peuvent être conçus pour présenter les sources à l'appui, les entités, les scores de confiance et les points soumis à revue humaine.

Non. Causality.tools est conçu pour éclairer la décision des experts. Il peut surveiller, rechercher, cartographier, synthétiser et faire remonter — mais le jugement humain reste central.

Les sources possibles peuvent inclure documents, bases de données, API, tableurs, sources web, flux d'actualités et systèmes internes. Les intégrations exactes sont définies lors du cadrage.

Le système peut attribuer des scores de confiance. Nous décrivons la plateforme en termes de relations raisonnées et adossées aux preuves, et de confiance — et nous restons prudents dans notre communication publique autour de la probabilité, dont le vocabulaire est revu par notre équipe technique avant usage.

Dans ce contexte, il s'agit de flux d'information en direct ou fréquemment actualisés, comme des actualités entrantes ou des données web. Le modèle exact de mise à jour est confirmé lors du cadrage, plutôt qu'annoncé comme une latence fixe.

Oui. L'implémentation peut être façonnée autour de vos exigences de sécurité. Les options peuvent inclure des modèles de déploiement hébergé, privé, contrôlé par le client, hybride ou local.

Oui. Pour les cas d'usage de haute sécurité, les LLM peuvent s'exécuter sur une infrastructure locale dédiée appartenant au client, sous réserve de cadrage, d'exigences matérielles et de tarification.

Causality.tools peut être conçu selon les principes de l'informatique confidentielle et de l'exécution de confiance lorsque c'est approprié. Les technologies précises sont confirmées lors du cadrage technique plutôt que nommées ici.

La plupart des clients commencent par un appel de cadrage ou un atelier. Pour les projets sensibles, les premiers échanges peuvent se tenir sous accord de confidentialité (NDA).