Le moteur sur lequel tourne votre équipe.

Le Moteur est la plateforme sous-jacente à l'Agent Client et à l'Assistant d'équipe. C'est une bibliothèque de Connaissance dynamique qui s'entretient elle-même, plus la boucle Entraînement, Test, Déploiement, Analyse qui se referme après chaque interaction. C'est le Moteur qui permet à l'agent d'apprendre en boucle, au lieu de répondre à une question à la fois.

La Connaissance dynamique est une bibliothèque unique qui s'entretient elle-même, construite à partir de chaque source sur laquelle repose votre activité, des tickets aux documents, en passant par Slack, Confluence et les enregistrements. Elle se restructure et se réécrit dès que la réalité sous-jacente change. Les opérations documentaires tombent presque à zéro, et une seule bibliothèque alimente à la fois l'Agent Client, l'Assistant d'équipe et le Centre d'aide.

La Connaissance dynamique, la Mémoire dynamique et le Contexte dynamique. La Connaissance dynamique, c'est ce que l'agent sait sur votre activité. La Mémoire dynamique, c'est à qui l'agent parle, avec des préférences, un historique, un sentiment et des objectifs privés pour chaque client. Le Contexte dynamique, c'est où l'agent agit, en le connectant à votre CRM, à la facturation, à l'ERP, aux outils de support et aux API personnalisées.

La Boîte de réception est le récapitulatif du jour à l'intérieur du tableau de bord. Vous n'avez pas à surveiller les tableaux de bord ; la Boîte de réception le fait et fait remonter ce qui nécessite un jugement humain : une baisse d'usage, un signal d'upsell, un conflit de connaissance, une étape de maturité IA à portée de main. Chaque élément se résout en un clic sur Accepter ou Refuser.

Entraînement, Test, Déploiement, Analyse. L'Entraînement remplit la Connaissance dynamique et le Contexte dynamique à partir des sources que vous connectez. Le Test prévisualise chaque rôle et simule chaque compétence avant qu'un client ne le voie. Le Déploiement place l'agent devant les clients sur les quatre instants. L'Analyse montre la performance, la valeur et la maturité IA, puis nourrit le tour d'entraînement suivant.

L'Entraînement transforme votre contenu existant en Connaissance dynamique et en Contexte dynamique. Articles du centre d'aide, journaux de tickets, documentation produit, canaux Slack, enregistrements, champs CRM : tout est réuni dans une seule bibliothèque que l'agent peut lire sans ambiguïté. Le Centre d'aide est généré à partir de cette même bibliothèque, si bien que deux bibliothèques en désaccord deviennent une seule bibliothèque en accord avec elle-même.

Le Test vous permet de prévisualiser chaque rôle, de simuler chaque compétence et d'auditer chaque décision avant qu'un client ou un auditeur ne les voie. Vous exécutez un jeu de questions de contrôle, rejouez des interactions réelles, et lisez la traçabilité d'audit en langage clair. Votre DPO et votre auditeur voient exactement ce que vous voyez.

Le Déploiement place un seul agent devant les clients sur les quatre instants. L'agent porte la Mémoire dynamique et le Contexte dynamique d'un instant à l'autre, si bien qu'un visiteur devenu client n'a jamais à se présenter à nouveau. Pas de reprise à froid, pas quatre bots séparés.

L'Analyse montre la performance, la valeur business et la maturité IA en une seule vue. Vous pouvez voir les tickets résolus, le temps de résolution, le CSAT et l'impact sur le chiffre d'affaires par instant, par sujet et par segment. Le même tableau de bord dit à votre directeur financier et à votre DPO ce que chacun a besoin d'entendre, avec des chiffres étayés par la traçabilité d'audit.

Unless s'appuie sur une constellation de modèles fondateurs hébergés dans l'UE, chez des fournisseurs tels qu'Anthropic, Mistral, OpenAI, Google, Cohere et Amazon Titan, plutôt que de reposer entièrement sur un seul. Cette constellation nous permet de choisir le bon modèle pour chaque tâche, de répartir la charge, et de changer de modèle en temps réel si la réglementation ou les conditions d'un fournisseur évoluent. Les données client ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles publics.