Aporia

Découvrez la plateforme de performance d'Aporia, une solution complète pour la surveillance, le contrôle et l'investigation des modèles d'IA. De l'observabilité du ML aux garde-fous de l'IA générative, Aporia simplifie le dépannage des données, permet de gagner du temps sur la création d'une surveillance interne et garantit des performances optimales de l'IA.

Fonctionnalités clés :

• Observabilité du ML : surveillez des milliards de prédictions pour détecter les problèmes de dérive, de biais et d'intégrité des données. Utilisez l'analyse des causes profondes pour résoudre rapidement les alertes et améliorer les performances du modèle.
• Garde-fous de l'IA : atténuez les hallucinations, accélérez la mise sur le marché de LLM et garantissez des résultats de haute qualité. Contrôlez les interactions LLM en temps réel pour éviter les réponses biaisées ou non pertinentes.
• Intégrations sur mesure : conçue pour les praticiens du ML, Aporia s'intègre facilement à votre pile ML. Découvrez l'observabilité sans échantillonnage, les tableaux de bord personnalisables et les métriques basées sur le code pour des informations personnalisées.

Cas d'utilisation :

• Aporia a aidé une entreprise leader du e-commerce à identifier et à résoudre la dérive des données dans son système de recommandation, améliorant ainsi les ventes de 15 %.
• Une banque mondiale a utilisé les garde-fous de l'IA d'Aporia pour atténuer les hallucinations dans son chatbot, augmentant ainsi la satisfaction client de 20 %.
• Un fabricant du Fortune 500 a utilisé l'observabilité ML d'Aporia pour détecter et corriger un biais dans son modèle de prévision de la demande, ce qui a entraîné une réduction de 10 % des coûts de production.

Conclusion :

Avec la plateforme de performance d'Aporia, les praticiens du ML peuvent se concentrer sur la création de plus de modèles, et non sur leur maintenance. La plateforme fournit une observabilité, des garde-fous et des intégrations complets pour garantir des performances optimales de l'IA, permettant aux organisations d'accélérer leur délai de mise sur le marché du ML, de réduire les risques en production et d'atteindre les KPI avec des produits d'IA agiles, responsables et à fort impact.