Nuee Pro

Better AI starts
with people.

Produisez des systèmes d’IA fiables et mesurables, avec des apprentissages fondés sur des interventions humaines adaptées à vos objectifs.

Professionnelle en col roulé noir
Professionnel avec des lunettes
Professionnel concentré en pull noir
Professionnelle expérimentée aux cheveux gris

Découvrir la méthode

LA VALEUR

Faites de l’IA un levier pour…

·Retrouver instantanément une information dans vos documents

·Accélérer le traitement des demandes clients

·Automatiser les tâches répétitives

·Résumer des dossiers volumineux

·Extraire les informations clés de vos contrats ou factures

·Classer les messages et documents entrants

·Orienter chaque demande vers la bonne équipe

·Préremplir automatiquement certains formulaires

NOS SOLUTIONS

Que souhaitez-vous accomplir ?

En savoir plus

EXPERTISES

La bonne population pour chaque objectif

Validation généraliste

Un panel diversifié pour les tâches qui reposent sur la compréhension, la préférence ou la perception.

Clarté · Préférence · Compréhension

Expertise métier

Des professionnels de votre domaine lorsque la décision nécessite une connaissance spécialisée.

Finance · Droit · Santé · Technique

Panel privé

Vos propres collaborateurs pour les données confidentielles et les connaissances internes.

Processus internes · Données sensibles · Savoir propriétaire

Chaque panel est calibré sur la tâche et sa fiabilité est mesurée dans le temps.

Calibration → Contrôles → Fiabilité

APPRENTISSAGES

Les meilleurs systèmes naissent de la démultiplication des cas d’apprentissage.

Les apprentissages humains améliorent le système. Les cas synthétiques les démultiplient pour les tâches les plus exigeantes.

Production humaine

humain : 100 %

Détection d’anomalies

But : Détecter les attaques dans une installation industrielle.

Selon les travaux de Goh et al.

205 validations nécessaires

100 % humaine

Avec 5 validateurs par cas

Le bon niveau dépend du risque, des données et de la confiance recherchée.

FIABILITÉ

Du jugement humain à la preuve mesurable.

Accord inter-annotateur

Mesure la cohérence des réponses entre annotateurs.

EXEMPLE DE RAPPORT

CAMPAGNE · 12 480 VALIDATIONS

Cohérence des réponses

87 %

Accord moyen global

Confiance du consensus

0.82

Indice de fiabilité

Accord inter-annotateur

74 %

Alignement moyen

Cas à arbitrer

23

Revue experte requise

PERFORMANCES

Des résultats concrets, mesurés sur vos usages

Pour chaque tâche, Nuee sélectionne les métriques qui comptent réellement pour votre activité, compare les solutions et identifie les axes d’amélioration.

Retrouver les informations importantes d’un contrat

Précision à 80 % de rappel

plus de résultats pertinents à couverture égale

DeBERTa44,0 %
BERT-base8,2 %
Pourquoi ? — comprendre ce résultat

À couverture égale, le modèle propose beaucoup moins de clauses inutiles : 44 % de ses résultats sont pertinents, contre 8,2 %.

Source : Hendrycks et al. (2021)

Trouver le bon montant sur une facture

F1 · montant extrait

sur le score d’extraction du montant

Texte + mise en page85,4 %
Texte seul63,5 %
Pourquoi ? — comprendre ce résultat

La position du montant dans la page aide à distinguer le total des autres prix présents sur la facture.

Source : Wei et al. (2020)

Classer les demandes clients

10 exemples par intention

d’erreurs de classement

USE + ConveRT85,2 %
BERT sans adaptation67,6 %
Pourquoi ? — comprendre ce résultat

Avec seulement 10 exemples par motif, le modèle adapté divise par plus de deux les erreurs de classement.

Source : Casanueva et al. (2020)

Éviter les réponses inventées

Hallucinations · ↓ mieux

d’informations inventées

InstructGPT21 %
GPT-341 %
Pourquoi ? — comprendre ce résultat

L’apprentissage par préférences humaines réduit presque de moitié les réponses contenant des informations absentes du contexte.

Source : Ouyang et al. (2022)

Croiser des informations financières multilingues

Tous les documents retrouvés · Top 3CAPACITÉ DÉBLOQUÉE

plus de questions entièrement couvertes

Modèle fine-tuné75,6 %
BM254,0 %
Pourquoi ? — comprendre ce résultat

Pour les questions nécessitant plusieurs documents, le modèle les retrouve tous dans le top 3 dans 75,6 % des cas, contre 4 % avec BM25.

Source : Carpentier (2026)

Repérer les paiements frauduleux

AUPRC · fraudes raresCAPACITÉ DÉBLOQUÉE

sur le score adapté aux fraudes rares

Avec fraudes annotées18,74 %
Comportement normal seul0,81 %
Pourquoi ? — comprendre ce résultat

Les fraudes confirmées permettent d’apprendre leurs signaux, plutôt que de rechercher seulement ce qui semble inhabituel.

Source : Thimonier et al. (2023)

Repérer les défauts sur un produit

AU-PRO normalisée

sur la qualité du repérage des défauts

Student–Teacher85,7 %
Feature Dictionary51,5 %
Pourquoi ? — comprendre ce résultat

En apprenant uniquement sur des produits conformes, le modèle localise beaucoup mieux les zones défectueuses.

Source : Bergmann et al. (2020)

Adapter un robot à un nouvel environnement

Taux de réussite · 50 démos par tâche

plus de réussite dans un nouvel environnement

BridgeData + données cibles66 %
Données cibles seules28 %
Pourquoi ? — comprendre ce résultat

Les expériences acquises dans d’autres environnements aident le robot à généraliser sans demander plus de démonstrations de la tâche.

Source : Ebert et al. (2022)

Faites défiler pour explorer les 8 tâches

REGARD HUMAIN

Des chiffres pour comparer. Un regard humain pour comprendre.

Les résultats ne sont pas seulement mesurés. Ils sont vérifiés, interprétés et reliés à vos données, vos règles et vos usages métier.

Deux personnes analysent ensemble les résultats

Évaluer · Expliquer · Améliorer

VOTRE PROJET

Quel niveau de preuve
votre projet exige-t-il ?

Construisons le protocole adapté à vos données, à votre risque et à votre objectif.

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