Allganize Inc.

Qu’est-ce que Allganize ?

Allganize est une entreprise qui propose aux entreprises une plateforme d’IA générative, de recherche de connaissances et d’agents intelligents, dont la marque de produit phare est Alli. La plateforme couvre le choix des modèles, RAG, le traitement de documents, la création d’applications sans code, l’exécution par des agents, la gouvernance des droits d’accès ainsi que diverses méthodes de déploiement.

Actuellement, Alli se divise principalement en deux lignes de produits : Coworker et Works. Coworker permet de créer des applications d’IA et des agents via le langage naturel, tandis que Works offre des tâches de traitement de documents prêtes à l’emploi, telles que l’examen de contrats, l’analyse de RFP, les systèmes de questions-réponses et les rapports d’étude.

Produit phare

Alli Coworker

Alli Coworker permet aux professionnels de décrire leurs besoins en langage naturel, pour ensuite générer des applications Web fonctionnelles, des agents IA, des portails d’information ou des processus d’intégration de données. Les applications peuvent être utilisées via un navigateur, et se connectent également à Slack ou Microsoft Teams selon les besoins.

• Créer des applications d’IA à l’aide du langage naturel.
• Créer un Agent capable de planifier et d’exécuter des tâches.
• Connecter l’ERP, les bases de données et les API métier.
• Publier l’application en tant qu’outil Web interne.
• Créer un portail AI unique pour les employés.
• Connecter Slack et Microsoft Teams.
• Fournit un contrôle de version et des fonctionnalités de rollback pour les applications.
• Exécuter des workflows similaires sur un réseau local ou isolé.

Alli Works

Alli Works s’adresse aux équipes qui ne souhaitent pas développer une application à partir de zéro : elles peuvent directement télécharger des documents et effectuer un résumé du contrat, une vérification des guides, une analyse des RFP ainsi que des questions-réponses basées sur des connaissances existantes. Il met l’accent sur le travail à partir du premier document, sans exiger que le client entraîne d’abord un modèle dédié.

• Lire les contrats, les politiques, les rapports et les documents commerciaux.
• Vérifier les contrats et les conditions selon le modèle.
• Comparer les exigences du RFP aux solutions historiques.
• Créer des questions-réponses citables autour des connaissances internes.
• Générer des résumés et effectuer des comparaisons pour plusieurs documents.
• Fonctionne selon le modèle et le mode de déploiement choisis par l’entreprise.

Recherche de connaissances RAG pour les entreprises

Alli utilise une technologie de génération améliorée par la recherche pour trouver des références dans les documents et données spécifiés par le client, permettant ensuite au modèle de formuler une réponse. L’utilisateur peut consulter les documents cités à côté de la réponse, ce qui réduit les problèmes liés à une dépendance uniquement aux connaissances acquises lors de l’entraînement du modèle.

Citation de la région d’origine

La plateforme ne renvoie pas seulement des liens vers les fichiers, mais peut également marquer les zones de citation sur les pages du document en conservant leur mise en page d’origine, et afficher les numéros de page et les chapitres. Les citations améliorent la vérifiabilité, mais il reste nécessaire de déterminer si le modèle comprend correctement le contexte, les exceptions et les versions.

RAG 2.0

Allganize positionne RAG 2.0 comme une solution de recherche destinée aux secteurs financier, public et aux documents d’entreprises complexes. Il traite des informations structurées, sémantiques, de titres et de mise en page, et permet de retourner les pages pertinentes pour une question via une API de récupération.

Capacité de traitement de documents

• Lire des fichiers professionnels tels que PDF, DOCX, XLSX, etc.
• Classification automatique des documents et ajout de tags.
• Créer des relations entre les fichiers.
• Traiter les documents scannés par OCR.
• Rechercher dans les bibliothèques de documents partagés et les bibliothèques de documents personnels.
• Préserver l’intégrité des données à partir de fichiers de grande taille.
• Traiter les données commerciales structurées et non structurées.

Fichiers volumineux et données complexes

Le site officiel souligne que la plateforme peut gérer un million de lignes dans Excel ou des fichiers Word de 500 MB, et offre des capacités d’entreprise garantissant l’intégrité des données. Pour les projets réels, il convient néanmoins d’utiliser des fichiers réellement volumineux afin de valider la vitesse de téléchargement, de traitement, de recherche, ainsi que les ressources mémoire et les conditions de délai d’expiration.

Partage et bibliothèque de documents personnels

Alli Works distingue les bases de documents partagées par des départements ou des organisations de celles qui sont propres à un individu. La conception des droits d’accès doit restreindre en même temps les fichiers, les index de recherche, les résultats de référence et les outils Agent, afin d’éviter que le contenu ne puisse être lu par le biais de questions-réponses tout en restreignant uniquement le téléchargement des fichiers.

Étude approfondie des entreprises

Deep Research commence par planifier la question, puis recherche, filtre et organise les informations à partir de données internes et de sources externes autorisées, pour finalement fournir une analyse accompagnée de ses sources. Il est plus adapté aux études de marché, à la concurrence, aux clients et aux sujets spécifiques, plutôt qu’à des questions-réponses simples basées sur des mots-clés.

Vérification du contrat

• Extraire le sujet du contrat, la durée et les obligations clés.
• Vérifier les clauses manquantes ou anormales selon le guide de l’entreprise.
• Comparer les changements de clauses entre différentes versions.
• Marquer les éléments qui nécessitent un contrôle approfondi par le service juridique.
• Citer les numéros de page et les sections du texte original comme référence.
• Générer des résumés, des listes de questions et des archives d’audit.

Analyse des RFP et des propositions

Alli peut lire les RFP et les propositions antérieures, extraire les exigences, évaluer le degré de couverture, et aider à créer des drafts de contenu avec des références internes. L’équipe de soumission doit néanmoins vérifier les exigences du client, les engagements, les chiffres et les déclarations de conformité.

Modèles d’applications sans code

• Élaborer le contenu de la proposition en fonction du RFP et des documents historiques.
• Créer une présentation PPTX editable à partir de la description.
• Vérifier les documents commerciaux à l’aide de l’OCR et des LLM.
• Analyser l'utilisation des modèles et des tokens par l'équipe d'analyse.
• Transformer les spécifications API en outils d’interfaces navigables.
• Générer des fiches de recherche avec leurs sources pour les comptes de vente.
• Gérer automatiquement les visiteurs grâce aux codes QR et aux notifications.
• Convertir la vidéo de formation en manuel d’instructions textuel et illustré.

Workflow d’agent

Alli Agent peut suivre des étapes définies en fonction de l’objectif, appeler des outils documentaires ou des systèmes externes, et continuer à s’exécuter jusqu’à ce qu’un résultat soit généré. Par rapport aux robots de conversation ordinaires, il peut écrire dans un ERP, créer des enregistrements ou lancer des actions commerciales, ce qui nécessite des autorisations et des validations plus strictes.

Connexion de l’outil MCP

L’application Agent permet de se connecter à un serveur MCP et de sélectionner les outils disponibles ; les méthodes d’authentification peuvent être une clé API ou des mécanismes tels que OAuth. L’administrateur doit vérifier individuellement les serveurs, les paramètres des outils et leurs capacités d’écriture, et ne doit pas accorder des droits à l’ensemble du compte d’un seul coup.

Architecture à plusieurs modèles

Alli prend en charge GPT, Claude, Gemini, Llama ainsi que d’autres modèles commerciaux, open source ou fine-tunés grâce à un gateway multi-modèles. Les entreprises peuvent changer de modèle sans devoir reconstruire leurs applications et processus existants, afin de s’adapter aux changements de coûts, de performances, de conformité ou de fournisseurs.

Opérations et maintenance des applications d’IA

Alli offre pour les applications et les agents une gestion des versions similaire à celle des logiciels, avec des environnements de test, des processus d’approbation, un déploiement ainsi qu’un rétablissement en un clic. Cela permet de savoir qui a modifié les prompts, les outils, les modèles ou les règles, et de revenir à la version précédente en cas d’erreur en production.

• Enregistrer les versions de l’application et de l’agent.
• Valider les modifications dans l’environnement de staging.
• Lancement de la production approuvé par le personnel autorisé.
• Rétrogradation en un clic en cas de problème.
• Contrôler le développement et les droits d’accès via les rôles.
• Enregistrer les journaux d’audit et les appels de modèles.
• Définir le contenu et les barrières de appel d’outils.

AX Report

Le rapport AX est utilisé pour synthétiser mensuellement les lieux d’utilisation de l’IA au sein de l’organisation, son adoption ainsi que les changements commerciaux, afin d’aider la direction à évaluer les investissements et les priorités de développement. Le nombre d’utilisations ne reflète que l’activité ; il est encore nécessaire de considérer le temps de réalisation, la qualité, les risques et les résultats commerciaux pour juger de sa valeur.

Capacités API

Alli propose une API REST qui permet d’exécuter des applications LLM, de lancer des sessions, de consulter une base de connaissances, de télécharger ou de récupérer des documents ainsi que d’obtenir des données d’analyse. Lors de la requête, il est nécessaire de fournir la clé API Alli dans l’en-tête de la demande, et l’accès est isolé par client et utilisateur.

• Exécuter des applications LLM publiées via une API.
• Lancer et poursuivre le processus de dialogue.
• Récupérer les pages pertinentes à partir du document.
• Gérer les connaissances RAG et les ressources de questions-réponses.
• Intégrer Alli dans des produits web ou mobiles.
• Obtenir des données d'utilisation et d’analyse de dialogue.

Intégration de systèmes

Alli peut se connecter à SAP, Oracle ERP, aux outils de collaboration internes, aux bases de données, Slack, Teams et aux systèmes personnalisés. L’intégration permet de lire des données et d’écrire des résultats en même temps ; l’entreprise doit progressivement autoriser ces actions au moyen de comptes de test, de droits minimaux et de points de validation.

Mode de déploiement

Quels clients conviennent

• Organisations ayant besoin de questions-réponses sur les connaissances métier et de vérification des sources.
• Les entreprises qui souhaitent que leurs commerciaux puissent créer des applications d’IA sans code.
• Équipe chargée de gérer un grand nombre de contrats, de RFP et de documents internes.
• Secteurs réglementés exigeant un déploiement en réseau local ou isolé.
• Les entreprises qui ont besoin de se connecter à un ERP, à une base de données et à des systèmes internes.
• Équipes techniques souhaitant pouvoir basculer de manière flexible entre plusieurs modèles.
• Équipe de plateforme nécessitant une unification des permissions, de l’audit et de la gestion des applications d’IA.

Scénarios d'utilisation typiques

• Questions-réponses sur la politique de l’entreprise et le manuel technique.
• Résumé du contrat, comparaison et examen des clauses.
• Extraction des exigences RFP et génération du contenu de la proposition.
• Étude approfondie du marché, de la concurrence et des clients.
• Lire les informations depuis l’ERP et effectuer la saisie dans le système.
• Portail d’IA interne pour les employés et assistant par département.
• Classification, recherche et mappage des relations pour les gros fichiers.
• Rapports sur l’utilisation de l’IA, les tokens et la gestion du ROI.

Quand cela ne convient pas vraiment

• Seuls les utilisateurs de outils de chat personnel gratuit sont concernés.
• Aucun projet pilote ne dispose de données d’entreprise ni de flux de travail spécifiques.
• Développeurs qui souhaitent utiliser librement le code source complet de la plateforme à des fins commerciales.
• Équipes de petite taille exigeant que le site officiel affiche directement le prix total fixe de l’entreprise.
• Organisations incapables d’organiser les permissions, les tests et l’approbation manuelle.
• Les entreprises qui souhaitent que l’Agent prenne en charge de manière indépendante les décisions juridiques ou financières finales.
• Projets dont la qualité des données est très faible et qui hésitent à organiser d’abord les sources de connaissances.

Tutoriel pour créer un assistant de connaissances

1. Choisissez un problème métier dont les limites sont clairement définies.
2. Supprimer les versions de documents redondantes, obsolètes et en conflit.
3. Créer des permissions pour les bibliothèques partagées et les bibliothèques personnelles.
4. Configurer la portée de recherche RAG et les règles de réponse.
5. Vérifier l’intégralité des citations et des réponses à l’aide de questions réelles.
6. Ajouter des cas sans réponse, de conflit et de dépassement de compétences.
7. Mettre à jour régulièrement les données et les ensembles d’évaluation après la publication.

Tutoriel pour créer l’application Coworker

1. Définissez en une phrase le résultat que l’application doit atteindre.
2. Expliquez les données d’entrée, de sortie et autorisées.
3. Laissez Coworker générer l’application initiale et le flux de l’agent.
4. Connecter les documents, API ou systèmes métier nécessaires.
5. Vérifier les chemins normaux et anormaux dans l’environnement de test.
6. Définir les rôles, les garde-fous, l’approbation et l’audit.
7. Publier sur le Web, Slack ou Teams une fois approuvé.
8. Créer une nouvelle version en fonction des retours réels et conserver la possibilité de revenir en arrière.

Tutoriel d’accès à MCP

1. Vérifier l’origine du serveur MCP et la liste des outils.
2. Détecter si chaque outil effectue une opération de lecture ou d’écriture.
3. Utilisez une clé API ou un compte OAuth avec les droits minimums.
4. Activez uniquement les outils nécessaires dans l’application Agent.
5. Vérifier les paramètres et le traitement des exceptions à l’aide de données de test.
6. Ajouter une confirmation manuelle pour les actions à fort impact.
7. Auditer les appels après le lancement et renouveler périodiquement les identifiants.

Tutoriel PoC pour les entreprises

1. Choisir des scénarios de production dont la valeur est clairement définie et quantifiable.
2. Préparer les documents réels et les interfaces système à désensibiliser.
3. Déterminer les limites des déploiements SaaS, locaux ou isolés.
4. Établir des indicateurs de qualité et de sécurité en collaboration avec les fournisseurs.
5. Exécuter le PoC et mesurer la précision, le temps de traitement et le taux d’adoption.
6. Vérification des droits, référencement, rollback et capacités d’audit.
7. Après avoir atteint le seuil, on passe progressivement à la production.

Sécurité et conformité

Allganize liste publiquement le soutien relatif à ISO 27001, SOC 2 Type II et HIPAA, et souligne que les données ne quittent pas l’infrastructure du client en cas de déploiement local. L’acheteur doit néanmoins vérifier le titulaire du certificat, les produits concernés, la zone des données, les sous-traitants et les responsabilités contractuelles.

• Accès au single sign-on d’entreprise via SAML ou OIDC.
• Contrôlez les permissions des applications, documents et outils par rôle.
• Chiffrer les données statiques et en transmission.
• Enregistrement des journaux d’opérations du gestionnaire de registre et de l’agent.
• Les réseaux isolés restreignent les modèles externes et les connexions.
• Définir des politiques de garde-corps de contenu et de données sensibles.
• Testez régulièrement les processus de sauvegarde, de mise à niveau et de réversion.

Comment comprendre l’expression zéro hallucination

Le site officiel utilise Zero Hallucination pour souligner la capacité à conserver l’original, à citer des sources et à vérifier ses réponses, mais aucune IA générative ne doit être considérée comme absolument infaillible. Une approche plus précise consiste à réduire le risque d’hallucinations en limitant les sources de connaissances, en présentant des preuves tirées de l’original et en effectuant une vérification manuelle.

Méthode de tarification

Le site officiel d’Allganize ne divulgue pas de montants fixes standard pour Works, le déploiement local et la plateforme d’entreprise ; il est généralement nécessaire de demander un devis en fonction du nombre d’utilisateurs, des documents, des modèles, des tokens, des intégrations et de la portée du support. L’interface autonome Coworker aux États-Unis propose une quantité gratuite pour les équipes de 1 à 50 personnes, avec un paiement ultérieur en fonction des tokens réellement utilisés pour les modèles.

Il est nécessaire de confirmer avant l’achat

• Nombre de crédits gratuits et règles d’échéance.
• Mode de tarification des tokens des différents modèles.
• Le stockage de documents, l’OCR et l’indexation sont-ils facturés séparément ?
• Coûts de l’appel de l’outil Agent et des API externes.
• Différences de licences pour les déploiements SaaS, locaux et isolés.
• Nombre d’utilisateurs, administrateurs et droits d’accès externes.
• Portée des services d’intégration système, de migration et de mise en œuvre.
• Prend en charge la réponse, la fréquence de mise à niveau et le niveau de service.

GitHub et l’état open source

Allganize dispose d’une organisation officielle sur GitHub et met à disposition un petit nombre d’outils de développement, tels que l’intégration pre-commit liée au contrôle de types. La plateforme principale Alli, le moteur RAG, Coworker et Works restent des produits commerciaux propriétaires ; ils ne peuvent pas être considérés comme entièrement open source du seul fait de l’existence d’un dépôt officiel.

Avantages du produit

• Il propose à la fois des constructeurs personnalisés et des agents de travail prêts à l’emploi.
• La réponse RAG peut indiquer la page et la région du texte original.
• Couvre l’ensemble du stack : modèles, recherche, agents, opérations et gouvernance.
• Prend en charge les déploiements SaaS, locaux, hybrides et complètement isolés.
• Il est possible de passer d’un modèle commercial à un modèle open source.
• Fournit des versions, un environnement de staging, une validation et un retrait en un clic.
• Peut se connecter à des ERP, des bases de données, des API, Slack et Teams.
• Adapté aux secteurs réglementés tels que la finance, la fabrication et le secteur public.

Restrictions d'utilisation

• Les produits de l’entreprise n’ont pas de prix fixe, uniforme et public.
• Zéro hallucination ne doit pas être interprété comme l’absence totale d’erreur.
• Les performances avec de gros fichiers et des données complexes nécessitent une validation dans un environnement réel.
• L’écriture par l’agent vers un système externe augmente les risques liés aux permissions.
• Un RAG de haute qualité dépend de la gouvernance des documents et d’une mise à jour continue.
• Une implémentation locale nécessite que le client dispose d’infrastructures et de capacités de maintenance.
• La plateforme complète et le moteur RAG principal ne sont pas des logiciels open source.
• La mise en œuvre d’une entreprise nécessite généralement des investissements en PoC, en intégration et en gouvernance.

Informations de base

Indice de recommandation

L’indice de recommandation global est de 4,7 sur 5. Allganize convient aux entreprises ayant besoin de preuves documentaires, d’agents sans code, de modèles multiples et de contrôles stricts de déploiement, mais son prix et sa complexité d’implémentation le rendent plus adapté aux achats au niveau organisationnel.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que Allganize propose principalement ?

Il propose la plateforme d’IA d’entreprise Alli, incluant le constructeur d’applications sans code Coworker et l’agent intelligent pour les documents Works.

Quelle est la différence entre Coworker et Works ?

Coworker est utilisé pour créer des applications et des agents personnalisés, tandis que Works propose des fonctionnalités prêtes à l’emploi telles que des contrats, des RFP et des tâches basées sur des connaissances.

Prend-il en charge les questions-réponses dans la base de connaissances de l’entreprise ?

Oui, Alli RAG recherchera dans les documents spécifiés et affichera les citations originales dans la réponse.

Peut-on l’installer localement ?

Oui, il prend également en charge un déploiement isolé qui ne transmet pas de données au réseau externe.

Quels grands modèles sont pris en charge ?

Prend en charge GPT, Claude, Gemini, Llama ainsi que d’autres modèles commerciaux, open source et fine-tunés.

Y a-t-il une API ?

Fournit des API REST pour les applications LLM, les dialogues, la recherche de documents et les bases de connaissances.

Combien coûte Allganize ?

Coworker permet de commencer gratuitement pour des équipes de 1 à 50 personnes et est facturé en tokens ; une offre entreprise complète nécessite une demande de prix.

On ne va vraiment pas avoir d’hallucinations ?

La plateforme réduit les illusions en limitant les sources, en citant le texte original et en effectuant des vérifications automatiques, mais les résultats clés nécessitent encore une vérification manuelle.

Allganize est-il open source ?

La plateforme principale Alli n’est pas open source ; seuls quelques projets d’aide au développement sont publiés sur GitHub officiel.