Cas d'usages
@ai.ntellect/core automatise et orchestre des workflows intelligents, de l’IA à la blockchain en passant par l’automatisation métier.
@ai.ntellect/core est conçu pour orchestrer des workflows intelligents et automatiser des processus complexes.
Son architecture modulaire et événementielle permet de l’adapter à de nombreux domaines, qu’il s’agisse d’automatisation métier, d’intelligence artificielle, d’intégration blockchain ou de gestion de systèmes distribués.
Cette section présente les principaux cas d’usage où @ai.ntellect/core apporte une réelle valeur ajoutée.
Automatisation de workflows métiers
Les entreprises ont besoin d’automatiser leurs processus internes pour améliorer l’efficacité, la traçabilité et la réactivité.
Exemple : Traitement automatique des demandes clients
Un graphe est déclenché lorsqu’un client soumet une demande.
Le système analyse la demande et décide si une réponse automatique est possible.
Si une intervention humaine est nécessaire, une tâche est assignée via l’agenda.
Une réponse est envoyée au client une fois la tâche complétée.
Gains : automatisation des tâches répétitives, meilleure gestion des ressources, amélioration de l’expérience client.
Orchestration d’intelligence artificielle
Les modèles d’intelligence artificielle doivent souvent être orchestrés dans des pipelines complexes, où plusieurs étapes de traitement sont nécessaires avant d’obtenir un résultat exploitable.
Exemple : Traitement de documents avec un LLM
Un utilisateur charge un document via une API.
Le graphe déclenche un modèle d’IA qui extrait les informations clés.
Selon les résultats, le document est classifié et envoyé à un workflow de validation.
Une réponse est générée et stockée dans une base de données.
Gains : orchestration fluide des modèles IA, meilleure gestion des workflows d’apprentissage et de décision.
Automatisation on-chain
Les interactions avec la blockchain nécessitent souvent des systèmes capables de réagir en temps réel aux événements on-chain et de gérer des processus off-chain.
Exemple : Exécution d’une transaction conditionnelle
Un événement blockchain est détecté (ex. : réception d’un token).
Un graphe vérifie les conditions définies (ex. : solde suffisant, signature requise).
Si la transaction est validée, elle est envoyée sur la blockchain.
Une notification est envoyée à l’utilisateur.
Gains : exécution d’interactions blockchain automatisées, meilleure gestion des conditions complexes.
Réactivité en temps réel
Certaines applications nécessitent de réagir instantanément à des événements externes pour déclencher des actions automatiques.
Exemple : Surveillance et alerte en cybersécurité
Un graphe surveille les logs d’activité d’un système.
S’il détecte une activité suspecte (ex. : connexion inhabituelle), il déclenche une alerte.
Une action de mitigation est appliquée (ex. : blocage IP, demande d’authentification supplémentaire).
Un rapport est généré et envoyé aux administrateurs.
Gains : automatisation de la gestion des incidents, temps de réponse réduit, meilleure sécurité proactive.
Coordination et orchestration multi-systèmes
Dans des architectures complexes, il est souvent nécessaire de synchroniser plusieurs systèmes en fonction de règles métier spécifiques.
Exemple : Supply chain intelligente
Un graphe suit l’état des stocks en temps réel via des API fournisseurs.
Si un produit est en rupture, il déclenche une commande automatique auprès du fournisseur.
L’état de la commande est suivi, et les délais d’expédition sont optimisés.
Une notification est envoyée aux clients en fonction de la disponibilité du produit.
Gains : meilleure gestion des ressources, réduction des délais et optimisation des coûts.
Pourquoi cette approche est puissante ?
Automatisation avancée : exécution fluide et adaptative de tâches complexes.
Réactivité événementielle : gestion en temps réel des interactions avec des systèmes externes.
Orchestration modulaire : gestion de workflows indépendants et interconnectés.
Interopérabilité : intégration facile avec des API, des bases de données et des systèmes blockchain.
Ces cas d’usage montrent comment @ai.ntellect/core peut être utilisé dans des contextes variés, allant de l’automatisation métier à l’IA et la blockchain.
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