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Méthodologie de déploiement

L’intelligence artificielle est déployée progressivement dans l’hôtel, en tenant compte des processus, de l’équipe, des données et de la valeur commerciale mesurable.

Réserver une consultation IA Découvrir d’autres outils pour les hôtels

Découvrez comment ça fonctionne

Un déploiement accompagné, avec la participation active de notre équipe
Un déploiement itératif : l’évolution plutôt que la révolution
Une technologie RAG spécialisée pour garantir la pertinence des réponses
La flexibilité dans le choix des LLM garantit la compatibilité avec les futurs modèles et un fonctionnement fiable

Planifier un échange et essayer Autres outils

Déploiements accompagnés par des experts

CogniVis est un système prêt à l’emploi : vous pouvez le configurer et le lancer vous-même, mais notre méthodologie de déploiement repose sur une collaboration étroite avec votre équipe, afin que vous puissiez commencer le plus rapidement possible à exploiter tout son potentiel.

La configuration initiale de CogniVis ressemble à une machine industrielle avec son moteur et ses réglages par défaut. Une telle machine est pleinement fonctionnelle : on pourrait probablement construire autour d’elle une ligne d’assemblage opérationnelle. Notre méthodologie de déploiement prévoit toutefois que CogniVis s’adapte à vos processus, et non l’inverse.

Chaque élément du système (par exemple le Chat Widget, la gestion des avis ou l’intégration avec Profitroom) est déployé en plusieurs étapes, permettant une personnalisation approfondie.

Préparatifs
Essai
Organisation du déploiement, définition du calendrier des réunions et des domaines de connaissance, identification des fournisseurs de vos systèmes et échange sur les attentes. Cette étape s’achève avec la préparation d’une première version de la solution.
Tests
Essai
Premiers tests auprès d’un groupe restreint de vos collaborateurs. Ils sont réalisés sur des canaux spécialement sécurisés, sans intervention sur votre service client. Cette étape s’achève par un retour documenté du client (commentaires).
Corrections
Essai
CogniVis apporte les corrections à partir des commentaires fournis. Cette étape s’achève avec la validation des solutions corrigées et l’autorisation de leur publication.
Publication et suivi
Abonnement
Publication pour le public cible (par exemple les utilisateurs du site, les clients séjournant dans l’établissement ou l’ensemble de l’équipe interne). Suivi renforcé des premiers résultats et, si nécessaire, mise en place de « hotfixes » pour les ajustements non critiques. Cette étape s’achève une semaine après la publication de l’élément concerné.
Évolution et accompagnement
Abonnement
Évolution et perfectionnement continus de la solution, fondés sur les observations, l’évolution des besoins et celle des technologies. Cette étape comprend également la réalisation de nouvelles fonctionnalités, d’adaptations plus avancées et d’intégrations avec des systèmes PMS, CRM, HiS, Booking Engine, etc. Elle se poursuit aussi longtemps que vous souhaitez utiliser CogniVis.

Recherche RAG

La technologie CogniVis repose sur l’approche Retrieval-Augmented Generation (RAG), qui associe la puissance des grands modèles de langage (LLM) à une recherche précise dans vos propres ressources. Nous pouvons ainsi fournir des réponses non seulement pertinentes, mais également fondées sur des données à jour et vérifiées. Nous développons et perfectionnons notre solution RAG depuis 2023, en mettant l’accent sur les spécificités du secteur hôtelier.

Pas d’hallucinations grâce à un contexte strictement défini
Traçabilité complète : nous savons toujours d’où vient la réponse
Pertinence accrue grâce à la recherche hybride et au re-ranking
Sécurité : contrôle des autorisations et masquage des données

Recherche

Vectorisation du contenu et sélection des extraits les plus pertinents dans les sources.

Recherche hybride : BM25 + vecteurs
Filtres d’autorisation et de contexte

Augmentation

Normalisation, déduplication et compression : le modèle ne reçoit que les éléments pertinents.

Re-ranking et scoring de pertinence
Protection contre les fuites de données

Génération

Réponses générées par un LLM, avec citation facultative des sources et sans hallucinations.

Citations avec numéros de paragraphes
Mode de réponse conforme aux règles de l’entreprise

Pipeline CogniVis simplifié

Requête de l’utilisateur
Normalisation et enrichissement sémantique
Détection de l’intention, classification de la pertinence et des autorisations
Recherche hybride et re-ranking
Combinaison et compression du contexte
Génération d’une réponse pertinente ou transfert à un agent humain

Exemple de réponse

Sans hallucinationsFondée sur les sources

Chaque salle de bains dispose d’un sèche-cheveux[1]. Ces sèche-cheveux sont généralement fixés au mur ou placés dans un tiroir sous le lavabo[2]. Si vous avez besoin d’un sèche-cheveux supplémentaire ou d’une installation particulière, veuillez contacter la réception de l’hôtel, qui se fera un plaisir de vous aider.

source 1source 2

*La citation visible des sources est une fonctionnalité facultative, qui peut être désactivée après la période d’essai. Les réponses resteront fondées sur les sources, mais sans citations visibles.

Flexibilité dans le choix des LLM

CogniVis permet l’intégration de différents fournisseurs de grands modèles de langage (LLM), tels qu’OpenAI, Anthropic ou d’autres. Cette flexibilité permet d’optimiser les coûts et les performances, tout en s’adaptant rapidement aux évolutions technologiques.

Compatibilité avec les futurs modèles

Nous concevons nos intégrations pour l’avenir. Lorsqu’un modèle plus performant apparaît, vous pouvez l’activer sans reconstruire le système.

Progrès de l’IA = meilleur fonctionnement dans votre établissement

Les nouvelles générations de modèles offrent des réponses plus précises, une meilleure compréhension du contexte et une automatisation accrue des tâches.

Pas de dépendance à un seul fournisseur

Si Anthropic lance un modèle meilleur qu’OpenAI, vous pouvez basculer vos opérations en une seule décision, sans migration de contenu ni interruption de service.

Meilleure efficacité des coûts

Vous choisissez le fournisseur offrant le meilleur rapport qualité-prix : des modèles premium pour les tâches complexes, des modèles moins coûteux pour les tâches courantes.

Réduction du risque de panne

En cas d’interruption chez le fournisseur principal, le trafic est basculé vers un modèle alternatif. La continuité de service est assurée sans intervention manuelle.

Expérimentations et comparaisons

Vous activez des tests A/B et des benchmarks entre modèles. Vos décisions reposent sur des indicateurs de qualité, de temps et de coût.

Fournisseurs pris en charge

CogniVis + LLM sur votre infrastructure

Nous pouvons déployer CogniVis et le modèle LLM localement (on-premise) sur votre propre infrastructure, sans recourir à un cloud public. Vous gardez ainsi le contrôle total de vos données et pouvez répondre aux exigences les plus strictes.

OpenAI

Solide compréhension du langage et écosystème d’outils stable. Le meilleur choix pour la plupart des usages.

Anthropic

Des modèles plus coûteux, axés sur la précision et la pertinence maximale.

Amazon

Grande diversité de modèles et intégration avec AWS. Un bon choix si vous utilisez déjà le cloud Amazon.

Google

Des modèles moins coûteux, plus légers et plus rapides, dotés de solides capacités multimodales.

Microsoft

Des modèles d’Azure OpenAI Service, offrant les normes de sécurité les plus élevées dans le cloud.

Deepseek

Des modèles très abordables et légers, qui peuvent également fonctionner localement, sans cloud.

Mistral

Un fournisseur européen proposant des tarifs très compétitifs et des modèles performants.

Questions fréquemment posées

Quelles sont les principales étapes du déploiement de l’IA dans un hôtel ou un hébergement touristique ?

Le déploiement de l’IA dans un hôtel ou un hébergement touristique comprend plusieurs étapes clés : analyse des besoins et des objectifs commerciaux, audit des sources de connaissances, choix des technologies et des fournisseurs appropriés, configuration et intégration du système, formation de l’équipe, puis suivi et optimisation des performances de l’IA.

Comment CogniVis garantit-elle la pertinence des réponses de l’IA ?

CogniVis AI utilise des technologies avancées de recherche RAG (Retrieval-Augmented Generation), des chaînes de raisonnement (Chain-of-Thought) ainsi que d’autres techniques afin de garantir que les réponses générées par l’IA sont précises, à jour et fondées sur les sources de connaissances définies.

L’IA dans les canaux que vous utilisez déjà

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