Cohere facilite la recherche en entreprise avec son modèle Embed 4

Cohere veut donner toutes les clés nécessaires aux entreprises pour adopter l'intelligence artificielle. Après avoir lancé un espace de travail sécurisé pour l'IA il y a quelques mois, la start-up canadienne publie aujourd'hui son tout dernier modèle d’embedding multimodal conçu pour intégrer des capacités avancées de recherche et de récupération d’informations dans les applications d’IA des entreprises.

Du rapport PDF à la présentation dynamique, Embed 4 sait tout faire

Baptisé Embed 4, il s'avère particulièrement performant pour rechercher rapidement et avec précision dans des documents complexes comme des rapports PDF détaillés ou des présentations dynamiques - qu’ils soient constitués de texte, d’images, de tableaux, de graphiques, de code ou de schémas, assure Cohere.

Par ailleurs, le modèle peut générer des embeddings pour des documents allant jusqu’à 128 000 tokens (environ 200 pages), tels que des rapports financiers annuels, des manuels produits ou des contrats juridiques complexes. Enfin, il est capable de fonctionner dans une centaine langues, dont l’arabe, le japonais, le coréen et le français, un plus pour les entreprises opérant dans plusieurs pays.

Une capacité à corriger les imperfections de certaines données

Cohere promet jusqu'à 83% de réduction des coûts de stockage tout en conservant une qualité de recherche. Le modèle a été développé pour répondre à tous les problèmes que les entreprises peuvent rencontrer. Il est évident que toutes les données professionnelles ne sont pas parfaites et peuvent contenir des fautes d’orthographe, des problèmes de mise en page, des pages en mode paysage, etc.

Embed 4 a été conçu pour être résilient face à ces imperfections. Il reste performant sur des documents numérisés ou manuscrits, comme les documents juridiques, les factures ou les reçus. Cela supprime le besoin de prétraitements lourds, réduisant les coûts et le temps d’intégration.

Un modèle adapté à tous les secteurs, même les plus réglementés

Le modèle est spécifiquement entraîné pour comprendre des données propres à des secteurs réglementés comme la finance, la santé ou l’industrie. Il peut ainsi s'avérer utile dans des présentations aux investisseurs, des rapports annuels, des dossiers médicaux, des rapports d’essais cliniques ou encore des fiches techniques ainsi que des guides de réparation. Autre avantage, Embed 4 peut être déployé dans un cloud privé virtuel (VPC) ou sur site pour garantir la sécurité des données.

A noter qu'Embed 4 s’intègre aussi directement à North, la plateforme d’agents IA sécurisés de Cohere. Les utilisateurs peuvent, au choix, utiliser Embed 4 via la plateforme de Cohere, sur Microsoft Azure AI Foundry ou depuis Amazon SageMaker, avec un déploiement possible dans n’importe quel environnement VPC ou sur site.

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