Vindey est une plateforme CRM avancée alimentée par l'IA, conçue pour automatiser et améliorer la gestion des relations client. Elle fournit une automatisation à travers différentes étapes du processus de vente, depuis la qualification initiale des prospects jusqu'à la clôture des affaires. Vindey s'intègre à des outils populaires et prend en charge plusieurs canaux de communication, garantissant une expérience sans faille. Avec une automatisation intelligente, des suggestions intelligentes et un traitement en temps réel, Vindey aide les entreprises à se concentrer sur la croissance tout en maintenant des interactions client de haute qualité.

DeepSeek est une plateforme pilotée par l'IA qui offre des modèles avancés tels que DeepSeek-V3 et DeepSeek Reasoner. Ces modèles excellent dans la livraison d'inférences à grande vitesse et de capacités de raisonnement améliorées. DeepSeek prend en charge les conversations à plusieurs tours, la complétion de chat et le cache de contexte, ce qui en fait un outil idéal pour les développeurs souhaitant intégrer une IA avancée dans leurs applications. En tirant parti de l'API robuste de DeepSeek, les utilisateurs peuvent créer des complétions de chat et accéder à des modèles de raisonnement sophistiqués, tout en bénéficiant d'une compatibilité interplateforme et d'une intégration facile avec les systèmes existants.

HyperLLM est une solution d'infrastructure avancée conçue pour rationaliser le développement et le déploiement de grands modèles de langue (LLMs). En tirant parti des technologies de récupération hybride, elle améliore considérablement l'efficacité et l'efficacité des applications pilotées par l'IA. Elle intègre une base de données vectorielle sans serveur et des techniques de récupération hyper qui permettent un ajustement fin rapide et une gestion des expériences, la rendant idéale pour les développeurs cherchant à créer des solutions IA sophistiquées sans les complexités typiques.

Real-Agents est conçu pour simplifier la création et l'orchestration d'agents alimentés par l'IA capables d'accomplir des tâches complexes de manière autonome. Basé sur Python et compatible avec les principaux grands modèles linguistiques, le framework possède une architecture modulaire comprenant des composants clés pour la compréhension du langage, le raisonnement, le stockage de mémoire et l'exécution d'outils. Les développeurs peuvent rapidement intégrer des services externes tels que des API web, des bases de données et des fonctions personnalisées pour étendre les capacités de l'agent. Real-Agents supporte des mécanismes de mémoire pour conserver le contexte lors des interactions, permettant des conversations multi-tours et des workflows longue durée. La plateforme inclut aussi des utilitaires pour la journalisation, le débogage et la mise à l'échelle des agents en environnement de production. En abstraisant les détails de bas niveau, Real-Agents simplifie le cycle de développement, permettant aux équipes de se concentrer sur la logique spécifique à la tâche et de fournir de puissantes solutions automatisées.

L’Amazon Bedrock Custom LangChain Agent est une architecture de référence et un exemple de code montrant comment construire des agents IA en combinant des modèles de fondation AWS Bedrock avec LangChain. Vous définissez un ensemble d’outils (API, bases de données, récupérateurs RAG), configurez des politiques d’agent et de mémoire, et invoquez des flux de raisonnement en plusieurs étapes. Il supporte la sortie en streaming pour des expériences utilisateur à faible latence, intègre des gestionnaires de rappels pour la surveillance, et garantit la sécurité via des rôles IAM. Cette approche accélère le déploiement d’assistants intelligents pour le support client, l’analyse de données et l’automatisation des flux de travail, le tout sur le cloud AWS évolutif.

Analog AI est un fournisseur leader de solutions d'informatique en périphérie conçues pour exploiter la technologie IA afin de connecter les personnes, les lieux et les choses. Le produit offre des capacités d'intelligence artificielle à la pointe de la technologie, garantissant un traitement efficace en temps réel à la périphérie du réseau. Cela améliore considérablement les performances et réduit la latence, le rendant adapté à diverses applications, des villes intelligentes à l'automatisation industrielle.

Aurora Innovation se spécialise dans la création de technologies d'IA à la pointe pour les véhicules autonomes. Leurs systèmes exploitent l'apprentissage profond et la robotique pour améliorer la perception, la planification et le contrôle, permettant aux voitures de naviguer en toute sécurité et efficacement dans diverses conditions. Le logiciel d'Aurora s'intègre aux plateformes de véhicules existantes, offrant aux fabricants une voie fiable vers l'autonomie tout en se concentrant sur les tests du monde réel et la sécurité.

ComfyOnline révolutionne le développement d'applications IA en offrant un environnement en ligne pour exécuter des flux de travail ComfyUI. Cette plateforme permet aux utilisateurs de générer des API d'un simple clic, devenant un outil indispensable pour les développeurs IA. Elle minimise les complexités liées à la gestion des flux de travail IA et se concentre sur la fourniture d'une expérience fluide. Avec un modèle de prix à l'utilisation, les utilisateurs ne sont facturés que pour la durée d'exécution de leurs flux de travail, assurant une rentabilité. Que vous soyez débutant ou développeur expérimenté, ComfyOnline simplifie la gestion de vos flux de travail et vos tâches de génération d'API.

CV Agents sert de centre centralisé pour plusieurs modèles IA de vision par ordinateur accessibles via une interface web intuitive. Il prend en charge des tâches telles que la détection d'objets avec des agents basés sur YOLO, la segmentation sémantique avec des variantes U-Net, et la classification d'images alimentée par des réseaux neuronaux convolutifs. Les utilisateurs peuvent interagir avec les agents en téléchargeant des images ou des flux vidéo, en ajustant les seuils de détection, en sélectionnant les formats de sortie comme les cadres de délimitation ou les masques de segmentation, et en téléchargeant directement les résultats. La plateforme ajuste automatiquement les ressources de calcul pour une inférence à faible latence et enregistre les métriques de performance pour analyse. Les développeurs peuvent rapidement prototyper des pipelines de vision, tandis que les entreprises peuvent intégrer des API REST dans des systèmes de production, accélérant le déploiement de solutions de vision personnalisées sans gestion d'infrastructure avancée.

DeepSeek v3 est un modèle de langage AI de pointe basé sur une architecture de mélange d'experts (MoE), comprenant 671 milliards de paramètres, dont 37 milliards activés par jeton. Entraîné sur 14,8 billions de jetons de haute qualité, il excelle dans différents domaines, y compris le raisonnement complexe, la génération de code et les tâches multilingues. Les caractéristiques clés incluent une fenêtre de contexte longue de 128K jetons, une prédiction multi-jetons et une inférence efficace, le rendant adapté à une large gamme d'applications, des solutions d'entreprise à la création de contenu.

Le Dynamic Multi-Agent RAG Pathway offre une architecture modulaire où chaque agent gère des tâches spécifiques — telles que la récupération de documents, la recherche vectorielle, le résumé de contexte ou la génération — tandis qu’un orchestrateur central routage dynamiquement les entrées et sorties entre eux. Les développeurs peuvent définir des agents personnalisés, assembler des pipelines via des fichiers de configuration simples, et tirer parti du journalisation intégrée, de la surveillance et du support de plugin. Ce cadre accélère le développement de solutions RAG complexes, permettant une décomposition adaptative des tâches et un traitement parallèle pour améliorer le débit et la précision.

L'API d'inférence Roboflow est une plateforme cloud qui héberge et sert vos modèles de vision par ordinateur via un point de terminaison sécurisé et RESTful. Après avoir entraîné un modèle dans Roboflow ou importé un modèle existant, vous pouvez le déployer en quelques secondes sur l'API d'inférence. Le service gère la montée en charge automatique, le contrôle de version, le traitement par lots et le traitement en temps réel, vous permettant de vous concentrer sur la création d'applications utilisant la détection d'objets, la classification, la segmentation, l'estimation de pose, l'OCR et plus encore. Les SDKs et exemples de code en Python, JavaScript et Curl simplifient l'intégration, tandis que les métriques du tableau de bord vous permettent de suivre la latence, le débit et la précision au fil du temps.

Kardome exploite une technologie d'IA de pointe pour améliorer considérablement la précision de la reconnaissance vocale dans des environnements difficiles. Leurs solutions permettent aux utilisateurs d'interagir de manière transparente avec des systèmes pilotés par la voix, même au milieu d'un bruit de fond important ou de plusieurs locuteurs. En mettant l'accent sur l'amélioration de la parole en temps réel, Kardome s'assure que les commandes vocales sont capturées et traitées avec précision, rendant l'interface utilisateur vocale non seulement plus fiable, mais aussi plus fonctionnelle dans divers applications pratiques, y compris dans l'automobile, l'électronique grand public et les systèmes de maison intelligente.

LLM Functions offre un cadre simple pour relier les réponses du grand modèle linguistique à l’exécution réelle du code. Vous définissez des fonctions via des schémas JSON, les enregistrez dans la bibliothèque, et le LLM retournera des appels de fonction structurés lorsque cela est approprié. La bibliothèque parses ces réponses, valide les paramètres, et invoque le gestionnaire correct. Elle supporte les rappels synchrones et asynchrones, la gestion d’erreur personnalisée, et les extensions de plugins, ce qui la rend idéale pour les applications nécessitant une recherche dynamique de données, des appels API externes, ou une logique commerciale complexe au sein de conversations pilotées par IA.

MAGI (Modular AI Generative Intelligence) est un cadre open-source conçu pour simplifier la création et la gestion d'agents IA. Il offre une architecture de plugins pour l'intégration d'outils personnalisés, des modules de mémoire persistante, la planification par chaînes de pensée, et l'orchestration en temps réel de flux de travail en plusieurs étapes. Les développeurs peuvent enregistrer des APIs externes ou des scripts locaux en tant qu'outils d'agent, configurer des backends de mémoire, et définir des politiques de tâches. La conception extensible de MAGI supporte à la fois les tâches synchrones et asynchrones, ce qui le rend idéal pour les chatbots, les pipelines d'automatisation, et les prototypes de recherche.

Modal est une plateforme sans serveur de prochaine génération conçue pour les équipes d'IA, de science des données et d'apprentissage automatique. Elle facilite l'exécution de modèles d'IA générative, de gros travaux par lot, de files d'attente de jobs, et bien plus encore. Avec Modal, les développeurs peuvent apporter leur propre code, l'exécuter dans le cloud sans se soucier de l'infrastructure et évoluer efficacement pour des charges de travail de production avec des milliers de CPU et de GPU. Modal offre une configuration et une intégration sans effort pour un environnement de calcul haute performance, aidant les équipes à innover et à développer plus rapidement avec des coûts réduits.

MyDeviceAI révolutionne l'utilisation de l'IA mobile en s'exécutant localement sur les modèles d'iPhone 13 Pro, 14 et suivants sans avoir besoin d'Internet. Il vous offre la puissance de l'intelligence artificielle dans un modèle unique, hautement optimisé et finement réglé pour le matériel de l'iPhone, garantissant des résultats ultra-rapides et fiables tout en préservant la vie privée des utilisateurs en gardant les données entièrement sur l'appareil.

Nexa AI fournit des agents innovants pilotés par l'IA qui peuvent exécuter et gérer des tâches telles que le remplissage de formulaires, la navigation, l'interaction avec des applications et des calculs. Ces agents garantissent une expérience utilisateur fluide en minimisant la latence, en augmentant la précision et en étant économiques. Parfait pour une intégration dans diverses applications, Nexa AI rend chaque interaction intuitive et personnalisée, transformant la manière dont les utilisateurs interagissent avec la technologie.

SeeAct est conçu pour donner aux agents vision-langage une pipeline en deux étapes : un module de planification alimenté par de grands modèles de langage génère des sous-objectifs basés sur des scènes observées, et un module d'exécution traduit ces sous-objectifs en actions spécifiques à l'environnement. Un backbone de perception extrait des caractéristiques d'objets et de scènes à partir d'images ou de simulations. L'architecture modulaire permet de remplacer facilement les planificateurs ou réseaux de perception et supporte l'évaluation sur AI2-THOR, Habitat et d'autres environnements personnalisés. SeeAct accélère la recherche sur l'IA incarnée interactive en fournissant une décomposition, une mise en contexte et une exécution de tâches de bout en bout.