IA no-code — Alias2Avatar
Une IA qui répond depuis vos données — configurée et entraînée par vous, sans coder
Définitions
De quoi parle-t-on ?
Agent
Le socle de notre IA.
Cliquez pour retourner
Agent
Programme spécialisé, une seule responsabilité (retrouver, vérifier, extraire, comparer…). Déterministe : à même demande, même résultat. C'est le socle de notre IA.
Modèle de langage
Comprend et formule le langage.
Cliquez pour retourner
Modèle de langage
Le composant qui comprend et formule le langage humain. Il ne décide jamais des faits : il sollicite les agents et reformule leurs résultats. Nous en utilisons plusieurs, chacun selon ses responsabilités — tous open-source, tous exécutés localement« localement » = sur vos machines.
IA
Un système, pas une intelligence.
Cliquez pour retourner
IA
Chez nous, ce n'est pas « une intelligence qui parle ». C'est un système : des agents + un graphe de connaissanceReprésentation structurée de vos données — catégories, relations, termes — en mémoire vive. construit depuis vos données + des modèles de langage, orchestrés ensemble. Sans agents, une IA devient probabiliste : elle ne sait plus où regarder et peut injecter du contenu erroné.
À ne pas confondre avec les IA conversationnelles grand public : celles-ci génèrent la réponse la plus probable. La nôtre retrouve la réponse dans vos données.
Opposition
Déterministe, pas probabiliste
Une IA probabiliste génère la réponse la plus probable. La nôtre ne génère rien !
Votre graphe de connaissance est la source de vérité déterministe, projeté depuis votre lexique métier et d'autres sources de contenus selon votre écosystème Alias → page Écosystème.
Un lexique métierCatégories, relations et termes propres à votre activité. Vous le configurez sans aucune ligne de code. contient les catégories, relations et termes propres à votre activité. Vous le configurez sans aucune ligne de code.
IA traditionnelle
Un modèle pré-entraîné sur le web, par une société qui ne connaît pas précisément votre métier dans les moindres détails.
IA Alias2Avatar
Un graphe de connaissance projeté depuis vos données.
+ détail technique
Le moteur Alias2Matrix projette vos données en graphe en mémoire. La cascade de résolution est déterministe, par ordre de priorité : réponses entraînées → bridge métier → lexique → graphe → sélection d'agents. Chaque étape est déterministe. Aucune catégorie hardcodée dans le code.
Contrôle
Des modèles pilotés, pas dominants
Nos modèles de langage open-source ne choisissent pas ce qu'il faut afficher. Ils sélectionnent vos agents — chacun selon ses responsabilités — pour récupérer vos données dans le graphe de connaissance et les injecter dans le chat. Un contrôle de A à Z, par opposition à une IA probabiliste.
Des réponses déterministes reposent sur deux socles : votre graphe de connaissance et l'apprentissage de votre IA — fait par vous-même, sans aucune ligne de code.
Entraînement no-code
Vous entraînez votre IA vous-même
Vous entraînez votre IA no-code avec le vocabulaire technique et les formes d'expression stylistique propres à votre entreprise. Une interface visuelle et didactique rend l'apprentissage aisé.
Le préalable : vos documents travaillent pour vous.
Pas de saisie intégrale à la main : l'outil extrait et structure automatiquement les informations de vos contenus — PDF, tableurs, ou toute autre forme de document exploitable — sous forme d'étiquettes descriptives. Ces étiquettes permettent de classer le contenu uploadé (tags RAG) ; elles sont proposées automatiquement dès la première indexation. Plus vous indexez de documents, plus l'outil apprend à classer les contenus — la sélection manuelle diminue d'elle-même. Ce tri automatique préalable représente un gain de temps considérable.
Afficher la légende pour chaque image
Interface de gestion des documents — étude de cas tourisme. Chaque fichier uploadé est indexé automatiquement. Pour une mise à jour (programme, tarifs), il suffit de remplacer le PDF et de cliquer : la base de données se met à jour immédiatement, et le graphe de connaissance avec elle.
Le lexique : où trouver chaque information.
Votre lexique métier — catégories, relations, termes propres à votre activité — se configure sans aucune ligne de code. Point essentiel : l'IA apprend où trouver l'information, pas son contenu exact. Changez un tarif ou n'importe quelle donnée : les réponses s'actualisent d'elles-mêmes, sans ré-entraîner quoi que ce soit.
Couvrir des dizaines de cas sans les énumérer.
Des marqueursEmplacement variable dans une réponse — ex. {destination} — qui couvre automatiquement toutes les valeurs possibles. s'insèrent dans vos réponses et couvrent d'eux-mêmes toutes les possibilités : {destination} au lieu d'écrire « Kenya », « Tanzanie », « Zambie »… Une interface visuelle vous permet d'indiquer précisément à quoi correspond {destination} pour retrouver les données individuelles.
Capture d'écran ou vidéo à venir
MEDIA · ianocode-s3-e3
Reliez vos catégories entre elles.
Vous glissez vos catégories sur un canvas — par exemple, pour le métier tourisme : destination, produits, programmes… Vous décrivez ainsi un contexte visuellement. Ensuite, vous sélectionnez, pour chacune, les filtres qui la précisent. Reste à créer les relations entre elles : c'est le rôle de la phrase de requête — un petit langage guidé, sans code, qui relie vos catégories (contient, appartient à…) et les combine avec « et » / « ou ». Ces relations sont ce qui fait fonctionner votre graphe de connaissance, la source de vérité déterministe. C'est le socle de l'apprentissage : à l'usage, dans le fil d'une conversation, votre IA suit ces relations pour comprendre ce que votre visiteur demande, et retrouve la réponse dans votre graphe de connaissance. Elle suit et retrouve — elle ne devine jamais.
Vérifier que ça marche.
Un processus de simulation de questions / réponses vérifie deux choses : le contenu du graphe de connaissance est bien accessible, et la réponse affichée dans le chat contient bien les éléments nécessaires. À ce stade, on valide les données déterministes — pas encore la forme.
Organisez vos conversations en workflow.
Un échange n'est pas une suite de réponses isolées : vos scénarios se relient entre eux, vous définissez ce qui suit quoi. À chaque interactionToute action du visiteur dans la conversation — une question, mais aussi une réponse, une demande, un choix. du visiteur, l'IA répond — et, quand c'est pertinent, relance par une question (c'est cette relance qui permet au workflow de déterminer les scénarios attendus et d'optimiser l'usage de la source de vérité dans le stream). Pour chaque question que l'IA est susceptible de poser, vous déclarez les réponses attendues : l'outil vérifie que vous les avez toutes couvertes. La conversation reste canalisée vers votre source de vérité — jamais vers l'improvisation.
Soigner la forme.
Vous rédigez des variantes stylistiques de la réponse affichée dans le chat, une fois les étapes précédentes concluantes.
Sans code, ni prompts, ni réglages de modèle.
+ détail technique — résumé des 7 étapes
L'extraction automatique est déterministe et contrôlée : chaque étiquette attribuée est soumise à validation humaine avant intégration. Le graphe de connaissance est chargé en mémoire vive pour une résolution immédiate. L'orchestration conversationnelle est déterministe : enchaînements déclarés entre scénarios, audit de complétude sur les réponses attendues. Une cohorte d'agents contrôle en continu la cohérence entre étiquettes, lexique, marqueurs, workflow et comportement du chat ; un système de récompenses déterministe valide la qualité des correspondances question ↔ entraînement avant la mise au style.
Usages
Deux usages, une même IA
Perso
Perso — l'IA vous assiste sur votre machine : écriture longue, bibliothèque, finance, agents d'automatisation de vos outils du quotidien.
B2B | B2C
B2B | B2C — votre IA répond en continu aux internautes qui visitent votre site. Elle est configurée et entraînée par vous, en local, sur vos machines.
Amélioration
Elle s'améliore à l'usage
Plus votre IA travaille, plus elle couvre votre métier. Ce qu'elle n'a pas encore appris vous est signalé : vous affinez son entraînement pour qu'elle ait les nouveaux éléments de réponse une seule fois — elle les connaît pour toujours. Et comme l'entraînement porte sur la manière de retrouver l'information, pas sur son contenu : une donnée qui change se propage automatiquement dans les réponses, sans ré-entraînement.
Souveraineté
RGPD de fait
Vos données ne sortent jamais de vos machines : rien à protéger d'un serveur distant, puisqu'il n'y en a pas. Aucune donnée envoyée à un tiers. Aucune donnée utilisée pour entraîner le modèle de quelqu'un d'autre.
Des demandes de brevets ont été déposées et des publications scientifiques sont en cours.