Automi AI

Qu’est-ce qu’Automi AI ?

Automi AI est actuellement un laboratoire de recherche sur les produits pour les applications d’IA, et non un outil d’IA générative à faible code unique. L’équipe étudie la manière dont l’IA peut transformer le travail en matière d’apprentissage, de vente et de gestion, puis développe les expériences validées en produits indépendants.

Le site officiel liste actuellement quatre produits déjà lancés : TutorLM, Holostaff AI, playboox et machinevision.cloud. Chaque produit dispose de son propre site web, de sa propre communauté d’utilisateurs, de son propre mode de facturation et de ses propres règles de traitement des données, il est donc nécessaire de les évaluer séparément.

Le portefeuille de produits actuel d’Automi AI

Pourquoi les anciennes versions de documents nécessitent-elles une distinction

Automi AI a été auparavant présenté comme une IA générative à faible code, des avatars de dialogue et une plateforme d’applications de modèles ; de nombreuses descriptions anciennes sont encore disponibles en ligne. Le site officiel est désormais un laboratoire de recherche sur les produits, et le texte du catalogue ne devrait plus présenter ces fonctionnalités historiques comme une plateforme unique pouvant être achetée directement aujourd’hui.

Méthodes de recherche et d’incubation de produits

• Choisir des marchés où il existe déjà des besoins clairs en matière d’apprentissage, de recrutement, de succès client et de visuel sur site.
• Étudier quels processus peuvent être redessinés avec la participation de l’IA, et pas seulement ajouter des points d’accès pour discuter.
• Créer rapidement des prototypes et valider leur utilité dans un contexte professionnel réel.
• Développer les expériences à la performance stable et disposées à payer en produits indépendants.
• Créer une interface dédiée, des infrastructures, une politique de tarification et des processus opérationnels pour le produit.
• Continuer à étudier les capacités de base telles que le marché des agents et les cycles de raisonnement à long terme.

TutorLM : tuteur IA vocale en temps réel

TutorLM enseigne les connaissances en intelligence artificielle grâce à des conversations vocales en temps réel. Le tuteur dessine simultanément des formules, des tableaux, des animations et des schémas pendant ses explications, fait également des pauses pour poser des questions, organise des quiz, et ajuste le rythme en fonction des performances de l’apprenant.

• Priorité à la voix : les apprenants peuvent poser des questions à tout moment pendant l’explication.
• Tableau de synchronisation : création de formules, de graphiques et d’animations au fur et à mesure du récit.
• Exercices de navigateur : des exercices interactifs en Python pouvant être exécutés directement.
• Vérification de la compréhension : évaluer le niveau de maîtrise par des tests, des explications inversées et des questions supplémentaires.
• Parcours structuré : couverture progressive des thèmes d’IA selon les cours et les parcours d’apprentissage.
• Évaluation de fin de formation : le parcours d’apprentissage se termine par un projet intégré sous forme d’examen oral.

Orientation des cours TutorLM

Comment utiliser TutorLM pour apprendre

1. Choisissez des cours qui correspondent à vos bases existantes en mathématiques, en programmation et en apprentissage automatique.
2. Préparez des écouteurs et un réseau stable, puis commencez le cours de voix dans un environnement calme.
3. Si vous ne comprenez pas, interrompez immédiatement et demandez un autre exemple ou une autre méthode de démonstration.
4. Voir les formules, les diagrammes et le code sur la toile de synchronisation, et exécuter des exercices en pratique.
5. Résumer le concept en vos propres mots pour que votre tuteur puisse identifier les lacunes dans votre compréhension.
6. Terminez le test de fin de phase et notez les erreurs, puis planifiez un révision ciblée.
7. Effectuez une fois par vous-même l’analyse de la structure des connaissances et les tâches pratiques avant le examen oral final.

Holostaff AI : Employé chargé du succès client au sein du produit

Holostaff AI intègre des employés spécialisés dans le succès client basés sur l’IA au sein des produits SaaS, observe les actions des utilisateurs sur l’interface actuelle et intervient de manière proactive en cas d’embarras. Il diffère des robots de chat classiques qui attendent que l’utilisateur pose une question, ainsi que des guides de produit à étapes fixes.

• Scannez le dépôt de code pour comprendre les routages, les pages, les composants et les processus de produit.
• Cartographier le parcours de l’utilisateur et identifier les points qui peuvent entraîner des blocages ou une perte.
• Configurer des employés différents pour l’introduction, la formation, le support technique, l’adoption et l’extension.
• Entraîner et évaluer chaque action de service dans un environnement utilisateur simulé.
• Ajouter le script d’exécution et l’SDK au produit via une demande de revue de code.
• Enregistre chaque action, prend en charge la lecture différée, l’annulation et l’arrêt d’urgence par employé.
• Utiliser un groupe témoin pour mesurer les changements en matière d’activation, de rétention, d’expansion et de soutien.

Processus de déploiement de Holostaff AI

1. Installez et exécutez l’outil en ligne de commande Holostaff dans le répertoire du code de l’application web.
2. Laissez l’agent de scan lire les routes, les composants et les processus d’utilisateurs clés.
3. Vérifier le parcours utilisateur généré et le risque de perte, afin que le système ne décide pas seul du périmètre.
4. Définir les responsabilités, les droits sur les données et les actions interdites pour chaque employé IA.
5. Tester de manière répétée des opérations normales, anormales et sensibles à l’aide d’utilisateurs simulés.
6. Vérifier les modifications de code générées automatiquement, puis les fusionner et les mettre en ligne une fois confirmées par l’équipe.
7. Après le lancement, surveillez les journaux des actions, les retours des utilisateurs et les indicateurs du groupe de contrôle.

Capacité de gouvernance d’Holostaff AI

• Chaque employé IA et ses responsabilités sont clairement approuvés par l’entreprise.
• Entraînement et évaluation à l’aide de scénarios simulés avant le lancement officiel.
• Toute modification de déploiement doit faire l’objet d’une revue du code et d’une fusion par l’entreprise elle-même.
• Toutes les actions peuvent être enregistrées et rejouées, ce qui facilite l’enquête sur les erreurs.
• Chaque employé IA peut être désactivé individuellement pour réduire l’ampleur de l’impact.
• Le contexte de session est utilisé pour servir l’utilisateur actuel et ne doit pas être utilisé pour former le personnel d’autres clients.

Playboox : Processus de recrutement dans l’assistant IA

Playboox intègre les candidatures, le filtrage, l’organisation des entretiens et les décisions de recrutement dans Claude et ChatGPT. Les candidats répondent aux questions posées par l’employeur via leur assistant IA, tandis que les équipes recruteuses peuvent également consulter des résumés et faire avancer le processus dans cet assistant IA.

• Les candidats n’ont pas besoin de créer de compte supplémentaire ni de remplir de longs formulaires.
• Les questions sont posées une par une, et les candidats répondent en utilisant leurs propres mots.
• Toutes les demandes présentent une structure et des preuves identiques, ce qui facilite la comparaison.
• Le système génère pour chaque candidat un résumé succinct, ses forces et des questions supplémentaires pour l’entretien.
• Les candidats peuvent consulter leur statut et choisir l’heure de l’entretien dans le dialogue.
• Les membres de l’équipe consultent leurs tâches à faire dans leur assistant IA et prennent des décisions.
• Chaque décision de progression doit être confirmée par une personne nommée, avec indication des raisons.

Comment recruter avec PlayBoox

1. Combinez les étapes de demande, de filtrage, d’entretien et d’embauche dans le concepteur de processus.
2. Définir des questions uniformes pour les postes, évaluer les preuves et désigner les responsables de l’approbation.
3. Publier la page des offres d’emploi et fournir aux candidats un accès à l’assistant IA pour soumettre leur candidature.
4. Les candidats remplissent la demande étape par étape dans Claude ou ChatGPT.
5. Les recruteurs lisent les résumés structurés et les réponses originales, sans se fier uniquement aux conclusions de l’IA.
6. Des personnes nommées confirment l’avancement, le rejet ou la formulation de questions supplémentaires.
7. Planifier l’entretien dans le dialogue et synchroniser l’invitation sur les calendriers des deux parties.

Les limites de responsabilité homme-machine de PlayBoox

Playboox utilise explicitement l’IA pour organiser, guider et exécuter les processus, mais ne permet pas à l’IA de prendre des décisions de recrutement de manière indépendante. Chaque étape nécessite la confirmation d’une personne nommée ; cette conception facilite le suivi des responsabilités, mais ne peut pas éliminer automatiquement les biais ou un tri inapproprié.

• L’IA peut générer des résumés des candidats, mais les recruteurs doivent lire les documents originaux.
• L’IA peut poser des questions d’entretien, mais le personnel doit vérifier leur légalité et leur pertinence.
• L’IA peut recommander la prochaine étape, mais elle ne peut pas refuser un candidat sans autorisation.
• Chaque décision doit indiquer le nom de la personne, l’heure et la raison professionnelle.
• Il est interdit de procéder à un tri en fonction de caractéristiques protégées, de variables de remplacement ou de personnalités supposées.
• Le candidat doit être capable de comprendre l’état et d’obtenir les canaux de contact humain nécessaires.

machinevision.cloud : API de raisonnement en vision par ordinateur

MachineVision.cloud permet aux développeurs de décrire des tâches visuelles en langage naturel et d’obtenir des résultats JSON structurés après soumission d’images. Le site officiel d’Automi le décrit également comme une capacité de surveillance visuelle capable de traiter des images satellites, des caméras fixes ainsi que des photos prises par les téléphones des personnes sur place.

• Définir en langage naturel les tâches visuelles à identifier, à vérifier ou à extraire.
• Soumettez une image individuelle et recevez les résultats des champs structurés.
• Vérifier les changements dans le terrain, le site de construction, les installations ou l’environnement de production.
• Extraire l’état du site à partir des photos prises par le personnel sur son téléphone.
• Enregistrer les résultats visuels dans des alertes, des tickets ou des systèmes opérationnels.
• Ajouter une vérification manuelle et des images de preuves pour les résultats clés.

Processus d'utilisation de l’API de vision par ordinateur

1. Définir clairement les objets à identifier, les états, les anomalies et les champs de sortie structurés.
2. Préparer des images de test comprenant des cas normaux, anormaux, flous et de bordure.
3. Décrire la tâche en langage simple et naturel, et définir la manière de retourner les résultats incertains.
4. Appeler l’interface de raisonnement pour soumettre une image, et enregistrer la demande, le résultat ainsi que la version du modèle.
5. Vérification par des experts du domaine de la précision, des faux négatifs, des faux positifs et de l’impact des attributs sensibles.
6. Définir une vérification manuelle et des exigences de confiance minimale pour l’évaluation des risques élevés.
7. Activez les alertes, les tickets et les processus automatisés une fois le seuil d’activité atteint.

Prix des produits

Automi AI ne propose pas de abonnement de laboratoire unique ; chaque produit est facturé séparément. Actuellement, les prix publics de TutorLM et playboox sont connus, Holostaff AI indique simplement qu’il est possible de commencer gratuitement et qu’un paiement est requis une fois que les employés sont officiellement mis en ligne, tandis que machinevision.cloud ne divulgue pas de forfait fixe.

Mode de facturation PlayBoox

Playboox utilise un mode de facturation basé sur les résultats et le volume d’utilisation, plutôt que sur des abonnements par poste d’utilisateur. Les entreprises peuvent publier gratuitement un nombre illimité de postes et inviter autant de membres d’équipe qu’elles le souhaitent ; seuls 19 dollars sont facturés lorsque le candidat termine tout le processus de candidature, et un frais fixe de 190 dollars est ajouté une fois le recrutement achevé.

À qui s’adresse-t-il

• Ceux qui souhaitent apprendre l’IA grâce à un système de communication vocale en temps réel et d’exercices interactifs.
• Une équipe de produit qui souhaite aider activement chaque utilisateur au sein d’un produit SaaS.
• Équipes de recrutement qui doivent réduire la charge liée aux formulaires de candidature et au tri préliminaire des CV.
• Petites entreprises qui souhaitent que les candidats et l’équipe travaillent tous avec un assistant IA.
• Des développeurs qui comprennent la nécessité d’intégrer les images dans les systèmes de surveillance sur site et les processus opérationnels.
• Équipes axées sur la conception de produits natifs d’IA et l’infrastructure opérationnelle pour les agents intelligents.

Scénarios d’utilisation courants

• Apprentissage par l’IA : apprenez les réseaux de neurones, les embeddings, la recherche et les Transformers avec un tuteur vocal.
• Introduction au SaaS : guider activement la configuration et l’exécution de la première action à valeur lorsque l’utilisateur est bloqué.
• Éducation des produits : des employés IA expliquent les fonctionnalités, la documentation et les problèmes techniques.
• Demande de recrutement : le candidat remplit une demande de dialogue structuré via l’assistant IA.
• Collaboration à la recrutement : le responsable des ressources humaines consulte le résumé, note les raisons et organise les entretiens.
• Vérification sur site : analyse des changements et anomalies dans les images satellites, de caméras ou de téléphones portables.
• Automatisation des opérations : transmettre des résultats visuels structurés aux systèmes de tickets et d’alertes.

Avantages du produit

• Se concentrer sur les marchés ayant des besoins réels, plutôt que de se limiter à afficher des capacités de chat générales.
• Les quatre produits ont tous été redessinés avec des flux de travail spécifiques, offrant une positionnement relativement clair.
• TutorLM combine la voix, la visualisation, les exercices et les évaluations pour créer un cycle d’apprentissage fermé.
• Holostaff AI met l’accent sur les répétitions simulées, les revues de code, les journaux et l’arrêt d’urgence.
• Playboox conserve des décisions humaines nommées, afin d’éviter que l’IA ne prenne automatiquement les décisions de recrutement.
• L’API de vision par ordinateur abaisse la barrière à l’accès grâce à des tâches en langage naturel et à des résultats structurés.

Restrictions d'utilisation

• Automi AI n’est pas une plateforme unique à acheter ; les quatre produits doivent être enregistrés et évalués séparément.
• Les anciennes plateformes low-code et les profils de visage numérique peuvent ne plus être adaptés au produit actuel.
• Holostaff AI et l’API de vision par ordinateur ne disposent pas de prix fixes complets publiés.
• Certains produits sont encore en phase initiale sur le marché, et leurs fonctionnalités ainsi que leur modèle économique peuvent être modifiés rapidement.
• TutorLM ne peut pas remplacer la certification d’une formation formelle ni le soutien des enseignants face aux difficultés d’apprentissage complexes.
• Holostaff AI a besoin de lire le code du produit et le contexte de la session ; l’entreprise doit examiner les droits d’accès.
• Le PlayBoox ne peut pas éliminer automatiquement les biais de recrutement ; les décisions humaines doivent rester légales et explicables.
• Les résultats de la vision par ordinateur peuvent présenter des faux positifs ou des faux négatifs et ne doivent pas être utilisés directement pour une prise en charge automatisée à haut risque.

Précautions relatives aux données et à la vie privée

• Lisez respectivement la politique de confidentialité et les conditions d’utilisation de chaque produit, et ne vous contentez pas de la page d’accueil d’Automi.
• TutorLM peut gérer la voix, le niveau d’apprentissage, les quiz et les informations d’identité.
• Holostaff AI peut lire du code, les processus de production, le contexte des sessions et le comportement des utilisateurs.
• PlayBoox traite des données personnelles telles que les CV, les réponses, les décisions de recrutement et l’organisation des entretiens.
• Les images de vision par ordinateur peuvent contenir des visages, des lieux, des biens et d’autres informations sensibles.
• L’entreprise doit déterminer l’emplacement des données, la durée de conservation, ainsi que les méthodes d’entraînement et de suppression des modèles.
• Ne fournir que les données minimales nécessaires à l’accomplissement de la tâche, et mettre en place une audit des accès manuels.

Méthode d’évaluation des produits Automi

1. Choisissez d’abord un besoin précis parmi TutorLM, Holostaff, playboox ou la vision par ordinateur.
2. Consultez le site web du produit correspondant, les prix actuels, les conditions ainsi que la documentation d’aide.
3. Définir des objectifs quantifiables, tels que le taux d’achèvement des cours ou le taux d’activation des utilisateurs.
4. Mener un pilote à petite échelle en utilisant des comptes de test, des données anonymisées ou des images non en production.
5. Vérifier la précision, le volume de travail manuel, les risques de confidentialité et le coût global.
6. Vérifier à nouveau les indicateurs de promotion du produit en utilisant ses propres données.
7. L’extension du déploiement n’a lieu qu’une fois que les effets et la gouvernance atteignent les seuils requis.

GitHub, API et statut open source

Jusqu’à cette vérification, aucune organisation GitHub officielle unifiée pour le laboratoire Automi AI, ni aucun dépôt de code source central pouvant être associé de manière confirmée n’a été identifié. machinevision.cloud propose explicitement une API de déduction, tandis que Holostaff AI offre des outils en ligne de commande et un déploiement via SDK, mais l’existence d’interfaces publiques ne signifie pas pour autant que la plateforme centrale est open source.

Informations de base

Indice de recommandation

L’indice de recommandation global est de 4,0 sur 5 points. Les quatre produits d’Automi AI sont conçus pour des workflows spécifiques avec une approche bien définie, mais le laboratoire en lui-même n’est pas un outil unique ; les utilisateurs doivent se rendre dans le produit correspondant pour vérifier les fonctionnalités, les prix et les conditions de données.

Questions fréquentes

Automi AI est-il maintenant une plateforme low-code ?

Le site officiel est actuellement présenté comme un laboratoire de recherche sur les produits d’application IA, et ne met pas en avant un constructeur low-code unifié en tant que produit principal.

Quels sont les produits actuels d’Automi AI ?

Actuellement, quatre produits sont listés : TutorLM, Holostaff AI, playboox et machinevision.cloud.

TutorLM est-il gratuit ?

3 sessions gratuites par mois sont disponibles, les forfaits payants commencent à 15 dollars par mois.

Que fait Holostaff AI ?

Il intègre des employés spécialisés dans le succès client basés sur l’IA dans les produits SaaS, afin de proposer une aide proactive lorsque les utilisateurs rencontrent des difficultés.

Playboox décide-t-il automatiquement des recrutements ?

Non, l’IA s’occupe de l’organisation et des suggestions, et chaque étape avancée nécessite la confirmation d’une personne nommée.

Comment PlayBoox facture-t-il ?

Les postes et les membres de l’équipe sont gratuits, la demande complète coûte 19 dollars, et un frais fixe de 190 dollars est facturé en cas de recrutement réussi.

Que fait machinevision.cloud ?

Il reçoit des tâches de vision en langage naturel et des images, et renvoie des résultats de raisonnement en vision par ordinateur structurés.

Automi AI propose-t-il un abonnement unique ?

Aucune abonnement unique n’a été trouvé ; les quatre produits disposent de leurs propres comptes, prix et modèles commerciaux.

Une API est-elle disponible ?

machinevision.cloud propose explicitement une API, tandis que les méthodes d’intégration des autres produits doivent être consultées dans leurs documents respectifs.

Automi AI est-il un projet open source ?

Non, aucun dépôt officiel complet et open source de laboratoire ou des quatre produits clés n’a été trouvé.