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OnPremizeAI

OnPremizeAI est un assistant IA de code conçu pour les réseaux d’entreprise fermés : recherche et Q/R sur le code privé, citations traçables, productivité en environnement air-gapped.
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Fonctionnalités de OnPremizeAI

Déploiement en intranet, VPC ou réseau totalement isolé
Index RAG construit sur dépôts et docs privés : Q/R et suggestions contextuelles
Recherche hybride dense + sparse avec fusion RRF, pertinence garantie sur gros volumes
Réponses avec chemins de fichiers et numéros de ligne pour vérification et audit
Paramétrage du périmètre d’index, métadonnées et fréquence de mise à jour conforme à la gouvernance
Option de fine-tune LoRA local pour s’adapter aux conventions internes
Authentification, contrôle d’accès et intégration aux workflows de développement
Mise à jour par packages hors ligne pour environnements sans connexion

Cas d'usage de OnPremizeAI

Assister les équipes en environnement sans Internet : Q/R et génération de code 100 % local
Accélérer la prise en main d’une grosse base de code pour les nouveaux arrivants
Préparer les revues de code en interrogeant l’historique et les fichiers liés
Localiser rapidement le code et les chaînes d’appel lors du diagnostic d’incidents
Déployer l’IA de code en mode privé dans la finance, la santé et le secteur public
Lancer un pilote IA coding : commencer par le RAG local, puis passer au fine-tune
Maintenir modèles et index à jour via mises à jour hors ligne dans les projets isolés

FAQ sur OnPremizeAI

QQu’est-ce qu’OnPremizeAI ?

OnPremizeAI est un assistant IA de code qui fonctionne en local sur les dépôts d’entreprise, avec Q/R par RAG et citations traçables, même en réseau isolé.

QQuels problèmes de développement OnPremizeAI résout-il ?

Il facilite la compréhension du code, les Q/R de connaissances, la préparation des revues et le diagnostic, le tout sans connexion externe.

QQuels modes de déploiement sont disponibles ?

Intranet, on-premise, VPC ou réseau totalement air-gapped selon les besoins.

QPourquoi les réponses sont-elles traçables ?

Chaque réponse fournit le chemin du fichier et le numéro de ligne source, permettant vérification et audit.

QPeut-on personnaliser l’IA sur le code interne ?

Oui, l’index RAG se base sur le code privé ; un fine-tune LoRA local est également possible pour coller aux conventions internes.

QComment démarrer un déploiement en entreprise ?

Commencer par indexer les sources en local (RAG), puis enrichir avec le fine-tune et étendre progressivement en respectant la gouvernance.

QLes données quittent-elles l’entreprise ?

Non, tout reste dans l’infrastructure cliente ; la frontière des données dépend toutefois de la configuration réseau choisie.

QQuel est le prix ou le modèle tarifaire ?

Aucun prix public indiqué ; le coût dépend de l’échelle de déploiement, du modèle et du niveau de support – contacter le fournisseur.

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