Exemples de cas d’usage

Explore les cas d’usage de TypeSafe par secteur et transforme les idées prometteuses en flux de travail logiciels.

Utilise cette carte pour réfléchir à l’endroit où TypeSafe pourrait s’intégrer dans ton secteur. Ouvre le secteur le plus proche, parcours les décisions d’exemple et adapte-les aux documents et aux actions de ton propre flux de travail.

Catégories d’exemples de cas d’usage

Logiciel d’automatisation par l’IA

Entrelace l’IA avec un logiciel fiable de façon à pouvoir l’exécuter un million de fois en arrière-plan sans copilote humain. Le code détient le flux de contrôle (pas les fichiers markdown), tandis que TypeSafe gère les décisions sémantiques et la compréhension du langage.

Applications temps réel

Une intelligence de pointe à des vitesses temps réel (150 ms) : l’IA peut prendre des décisions plus vite que la perception humaine. Assez rapide et intelligente pour être programmée à jouer à des jeux ou intégrée dans une interface.

Map Reduce IA sur le big data

100 fois moins cher : tu peux traiter des jeux de données géants. Cherche l’information pertinente dans d’immenses corpus, classe d’immenses traces d’agents et extrais des caractéristiques pour faire des prédictions.

Vérification universelle

Vérifie le prompt d’entrée, les extractions, les traces de raisonnement, les appels d’outils ou les entrées de n’importe quelle autre IA. Détecte les jailbreaks, les erreurs de citation, les hallucinations, les fautes ou d’autres modes d’erreur que commettent les autres IA ou LLM, pour une fraction du coût de l’appel LLM réel.

Ingénierie du harness

Utilise des requêtes Jev pour rendre ton harness plus intelligent : routage de modèles, récupération de contexte sémantique, détection d’erreurs LLM et garde-fous, classification de traces de raisonnement à la vitesse de l’éclair et pour une fraction du coût.

Exemples de cas d’usage d’automatisation

Recherche et récupération

Remplace ou complète les embeddings des pipelines RAG par de la recherche sémantique, de la notation et du classement.
Note la pertinence entre une requête et un candidat.
Réordonne les résultats par comparaisons deux à deux.
Encode ensemble requêtes et candidats pour plus de précision.
Sélectionne le contexte utile pour les flux d’IA en aval.

Découverte scientifique

Filtre les articles selon des critères d’inclusion et d’exclusion pour des revues systématiques.
Étiquette des passages dans des transcriptions d’entretiens, des réponses ouvertes à des enquêtes et des notes de terrain, à l’aide de thèmes ou de catégories prédéfinis.
Vérifie si les passages cités étayent les affirmations de manuscrits et de résumés générés.
Signale les détails méthodologiques manquants, comme les témoins, les descriptions de jeux de données et les paramètres expérimentaux.
Identifie les entités et les relations entre les articles pour construire des graphes de connaissances de recherche, en reliant les résultats aux passages qui les étayent.

Routage de modèles

Utilise Jev pour construire un routeur personnalisé qui choisit quel LLM reçoit chaque prompt.
Définis des règles de routage et des seuils pour ton flux de travail.
Classe l’intention et le domaine.
Estime la difficulté et le risque.
Escalade les requêtes qui nécessitent un modèle plus coûteux.

Garde-fous LLM

Place des vérifications sémantiques sur chaque entrée, sortie et appel d’outil du LLM, pour une fraction du coût de l’appel LLM.
Détecte les jailbreaks et l’injection de prompt.
Identifie les violations de politique et l’exposition de données sensibles.
Détecte en temps réel les erreurs d’appel d’outil et les défaillances de qualité de réponse.
Journalise les résultats de vérification structurés et les probabilités pour faciliter le diagnostic des défaillances du système d’IA et du harness.

Linting sémantique de code

Utilise des requêtes Jev pour ajouter des lints sémantiques automatisés au code et à la rédaction.
Définis des vérifications pour les conventions de code et les règles de rédaction de ton équipe.
Exécute ces vérifications en CI et signale les violations pour relecture.

Extraction de caractéristiques pour la modélisation prédictive

Utilise Jev pour extraire des caractéristiques probabilistes de données en langage naturel.
Combine ces caractéristiques avec des données structurées pour entraîner des modèles sur des tâches dont les résultats de référence sont connus.
Utilise des flux de travail d’autoresearch pour proposer des définitions de caractéristiques et évaluer leur valeur prédictive sur une vérité terrain mise de côté.

Recrutement

Évalue les CV, les candidatures et les retours d’entretien selon des critères explicites liés au poste.
Identifie l’expérience pertinente.
Note les éléments probants pour les compétences requises.
Fais correspondre les candidats aux postes.
Route les candidats vers les responsables de recrutement ou les recruteurs.
Escalade les cas incertains pour relecture humaine.

Génération de prospects

Fais correspondre les profils d’entreprise, les biographies de dirigeants et les messages entrants à un profil de client idéal.
Note l’adéquation sectorielle et la maturité de l’entreprise.
Détecte la pertinence de l’acheteur, ses points de douleur et son intention d’achat.
Hiérarchise et route les prospects.

Support client

Classe les tickets entrants par problème, domaine produit et intention du client.
Traite les transcriptions d’appels pour extraire les problèmes des clients, les engagements et les actions de suivi.
Détecte l’urgence, la frustration, le risque de désabonnement et les demandes de remboursement.
Route les cas vers la bonne équipe, la bonne file ou le bon flux automatisé.
Vérifie les réponses du support par rapport aux politiques et à la demande du client.

Sinistres d’assurance

Classe les déclarations de sinistre, les notes d’expert et les documents justificatifs.
Détecte la complexité d’un sinistre, les informations manquantes et les indicateurs potentiels de fraude.
Hiérarchise les sinistres pour un traitement automatique ou une relecture par un spécialiste.
Escalade les cas incertains ou à haut risque vers un expert humain.

Criminalité financière

Évalue les descriptions de transactions, les documents KYC et l’historique des alertes à la recherche de caractéristiques suspectes.
Fais correspondre les entités malgré des noms, des profils et des enregistrements incohérents.
Hiérarchise les alertes selon le risque, la pertinence et la qualité des preuves.
Route les cas ambigus vers les enquêteurs pour relecture.

Juridique et conformité

Classe les contrats, les politiques, les dépôts réglementaires et les allégations marketing.
Détecte les clauses manquantes, les allégations interdites et les violations de politique.
Vérifie les documents par rapport à des exigences juridiques ou de conformité explicites.
Escalade les constats à haut risque ou incertains vers les juristes ou les équipes de conformité.

Places de marché e-commerce

Classe et normalise les fiches produit malgré des catalogues vendeurs incohérents.
Extrais les attributs produit depuis les titres et les descriptions.
Détecte les fiches interdites, les signaux de contrefaçon, les abus d’avis et les violations de politique.
Classe les produits et route les fiches incertaines pour relecture humaine.

Modération, confiance et sécurité

Applique des critères nuancés propres à ton entreprise pour décider quels posts respectent tes standards de modération.
Modère le contenu des utilisateurs et les conversations automatisées dans les communautés, le support client et les flux SDR.
Détecte la toxicité, le harcèlement, le spam, la fraude, les conseils dangereux, l’exposition de données personnelles, les demandes de désinscription et les allégations contraires aux politiques.
Combine gravité et confiance pour autoriser, avertir, examiner ou bloquer du contenu.

Évalue les créations, les textes de campagne, les pages de destination et le contexte de diffusion.
Classe la sécurité de marque et l’adéquation à l’audience.
Vérifie la conformité réglementaire et les allégations interdites.
Évalue la qualité des créations et la cohérence entre l’annonce et la page de destination.

Jeux vidéo

Évalue les signalements de joueurs, le chat en jeu, les avis et les conversations de support.
Modère le chat et détecte les abus, la toxicité ou les comportements suspects.
Annote le contenu et note la frustration ou l’engagement.
Détecte les signaux de désabonnement et route les demandes d’assistance des joueurs.

Évaluation des risques

Convertis les rapports d’incident, les notes de sinistre, les descriptions de transactions et les évaluations de fournisseurs en indicateurs de risque probabilistes.
Utilise ces indicateurs dans les flux d’assurance et de souscription.
Classe les types de risque et détecte les caractéristiques suspectes.
Note la gravité et hiérarchise la relecture.
Extrais des caractéristiques pour des modèles de risque plus larges.

Prévision de la demande

Enrichis les modèles de prévision avec des signaux sémantiques issus des demandes clients, des notes de vente, des avis produit, des tickets de support et des rapports de marché.
Extrais l’intention d’achat, l’urgence et l’intérêt produit.
Détecte les inquiétudes d’approvisionnement, la pression concurrentielle et les thèmes de demande émergents.
Injecte ces caractéristiques dans un modèle de prévision aux côtés de données de séries temporelles historiques.

Graphes et graphes de connaissances

Annote et vérifie les graphes de connaissances avec des décisions sémantiques typées.
Classe les relations et les types d’entités.
Détecte les contradictions entre enregistrements ou affirmations.
Prends en charge le parcours probabiliste et la classification hiérarchique.

Exemples de catégories de tâches

Forme de décision	À utiliser quand	Exemples
Classification	Une catégorie connue doit l’emporter	Intention, sujet, service, type de risque, type d’entité
Détection	Tu as besoin d’une probabilité qu’une propriété soit présente	Spam, fraude, urgence, jailbreaks, données sensibles
Notation	La réponse appartient à une grille ordonnée	Gravité, pertinence, qualité, frustration, adéquation
Routage	Une catégorie sélectionne le prochain chemin de code	Appel d’outils, escalade, routage de modèles, files de support
Recherche	Tu dois trouver des éléments qui correspondent à une requête en langage naturel	Recherche sémantique, découverte de documents, génération de candidats
Récupération	Un flux de travail a besoin du contexte ou des enregistrements les plus pertinents	Contexte RAG, récupération de preuves, recherche de connaissances
Classement	Des éléments doivent être ordonnés par pertinence sémantique ou qualité	Résultats de recherche, recommandations, priorisation des candidats
Vérification	Un artefact doit être contrôlé pour des modes de défaillance précis	Étayage des citations, violations de politique, erreurs d’appel d’outil, qualité des réponses
Extraction de caractéristiques ML	Un modèle ML classique en aval a besoin de signaux sémantiques	Intention d’achat, intérêt produit, pression concurrentielle, signaux de désabonnement
Extraction de données structurées	Des champs connus doivent être récupérés à partir d’une entrée non structurée	Attributs de candidat, champs de commande, libellés de document