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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.