Une intelligence qui s'adapte à votre entreprise
Chaque agent UpBoard tient une mémoire contextuelle isolée par tenant. Plus vous l'utilisez, plus il colle à votre réalité — sans jamais partager vos données avec un autre client.
Le problème des outils IA génériques#
Un assistant IA qui ne se souvient de rien repose les mêmes questions, fait les mêmes recommandations, ignore vos exceptions métier. Au bout de trois interactions, vous avez l'impression de tout réexpliquer.
UpBoard résout ce problème avec une mémoire dédiée à chaque tenant, alimentée par trois mécanismes complémentaires.
3 mécanismes d'apprentissage#
Onboarding ciblé
À l'activation de chaque agent, 3 à 5 questions précises pour cadrer votre contexte métier. Pas un questionnaire long et générique.
Apprentissage post-action
Quand vous rejetez ou modifiez une recommandation, l'agent vous demande pourquoi (en option). La raison est encodée dans sa mémoire.
Détection de patterns
Après 3 rejets du même type, l'agent ajuste automatiquement ses règles pour ce pattern. Vous n'avez plus à le rejeter manuellement.
Exemples concrets#
Agent Ventes : vous rejetez systématiquement les relances proposées pour le client "AB Industries" parce que c'est votre beau-frère et vous gérez la relation hors-système. Au troisième rejet, l'agent exclut ce client de ses recommandations sans vous redemander.
Agent Stock : vous corrigez plusieurs fois ses recommandations min/max sur les articles "Saison Été" en juin parce que vous savez qu'un fournisseur va vous livrer un gros lot. L'agent apprend votre exception et la propose comme contexte la prochaine fois.
Agent Data Quality : un check signale "fournisseur sans IBAN" pour vos prestataires payés en espèces (cas légitime dans certaines activités). Après votre désactivation explicite, le check est suspendu pour ces fournisseurs.
Vos garanties#
- Isolation totale : la mémoire de votre tenant n'est jamais partagée avec un autre client. Pas de "modèle global" qui apprend de tous les utilisateurs
- Pas de training LLM sur vos données : la mémoire alimente le contexte des prompts, pas l'entraînement des modèles
- Visualisation et contrôle : vous pouvez consulter ce que chaque agent a appris dans l'onglet "Mémoire" de son interface
- Reset à la demande : vous pouvez purger la mémoire d'un agent en un clic. Il repart à zéro, sans perte de données opérationnelles
L'effet long terme#
C'est un cercle vertueux : plus vous utilisez UpBoard, plus vos agents collent à votre métier, plus vous gagnez de temps à valider, plus vous prenez de bonnes décisions sans réfléchir aux exceptions.
C'est aussi pour ça qu'il devient progressivement difficile de revenir en arrière : un agent UpBoard à 6 mois d'usage n'a pas la même valeur qu'un agent neuf chez un concurrent.
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