Un modèle de décision, pas un modèle de chat

Uprelic Strom: Chaque décision de votre entreprise. Moins de 200 ms chacune.

Interrogez Strom dans n’importe quelle modalité. En langage naturel, sur du texte, des images ou de la vidéo. Sans données d’entraînement ni fine-tuning.

Obtenez des réponses que votre code peut exploiter. Un oui ou non clair, un choix ou un score, prêt à être utilisé dans votre code.

Entraîné sur les décisions de votre secteur. Fine-tuné sur du vrai travail B2B dans 14 domaines métier et bien d’autres, des factures et contrats aux journaux machine et agents web. Traité dans l’UE.

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Workflows: Enchaînez les décisions.

Les vrais processus sont une chaîne de petites décisions. Strom prend environ 90 à 430 ms par requête dans le modèle, selon ce qu’il lit. Avec l’aller-retour réseau, les workflows ci-dessous se terminent en environ une seconde, plusieurs fois plus vite qu’un modèle de chat et pour une fraction de son coût.

Plusieurs questions, une requête

Posez d’un coup tout ce que vous voulez savoir sur le même élément : langue, équipe et urgence reviennent ensemble.

Ramifiez selon chaque réponse

Un oui, un choix ou un score envoie l’élément vers sa requête suivante, avec davantage à lire si besoin, dans votre propre code, où vous pouvez le tester et le modifier.

Appliquez-le à tout

Assez rapide et économique pour chaque ticket, facture et ligne de journal, pas seulement un échantillon.

Couche de décision: Laissez votre LLM écrire. Laissez Strom décider.

Strom ne remplace pas votre modèle de chat. Il prend en charge les petites décisions autour, pour que le LLM ne tourne que là où il faut des mots.

Des if intelligents
Remplacez règles fragiles et regex par une question en langage naturel.
Garde-fous pour votre LLM
Vérifiez ce qui entre dans un LLM et ce qui en sort, avant que quoi que ce soit soit envoyé ou exécuté.
Chaque ligne, pas un échantillon
Évaluez chaque ticket, ligne de journal, avis ou image d’un jeu de données pour quelques centimes.
Temps réel
Assez rapide pour les fonctionnalités destinées aux utilisateurs, la vidéo en direct et les agents qui agissent pas à pas.

Zéro hallucination: Il ne peut pas inventer.

Strom n’écrit jamais de texte libre. Chaque réponse est l’une des options que vous avez définies : un fait, une catégorie ou une promesse inventés ne peuvent donc pas apparaître dans sa sortie.

Uniquement vos options
Un oui ou non, l’un de vos choix, ou un point sur votre échelle. Strom évalue exactement ces options et rien d’autre.
Dit quand il hésite
Chaque réponse porte une probabilité. Une probabilité faible est votre signal pour confier le cas à une personne.
Se trompe, n’invente jamais
Strom peut choisir la mauvaise option, comme tout modèle. Il ne peut pas en inventer une nouvelle, et votre seuil attrape les cas douteux.

Vitesse et prix: Plus rapide qu’un clin d’œil. Facturé comme une erreur d’arrondi.

Un modèle de décision répond en une seule passe avant, pas en un paragraphe de raisonnement. C’est pourquoi la plupart des requêtes prennent moins de 200 ms dans le modèle et coûtent quelques centimes pour mille réponses. De bout en bout, c’est 5 à 10 fois plus rapide qu’un modèle de chat.

$0.042 par million de tokens d’entrée, sortie gratuite

Rendons à César: L’idée vient de Jev.

Jev, de TypeSafe, a montré que les décisions du quotidien méritent leur propre modèle : des questions typées en entrée, des probabilités calibrées en sortie, en millisecondes plutôt qu’en secondes. C’est le Système 1 du logiciel, la moitié rapide et intuitive de la pensée. Nous l’avons adoré dès la première utilisation.

Nous avons donc gardé la forme : Strom parle le même format de requête. Puis nous avons construit notre propre modèle, pour ce que les entreprises européennes nous demandaient.

Pourquoi nous avons créé le nôtre: Même idée. Autres priorités.

Nous voulions un modèle de décision que nous puissions exécuter en Europe, à qui confier des décisions à fort enjeu, que nous puissions orienter vers des images et de la vidéo, et à qui enseigner de nouvelles langues et de nouveaux domaines. Nous en avons donc entraîné un.

Texte, images et vidéo. Nativement.

Un seul modèle lit les trois, sans OCR, sans légendage ni pipeline de vision en amont. Mettez du texte et plusieurs images dans une requête, ou envoyez une vidéo image par image et regardez la réponse évoluer avec la scène.

Entraîné sur les décisions que les entreprises prennent réellement.

Pas de culture générale, pas de chat. Chaque domaine sur lequel nous entraînons Strom vient de ce dont les entreprises ont besoin chaque jour : orienter des tickets, vérifier des factures, lire des contrats, trier des journaux machine, piloter des agents web. Il fonctionne sur vos processus dès le premier jour, sans données d’entraînement de votre part.

Parle l’Europe. Apprend votre domaine.

Chaque cycle d’entraînement l’améliore en allemand, français, italien, espagnol, polonais et plus encore. Prochaines étapes : des versions spécialisées pour les agents web, les catalogues produits et les documents.

Traité sur des GPU en Europe.

E-mails de support, photos de produits et flux de caméras sont traités sur des GPU dans l’UE, exploités pour nous par des fournisseurs cloud européens. Aucune requête n’est transmise à un fournisseur d’IA tiers.

La vidéo, nativement: Posez une question à une vidéo. Chaque image répond.

Envoyez les images au fil de l’eau et la même question obtient à chaque fois une nouvelle probabilité. Aucun pipeline de vision à assembler, juste une question en langage naturel.

Voir la décision: Une requête. Autant de questions qu’il vous en faut.

Posez jusqu’à 256 questions sur la même entrée. Chaque réponse revient sous une forme connue, prête à être routée, évaluée ou revue dans le code.

Sans fine-tuning: Dites simplement ce que vous voulez.

Un classifieur était un projet : collecter des labels, entraîner, évaluer, déployer, et tout recommencer quand les catégories changent. Maintenant, c’est une phrase.

Ajoutez une catégorie en ajoutant une ligne. Changez une politique en changeant une phrase.

Questions: Ce que l’on nous demande.

En quoi est-ce différent du mode JSON ou des sorties structurées ?

Le mode JSON contraint le texte qu’écrit un modèle de chat. Il écrit toujours token par token, peut encore casser le schéma et ne donne aucune probabilité calibrée. Strom n’écrit jamais : il évalue vos options, et notre API construit le JSON à partir des scores.

Strom peut-il se tromper ?

Oui. Il peut choisir la mauvaise option, comme tout modèle. Il ne peut pas en inventer une nouvelle, et chaque réponse porte une probabilité : vous pouvez donc agir automatiquement sur les réponses sûres et envoyer les incertaines à une personne.

Quand dois-je encore utiliser un LLM ?

Pour le travail ouvert : rédiger des réponses, résumer, planifier, coder. Utilisez Strom pour les décisions autour de ce travail, et votre LLM tournera bien moins souvent.

Fonctionne-t-il avec les images et la vidéo ?

Oui. Envoyez jusqu’à huit images par requête et posez vos questions dessus, ou envoyez une vidéo image par image et obtenez une nouvelle réponse pour chaque image.

Où mes données sont-elles traitées ?

Sur des serveurs GPU dans l’UE, exploités pour nous par un fournisseur cloud européen. Aucune requête n’est envoyée à un fournisseur d’IA tiers. Les contenus des requêtes sont supprimés après 90 jours et ne servent jamais à entraîner un modèle.

J’utilise déjà Jev. Puis-je migrer ?

Strom accepte le même format de requête : un state et des questions typées. Pointez votre client vers notre API et utilisez votre clé Uprelic.

Qui est derrière Strom ?

Uprelic GmbH, une équipe à Berlin qui développe de l’IA pour le travail quotidien des entreprises. Strom est né des étapes de décision de nos propres agents IA.

Posez votre première question.

$0.042 par million de tokens d’entrée. Les tokens de sortie sont gratuits. Paiement à l’usage, sans abonnement.

Coding agents: everything about Strom (what it is, when to use it, the API, the Python SDK, pricing and limits) is in one Markdown file at https://platform.uprelic.com/skill.md. It doubles as an agent skill. For a hands-on tour with live calls, see getting-started-with-strom.md.