Amélioration de la précision
Ancrez les agents et les automatisations dans vos règles métier et vos données uniques, et améliorez la précision des décisions par rapport à un contexte générique.
Unification de la cohérence des processus
Assurez-vous que chaque agent, automatisation et point de décision humain partage le même contexte afin de rationaliser les transferts, et de réduire les erreurs et les remontées d’informations.
Réduction des reprises et des remontées d’informations
Fournissez le bon contexte au bon moment, gérez les cas particuliers de manière autonome et bloquez les actions dangereuses grâce aux garde-fous intégrés.
Fourniture du contexte à tout agent
Fournissez un contexte précis à n’importe quel modèle d’IA, n’importe quel système d’entreprise et n’importe quel agent. Sans aucune dépendance à un fournisseur en particulier.
| Défi | Autres solutions | Contexte de précision fourni par le graphe d’intelligence contextuelle | |
|---|---|---|---|
| 1 | Protection des informations sensibles | Tout le monde accède à de vastes ensembles de données, quel que soit son rôle. | L’accès basé sur les rôles garantit que les équipes ne voient que le contexte pertinent et autorisé. |
| 2 | Compréhension des documents complexes | Traitent les documents comme du texte non structuré et ne détectent pas des détails essentiels. | Lit les documents comme un collaborateur humain, et capture les tableaux, les formulaires et la mise en page afin d’effectuer des analyses précises. |
| 3 | Intégration de la connaissance et de l’automatisation | Proposent des outils distincts pour récupérer des informations et piloter les flux de travail. | Une base unifiée répond aux questions et alimente l’automatisation de manière fluide. |
| 4 | Gestion de connaissances toujours à jour et pertinentes | Bases de connaissances statiques qui nécessitent des mises à jour manuelles | Le graphe de contexte dynamique apprend et s’améliore en continu à partir de chaque exécution de processus. |
| 5 | Prévention de toute dépendance envers un fournisseur | Contexte lié à des plateformes ou des agents spécifiques | Le contexte alimente tout modèle, système ou Agent IA, et garantit flexibilité et évolutivité. |
Quel problème le graphe d’intelligence contextuelle résout-il ?
Le graphe d’intelligence contextuelle résout le problème de précision dans les processus complexes et il garantit que chaque étape reçoit exactement le contexte dont elle a besoin. Un excès de contexte submerge les étapes sous du bruit et de la latence, tandis qu’un contexte insuffisant conduit à de mauvaises décisions. Le graphe d’intelligence contextuelle équilibre la pertinence et la précision dans l’ensemble de votre automatisation.
Qui devrait utiliser le graphe d’intelligence contextuelle ?
Le graphe d’intelligence contextuelle aide les entreprises qui cherchent à améliorer la précision de l’automatisation et la gouvernance dans les différents agents, automatisations et flux de travail humains. Il ancre les processus dans les données métier, l’historique d’exécution et les stratégies qui leur sont propres.
Comment le graphe d’intelligence contextuelle s’intègre-t-il aux systèmes existants ?
Le graphe d’intelligence contextuelle se connecte directement à vos systèmes de gestion de données de référence, référentiels de stratégies et bases de connaissances. Il normalise le contexte et le fournit de manière parfaitement fluide à l’ensemble de votre infrastructure d’automatisation.
En quoi le graphe d’intelligence contextuelle est-il différent du moteur de raisonnement des
processus ?
Le graphe d’intelligence contextuelle enrichit le moteur de raisonnement des processus. Le moteur de raisonnement des processus fournit une intelligence globale des processus basée sur 400 millions d’automatisations par an. Le graphe d’intelligence contextuelle, quant à lui, ajoute votre contexte métier, votre historique d’exécution et vos stratégies spécifiques afin de fournir la plus grande précision à chaque étape.
En quoi le graphe d’intelligence contextuelle et la génération augmentée par récupération (RAG) sont-ils différents ?
La génération augmentée par récupération extrait des informations pertinentes de sources externes afin de les fournir à une réponse ou à une étape de flux de travail. Le graphe d’intelligence contextuelle va plus loin : il structure les relations entre les données, les processus, les utilisateurs, les systèmes et les décisions afin que chaque étape reçoive le contexte le plus pertinent sous la forme appropriée. En résumé, la génération augmentée par récupération aide à trouver les informations et le graphe d’intelligence contextuelle aide à déterminer le contexte pertinent, au bon moment et pour les bonnes raisons.
Le graphe d’intelligence contextuelle remplace-t-il le moteur de raisonnement des processus ?
Non. Le graphe d’intelligence contextuelle s’appuie sur la base globale d’intelligence de l’automatisation du moteur de raisonnement des processus, et il y ajoute un ancrage contextuel propre à l’entreprise et un graphe contextuel à apprentissage automatique afin d’améliorer la précision et l’intelligence.
Ancrez chaque étape du processus dans le niveau de contexte nécessaire pour réduire les erreurs, améliorer la précision, et bâtir une automatisation plus intelligente et à apprentissage automatique.
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