TigerEye fournit une suite complète d'outils visant à simplifier et optimiser la planification et l'exécution d'entrée sur le marché. En utilisant une IA avancée et des analyses de données, TigerEye aide les entreprises à simuler divers scénarios, rationaliser l'attribution des quotas et des territoires, et gérer efficacement leurs pipelines. Idéal pour les stratèges et les équipes opérationnelles, son interface intuitive rend les tâches de planification complexes simples et exploitables.

Algorithmics fournit une gamme de solutions de gestion des risques financiers conçues pour aider les institutions à évaluer et à gérer les risques de manière plus efficace. En tirant parti des technologies de pointe, la plateforme propose des outils complets de tarification, de simulation et de génération de scénarios. Ces fonctionnalités avancées soutiennent la construction et l'agrégation de modèles financiers complexes, permettant des analyses en temps réel et des processus de prise de décision améliorés pour une meilleure atténuation des risques.

Coval aide les entreprises à simuler des milliers de scénarios à partir de quelques cas de test, leur permettant de tester leurs agents vocaux et de chat de manière exhaustive. Construit par des experts en tests autonomes, Coval propose des fonctionnalités telles que des simulations vocales personnalisables, des métriques intégrées pour les évaluations et un suivi des performances. Elle est conçue pour les développeurs et les entreprises cherchant à déployer des agents IA fiables plus rapidement.

GAMA Genstar Plugin ajoute des capacités d'IA générative à la plateforme GAMA via des connecteurs vers OpenAI, des LLM locaux, et des points de terminaison de modèles personnalisés. Les utilisateurs définissent des invites et des pipelines dans GAML pour générer des décisions d'agents, des descriptions d'environnement ou des paramètres de scénarios à la volée. Le plugin supporte les appels API synchrones et asynchrones, la mise en cache des réponses, et l'ajustement des paramètres. Il facilite l'intégration des modèles en langage naturel dans des simulations à grande échelle, réduisant la script manuelle et favorisant des comportements d'agents plus riches et adaptatifs.

GridWorldEnvs propose une suite complète d'environnements de mondes en grille pour soutenir la conception, le test et la benchmarkisation des systèmes d'apprentissage par renforcement et multi-agents. Les utilisateurs peuvent facilement configurer les dimensions de la grille, les positions de départ des agents, les emplacements cibles, obstacles, structures de récompense et espaces d'actions. La bibliothèque inclut des modèles prêts à l'emploi tels que la navigation classique, l'évitement d'obstacles et les tâches coopératives, tout en permettant la définition de scénarios personnalisés via JSON ou classes Python. Une intégration transparente avec l'API OpenAI Gym permet d'appliquer directement des algorithmes RL standards. De plus, GridWorldEnvs supporte des expérimentations à agent unique ou multi-agents, des outils de journalisation et de visualisation pour le suivi des performances des agents.