MyLLM pour les PME. CollectivIA pour les collectivités. Nous connectons l’IA à vos bases SQL, API, documents, mails et logiciels métiers sans déplacer vos données ni remplacer vos outils.
Venez découvrir notre nouvelle génération d’IA privée, connectée aux données et aux outils de l’organisation.
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La technologie reste en arrière-plan. Le produit s’adapte au fonctionnement réel de l’organisation.
Interrogez vos documents, vos mails, votre CRM et vos données internes. MyLLM retrouve l’information, prépare le travail et conserve la maîtrise de vos données.
CollectivIA interroge directement les bases métier, API, GED et documents existants. Les valeurs exactes viennent des systèmes structurés ; les documents apportent le contexte, les décisions et la preuve.
L’information existe déjà dans l’organisation. Nous la rendons exploitable en langage naturel, sans reconstruire votre système d’information.
CollectivIA interroge les sources existantes : SQL, API, GED, GEC, CRM, ERP, messagerie et fichiers. Les données restent dans leurs systèmes d’origine.
Les chiffres proviennent des systèmes structurés et les explications des documents. Chaque élément peut renvoyer vers sa source d’origine.
L’IA ne doit pas exposer un document auquel l’utilisateur n’a pas accès dans le système d’origine.
Préparation de notes, courriers, tâches ou mises à jour ; aucune action sensible n’est exécutée sans validation.
Un produit simple à installer, centré sur les données de l’entreprise et sur les tâches qui consomment du temps chaque jour.
Posez une question sur les documents internes et obtenez une réponse sourcée.
Résume les échanges, détecte les sujets importants et prépare une réponse.
Produit un point complet sur un client, un projet ou un dossier à partir de plusieurs sources.
Identifie les opportunités à relancer et prépare la prochaine action commerciale.
CollectivIA ne remplace ni la GED ni les logiciels métiers. Elle choisit la bonne source, croise données structurées et documents, puis restitue une réponse traçable.
L’utilisateur pose une question. Le moteur choisit les bonnes sources, croise les résultats et restitue une réponse vérifiable sans exposer la complexité technique.
On connecte les bases, API, GED et applications déjà utilisées par l’organisation.
Le moteur décide s’il doit interroger SQL, une API, les documents — ou plusieurs sources à la fois.
CollectivIA rapproche les données exactes et les pièces justificatives, puis expose les sources utilisées.
L’IA prépare l’action ; l’utilisateur la valide avant exécution.
Le modèle est un composant remplaçable. La valeur du produit repose sur la connexion au SI, les droits, les preuves, l’audit et la maîtrise des actions.
Modèles open source exécutés localement, y compris sans accès Internet selon le mode de déploiement.
Les permissions sont appliquées avant la récupération des documents destinés au modèle.
Utilisateur, question, sources consultées, modèle utilisé, validation et action peuvent être journalisés.
L’application, les données et l’inférence sont séparées. Des nœuds GPU supplémentaires peuvent être ajoutés sans reconstruire CollectivIA.
CollectivIA sépare le cœur applicatif, les données et l’inférence. Un département peut commencer avec un seul nœud GPU puis ajouter des serveurs identiques à mesure que les usages augmentent.
API, droits, audit, Data Router, connecteurs SQL / API / GED et file de travaux. Cette couche reste stable quand la capacité GPU augmente.
Répartit les générations entre les nœuds disponibles, gère la file d’attente et permet de prioriser les traitements courts ou longs.
Même image logicielle sur chaque serveur. La capacité s’augmente horizontalement en ajoutant des nœuds sans déplacer les données métiers.
CollectivIA peut fonctionner sur un nœud local ou sur plusieurs serveurs d’inférence répartis. Nous dimensionnons l’architecture après benchmark de vos usages, sans exposer inutilement la complexité matérielle.
Un serveur d’inférence dédié peut héberger le modèle et les traitements localement, au plus près des données.
Plusieurs nœuds peuvent travailler ensemble ; les requêtes sont réparties selon la charge et les priorités.
Pour les déploiements larges, l’application, les données et l’inférence sont séparées afin d’ajouter de la capacité sans reconstruire la plateforme.
Nous avançons par étapes : cadrer le besoin, prouver la valeur sur un cas réel, piloter en conditions d’usage puis industrialiser. Le périmètre et l’infrastructure sont définis après échange avec vos équipes.
Montrez-nous où se trouve l’information et ce que vos équipes perdent du temps à chercher. Nous construisons le démonstrateur autour de ce besoin.
Ou directement : info@myllm.fr · +33 6 25 27 36 14