remio est un outil de gestion des connaissances personnelles alimenté par IA conçu pour capturer et organiser automatiquement vos informations numériques dans une base de connaissances unifiée. Il fonctionne silencieusement en arrière-plan, collectant des données de navigation web, fichiers et messages. Grâce à l'IA, il apprend vos habitudes et préférences de travail pour offrir des insights et une assistance personnalisés. Avec un contrôle complet des données locales, il se connecte à votre propre API LLM pour des capacités IA privées.

Phala Network est conçu pour fournir un environnement de computing cloud axé sur la confidentialité, permettant aux développeurs d'exécuter des applications conformément aux exigences de confidentialité. En s'appuyant sur un réseau décentralisé de nœuds, Phala garantit que les données sensibles restent confidentielles tout en permettant la puissance de calcul nécessaire au développement de modèles d'apprentissage automatique et d'autres tâches computationnelles. Les utilisateurs bénéficient d'un environnement d'exécution sécurisé qui protège non seulement leurs données, mais intègre également une intégration transparente avec les applications blockchain existantes.

Privacera exploite des fonctionnalités de gouvernance des données et de contrôle d'accès complètes, permettant aux entreprises d'automatiser et d'améliorer leurs protocoles de confidentialité des données. En s'intégrant à plusieurs environnements de données, il offre une visibilité détaillée, l'application des politiques, et la gestion de la conformité, garantissant que les organisations peuvent respecter divers exigences réglementaires tout en protégeant les données sensibles. L'analyse pilotée par l'IA de Privacera aide également à identifier et classer les données, rationalisant ainsi le processus de gestion des données.

AimeBox offre un environnement complet auto-hébergé pour la construction et l'exécution d'agents IA. Il s'intègre aux principaux fournisseurs de LLM, stocke l'état du dialogue et les embeddings dans une base de données vectorielle, et prend en charge l'appel d'outils et de fonctions personnalisés. Les utilisateurs peuvent configurer des stratégies de mémoire, définir des workflows et étendre les capacités via des plugins. La plateforme propose un tableau de bord basé sur le web, des points d'API et des contrôles CLI, ce qui facilite le développement de chatbots, d'assistants de connaissances et de travailleurs numériques spécifiques au domaine sans dépendre de services tiers.

SingularityNET propose un réseau décentralisé où les individus et les organisations peuvent découvrir, acquérir et utiliser des services d'IA. La plateforme facilite la création d'algorithmes et d'applications d'IA qui peuvent interopérer, permettant une plus grande collaboration et innovation dans le développement de l'IA. Les utilisateurs peuvent connecter divers services d'IA via un protocole unique et tirer parti des contrats intelligents pour maintenir la confidentialité et la sécurité des données lors des transactions. Cela ouvre la porte à une vaste gamme d'applications, de la robotique aux soins de santé, permettant aux utilisateurs d'exploiter tout le potentiel de l'intelligence artificielle.

Sirji permet aux équipes de créer des agents alimentés par l'IA sans coder. Les utilisateurs conçoivent visuellement les flux de conversation, intègrent des API externes et des bases de connaissances, gèrent la mémoire à long terme, et déploient des agents sur plusieurs canaux. Des analyses intégrées surveillent la performance, tandis que les contrôles de sécurité garantissent la confidentialité des données. Sirji simplifie le développement et la maintenance d'agents intelligents pour divers processus commerciaux.

Ollama Workflows est une bibliothèque open-source de pipelines d'agents AI configurables construits sur le cadre Ollama LLM. Elle offre des dizaines de workflows prêts à l'emploi — comme la synthèse, la traduction, la revue de code, l'extraction de données, la rédaction d'e-mails, et plus encore — qui peuvent être chaînés dans des définitions YAML ou JSON. Les utilisateurs installent Ollama, clonant le dépôt, sélectionnant ou personnalisant un workflow, puis l'exécutent via CLI. Tout le traitement se fait localement sur votre machine, préservant la confidentialité des données tout en permettant une itération rapide et une sortie cohérente à travers les projets.

Just Chat offre une interface de chat complète et auto-hébergée pour interagir avec de grands modèles de langage. En entrant des clés API pour des fournisseurs comme OpenAI, Anthropic ou Hugging Face, les utilisateurs peuvent démarrer des conversations multi-tours avec support mémoire. La plateforme permet des pièces jointes, permettant aux utilisateurs de télécharger des documents pour des questions-réponses contextuelles. L'intégration de plugins permet des appels d'outils externes tels que la recherche web, les calculs ou les requêtes de bases de données. Les développeurs peuvent concevoir des modèles d'invites personnalisés, contrôler les messages système et basculer entre les modèles de manière transparente. L'interface est construite avec React et Node.js, offrant une expérience web réactive sur desktop et mobile. Grâce à son système modulaire de plugins, les utilisateurs peuvent ajouter ou supprimer facilement des fonctionnalités, adaptant Just Chat aux bots de support client, assistants de recherche, générateurs de contenu ou tuteurs éducatifs.

L'agent e-mail LLaMA local se connecte à votre boîte aux lettres (API Gmail ou mbox), ingère les messages entrants, et crée un contexte local avec des embeddings vectoriels. Il analyse les threads, génère des résumés concis, et rédige des suggestions de réponse adaptées à chaque conversation. Vous pouvez personnaliser les invites, ajuster le ton et la longueur, et étendre ses capacités avec le chaînage et la mémoire. Tout fonctionne sur votre appareil sans envoyer de données à des services externes, garantissant un contrôle total sur votre flux de travail email.

Aident.ai exploite des modèles avancés d'apprentissage automatique pour authentifier les identités en comparant les selfies des utilisateurs avec des photos de pièces d’identité émises par le gouvernement. La plateforme dispose d’un balayage de documents à plusieurs étapes avec OCR pour extraire et vérifier les données personnelles, une détection de vivacité basée sur l’IA pour prévenir le spoofing, et une analyse automatisée de la fraude qui signale en temps réel les soumissions suspectes. Les développeurs peuvent intégrer Aident à l’aide d’API RESTful ou SDK pour iOS, Android et JavaScript, permettant un déploiement flexible dans les applications web et mobiles. Des modules de conformité intégrés supportent les régulations mondiales KYC et AML, y compris GDPR et eIDAS. Le tableau de bord d’Aident offre une surveillance en direct, des journaux d’audit détaillés et des workflows personnalisables pour optimiser l’efficacité de l’intégration, réduire les coûts opérationnels et renforcer la sécurité pour les entreprises dans le secteur de la finance, du commerce électronique, de la cryptomonnaie, etc.

SelfYAI offre une interface complète sans code pour concevoir, entraîner et déployer des agents IA adaptés à vos besoins commerciaux spécifiques. Les utilisateurs peuvent importer des données depuis des systèmes CRM, des feuilles de calcul et des bases de données, puis configurer des flux de travail et des conversations personnalisés avec des outils de glisser-déposer simples. Les agents maintiennent le contexte à l'aide de modules de mémoire et peuvent être déployés sur des sites web, Slack, Teams et des points de terminaison API. L'analytique intégrée suit le volume d'interactions, les taux de résolution et les retours utilisateur, soutenant les améliorations itératives. Avec des fonctionnalités de sécurité robustes et des contrôles d'accès basés sur les rôles, SelfYAI garantit la confidentialité des données et la conformité tout en automatisant efficacement à l'échelle.

Secure Agent Augmentation fournit un SDK Python et un ensemble de modules d'assistance pour encapsuler les appels d'outils des agents IA avec des contrôles de sécurité. Il supporte l'intégration avec des cadres LLM populaires comme LangChain et Semantic Kernel et se connecte à des coffres-forts secrets (par ex., HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). Le chiffrement au repos et en transit, le contrôle d'accès basé sur les rôles et les piste d'audit garantissent que les agents peuvent étendre leur raisonnement avec des bases de connaissances internes et des API sans exposer de données sensibles. Les développeurs définissent des points de terminaison d'outils sécurisés, configurent des politiques d'authentification et initialisent une instance d'agent augmentée pour exécuter des requêtes sécurisées contre des sources de données privées.

Ce système automatise les audits de conformité en intégrant les politiques et documents réglementaires dans un magasin de vecteurs, en utilisant des requêtes LLM augmentation-récupération pour analyser et signaler les lacunes de conformité. Les utilisateurs importent leur corpus de conformité, configurent la base de données vectorielle et posent des questions d'audit personnalisées. L'agent IA récupère les sections pertinentes et produit des rapports d'audit structurés, mettant en évidence les violations potentielles, recommandant des actions et enregistrant chaque étape pour la traçabilité.

Cortexon transforme les données d'entreprise en agents IA intelligents et contextuellement sensibles. La plateforme ingère des documents provenant de sources multiples—telles que PDFs, fichiers Word et bases de données—en utilisant des techniques avancées d'incrustation et d'indexation sémantique. Elle construit un graphe de connaissances qui alimente une interface en langage naturel, permettant une réponse fluide aux questions et un support décisionnel. Les utilisateurs peuvent personnaliser les flux de conversation, définir des modèles de réponse et intégrer l'agent dans des sites Web, applications de chat ou outils internes via APIs REST et SDKs. Cortexon offre également des analyses en temps réel pour surveiller les interactions des utilisateurs et optimiser la performance. Son infrastructure sécurisée et évolutive garantit la confidentialité et la conformité des données, la rendant adaptée pour l'automatisation du support client, la gestion des connaissances internes, la stimulation des ventes et l'accélération de la recherche dans divers secteurs.

Chat-With-Data est un outil en Python avec une interface web basée sur Streamlit, LangChain et l'API GPT d'OpenAI. Il analyse automatiquement des jeux de données tabulaires ou des schémas de bases de données et crée un agent AI qui comprend les requêtes en langage naturel. En coulisses, il divise de grandes tables, construit un index d'embeddings pour la recherche sémantique et formule des invites dynamiques pour générer des réponses contextuelles. Les utilisateurs peuvent poser des questions comme « Quelles sont les 5 principales régions de vente ce trimestre ? » ou « Montre-moi un diagramme à barres du chiffre d'affaires par catégorie », et recevoir des réponses ou des graphiques interactifs sans écrire de code SQL ou pandas. La plateforme fonctionne localement ou sur un serveur, garantissant la confidentialité des données et accélérant l'analyse exploratoire pour les utilisateurs techniques et non techniques.

L'API Open Assistant fournit un client Python complet et des outils CLI pour interagir avec le serveur Open Assistant, une plateforme open-source de communication IA auto-hébergée. En exposant des points de terminaison pour créer des conversations, envoyer des invites utilisateur, diffuser des réponses générées par IA et recueillir des commentaires sur les réponses, elle permet aux développeurs d'orchestrer des workflows de chat complexes. Elle supporte la configuration de connexion, les jetons d'authentification, la sélection de modèles personnalisables et la gestion de messages groupés. Qu'elle soit déployée localement pour la confidentialité ou connectée à des instances distantes, l'API offre un contrôle complet sur l'état des conversations et la journalisation, idéale pour construire, tester et faire évoluer des assistantes de style ChatGPT dans diverses applications.

Local-Super-Agents offre une plateforme basée sur Python pour créer des agents AI autonomes qui fonctionnent entièrement en local. Le framework propose des composants modulaires, y compris des magasins de mémoire, des kits d'outils pour l'intégration API, des adaptateurs LLM et une orchestration d'agents. Les utilisateurs peuvent définir des agents de tâches personnalisés, chaîner des actions et simuler la collaboration multi-agent dans un environnement sandbox. Il abstrait la configuration complexe en proposant des utilitaires CLI, des modèles préconfigurés et des modules extensibles. Sans dépendances cloud, les développeurs gardent la confidentialité des données et le contrôle des ressources. Son système de plugins supporte l'intégration de scrapeurs web, de connecteurs de bases de données et de fonctions Python personnalisées, permettant des workflows comme la recherche autonome, l'extraction de données et l'automatisation locale.

JARVIS-1 offre une architecture modulaire combinant une interface en langage naturel, un module mémoire et un exécuteur de tâches basé sur des plugins. Bâti sur GPT-index, il sauvegarde les conversations, récupère le contexte et évolue avec les interactions de l’utilisateur. Les utilisateurs définissent des tâches via des prompts simples, tandis que JARVIS-1 orchestre la planification des travaux, l'exécution du code, la manipulation de fichiers et la navigation web. Son système de plugins permet des intégrations sur mesure pour les bases de données, e-mails, PDFs et services cloud. Déployable via Docker ou CLI sur Linux, macOS et Windows, JARVIS-1 garantit un fonctionnement hors ligne et un contrôle total des données, ce qui le rend idéal pour les développeurs, équipes DevOps et utilisateurs avancés recherchant une automatisation sécurisée et extensible.

CompliantLLM fournit aux entreprises une solution de conformité de bout en bout pour le déploiement de grands modèles de langage. En intégrant le SDK ou la passerelle API de CompliantLLM, toutes les interactions LLM sont interceptées et évaluées selon des politiques définies par l'utilisateur, y compris les règles de confidentialité des données, les réglementations sectorielles et les normes de gouvernance d'entreprise. Les informations sensibles sont automatiquement censurées ou masquées, garantissant que les données protégées ne quittent jamais l'organisation. La plateforme génère des journaux d'audit inviolables et des tableaux de bord visuels, permettant aux responsables conformité et aux équipes de sécurité de surveiller l'utilisation, d'enquêter sur les violations potentielles et de produire des rapports de conformité détaillés. Avec des modèles de politiques personnalisables et un contrôle d'accès basé sur les rôles, CompliantLLM simplifie la gestion des politiques, accélère la préparation aux audits et réduit le risque de non-conformité dans les flux de travail IA.

Browser Operator transforme votre navigateur en un agent alimenté par IA qui comprend les commandes en langage naturel. En connectant votre clé API OpenAI, il peut naviguer vers des URL, cliquer sur des boutons, remplir des formulaires, extraire des tableaux ou des listes, et télécharger du contenu. Vous pouvez chaîner plusieurs étapes en un seul workflow, exporter les résultats au format CSV ou JSON, et même programmer des tâches. Tout le traitement se fait localement dans votre navigateur, garantissant des temps de réponse rapides et la confidentialité des données. Aucun codage n’est requis—il suffit de dire à Browser Operator ce dont vous avez besoin, et il s’occupe du reste.