Allganize aide les entreprises à innover avec AX, en se préparant aux avancées technologiques et à l'expansion dans tous les secteurs

– Aider les entreprises à innover leur AX grâce à la technologie accumulée depuis 7 ans

– Prise en charge de la prise de décision au niveau des experts grâce à des avancées centrées sur les agents

– Raisons d’une entrée réussie sur le marché japonais… Accessibilité, localisation, acquisition de talents, conquête de marché, offre SaaS

– Élargissement au-delà du secteur financier à tous les secteurs

Allganize (PDG Changsoo Lee) connaît une croissance rapide tout en menant l'innovation AX (AI Transformation) de l'entreprise. Fondée en 2017, Allganize fournit des solutions d'IA à environ 390 entreprises aux États-Unis, au Japon et en Corée via sa plateforme « Alli ». L'entreprise se prépare notamment à faire un nouveau bond en avant en poursuivant une cotation en bourse japonaise au quatrième trimestre de cette année.

Allganize se définit comme une « entreprise AX (AI Transformation) ». Au-delà de la simple fourniture d’une technologie d’IA, cela signifie fournir un soutien complet afin que les entreprises puissent utiliser efficacement l’IA pour réaliser l’innovation numérique. Dans le cadre de sa vision de « révolutionner la vie des travailleurs du savoir grâce à l’IA », Allganize aide les entreprises à réaliser un réel changement et une croissance durable grâce à l’IA.

Le vice-président Lee Won-gang a déclaré : « Une analyse montre que si l’IA n’est pas utilisée, le taux de croissance diminuera. Dans un monde où la population décline, augmenter la productivité grâce à l’IA n’est pas une option, c’est une nécessité. « Organize se positionne comme un partenaire qui aide les entreprises à innover avec l’IA pour répondre aux exigences de l’époque », a-t-il déclaré.

Au cours d'un entretien avec le vice-président Lee Won-gang, nous avons entendu des histoires spécifiques sur la « plate-forme Ali (RAG, LLM, service d'application) » d'Allganize, la stratégie d'introduction d'AX de la société et son plan de cotation japonais.

■ Innovation dans la productivité des entreprises grâce à la technologie RAG accumulée depuis 7 ans

La plus grande limitation des modèles de langage à grande échelle (LLM) tels que ChatGPT ou Claude est qu’ils ne peuvent répondre qu’aux questions dans la plage de données sur lesquelles ils ont été formés. Parce que je ne connais pas les informations internes de l'entreprise, je ne peux pas fournir de réponse basée sur des informations après un moment précis ou sur des documents internes de l'entreprise.

Pour surmonter ces limitations, Allganize a développé sa propre solution RAG (Retrieval-Augmented Generation) pendant sept ans. Le RAG d'Allganize convertit les documents internes de l'entreprise dans un format lisible par ordinateur, analyse le contenu du document, puis le lie à LLM pour générer des réponses précises. Cette solution permet à l'IA de comprendre tous les documents de votre entreprise, afin de pouvoir récupérer et répondre instantanément aux questions avec des informations pertinentes. Par exemple, si un employé d'une société financière demande : « Veuillez recommander un produit d'assurance golf qui coûte moins de 30 000 wons par mois parmi les produits d'assurance golf de notre société », la technologie RAG extrait les informations qui répondent aux conditions d'un vaste document produit et fournit la réponse optimale.

En particulier, la technologie RAG d'Allganize va au-delà de la simple recherche par mots-clés et analyse de manière exhaustive les titres de page, les informations contextuelles dans les documents, etc. pour augmenter la précision des résultats de recherche. Même dans les documents aux formats de tableaux complexes, il peut extraire précisément les informations nécessaires et offre une fiabilité en mettant en évidence le document original qui a servi de base à la réponse. Grâce à un retour d'information en temps réel, les performances du modèle RAG sont continuellement optimisées, ce qui se traduit par une précision améliorée au fil du temps. Lors de son introduction initiale, le niveau de précision est d'environ 70 %, mais à mesure que les commentaires des utilisateurs s'accumulent, la précision peut être augmentée à 95 % en quelques semaines seulement.

■ Fournir des solutions LLM d'entreprise flexibles

Organize propose des solutions LLM flexibles que les entreprises peuvent choisir librement. Les entreprises peuvent choisir des LLM externes tels que GPT ou Claude, ou introduire des LLM développés par Organize, en fonction de leur situation et de leurs besoins. Vous pouvez faire le choix optimal en fonction de la politique de sécurité des données ou de l’environnement réglementaire de votre entreprise.

« Notre objectif est d’aider les entreprises à faire bon usage de l’IA », a expliqué le vice-président, expliquant pourquoi Allganize ne s’en tient pas à un LLM spécifique. « Si un client préfère un LLM externe, nous évaluons celui qui convient le mieux à l’entreprise et le recommandons. » En fait, Organize publie des résultats de référence qui comparent et évaluent les performances de différents LLM.

Le LLM développé par Allganize est basé sur Llama3 et effectue un apprentissage initial à l'aide de données du domaine public, puis effectue un apprentissage supplémentaire à l'aide des données du client. De cette manière, nous proposons des LLM optimisés pour les caractéristiques de chaque entreprise.

■ Tout le monde peut facilement créer et utiliser des applications

Le créateur d'applications et le marché d'applications fournis par Allganize sont des solutions clés qui permettent la mise en œuvre pratique du LLM dans les environnements d'entreprise. Le créateur d'applications permet même aux professionnels sans connaissances en programmation de développer facilement les applications d'IA nécessaires à leur travail, et le marché des applications propose une variété d'applications d'IA spécifiques à l'entreprise qui peuvent être utilisées immédiatement.

Le marché des applications est organisé en six catégories : Général, Juridique, Ressources humaines, Support client et Productivité. Actuellement, environ 100 applications sont fournies, prenant en charge divers domaines d’activité, de la recherche de documents à l’analyse de contrats, en passant par la comparaison de produits et la rédaction d’e-mails.

App Builder est une plateforme sans code qui vous permet de créer vous-même des applications d'IA sans connaissances en développement. Grâce à cela, l’équipe juridique peut développer sa propre application d’examen des contrats et l’équipe CS peut développer sa propre application de recommandation de produits pour améliorer l’efficacité du travail. L'interface intuitive par glisser-déposer facilite la mise en œuvre des fonctions nécessaires et offre également la flexibilité de choisir librement le modèle LLM qui convient aux caractéristiques de votre travail.

« Organize vise à « démocratiser les outils d’IA » à travers ces créateurs d’applications et ces marchés d’applications », a déclaré le vice-président. « L’objectif est d’aider les entreprises à améliorer leur productivité globale en permettant à quiconque, même aux développeurs non professionnels, de tirer parti de l’IA dans leur travail », a-t-il déclaré.

■ De la recherche d'informations en interne aux informations de gestion

Une application représentative développée par Allganize est Alli Answer. Ali Answer se caractérise par la compréhension par l'IA des vastes documents internes d'une entreprise et par la fourniture de réponses précises. Ali Answer s'appuie sur la technologie RAG pour générer des réponses précises basées sur des documents internes et fournit des citations de documents originaux et une mise en évidence de la source de la réponse. En particulier, il peut trouver les informations dont vous avez besoin même dans des documents numérisés, et il est possible de rechercher non seulement des mots-clés mais également des titres de page et des informations au sein de la page dans des tableaux complexes pour trouver la bonne réponse.

« Gen BI (Generative Business Intelligence) », récemment lancé, est une application qui analyse les données d'entreprise pour fournir des informations commerciales. Zenbi est un service qui analyse et visualise les données liées lorsque vous posez des questions en langage naturel en se connectant à la base de données de l'entreprise. Zenbi est spécialement conçu pour aider les cadres dirigeants à obtenir rapidement des informations commerciales sur leurs entreprises. Il rationalise le processus de prise de décision en fournissant des informations basées sur des données via des questions en langage naturel sans avoir besoin de connaissances spécialisées pour une analyse de données complexe.

■ Aide à la prise de décision au niveau expert en tant qu'agent

« Le LLM n’est pas simplement utilisé à des fins de questions-réponses, mais évolue vers un agent qui comprend l’intention de l’utilisateur, trouve les informations nécessaires et produit même des résultats. « Organize vise à faire passer l’utilisation de l’IA par les entreprises à un niveau supérieur grâce à ces stratégies d’agents. »

Le vice-président a souligné qu'Organize met à niveau les produits existants en mettant l'accent sur les agents. Les agents agissent comme des partenaires de collaboration intelligents qui prennent en charge tous les aspects du travail, augmentant considérablement la productivité des employés.

Dans le cas de Zenbia, la fonction d’agent a également été appliquée. Lorsqu’un utilisateur demande « Dites-moi les ventes mensuelles de l’année dernière », les informations sont récupérées en se connectant à la base de données de l’entreprise, et pour une demande supplémentaire « Montrez-moi ceci sous forme de graphique », un graphique visualisé est fourni. Il va au-delà de la simple récupération de données pour comprendre l’intention et le processus de l’utilisateur et fournir des informations sous une forme optimale.

Lorsqu'ils font appel à des agents pour traiter des plaintes civiles, ils fournissent un jugement de niveau expert en fournissant des réponses appropriées basées sur des cas existants et des informations juridiques, en fournissant des preuves basées sur les lois pertinentes et en ajustant le niveau de réponses si nécessaire. Les agents sont également utilisés pour les demandes de divulgation d'informations, en analysant la loi sur la divulgation d'informations et les cas existants pour déterminer s'il faut divulguer et la portée des informations, et si une divulgation partielle est nécessaire, en suggérant les parties non divulguées et leur base juridique. Les agents peuvent prendre des décisions avancées qui vont au-delà de la simple récupération de documents ou de la génération de réponses. Organize prépare ses agents à être utilisés dans divers domaines de travail, notamment la traduction, l’analyse de CV et la révision de contrats.

■ Stratégie de marché et cotation japonaise

Parallèlement, Organize cible activement le marché japonais. Grâce aux efforts d'Organize, le nombre de clients au Japon a commencé à augmenter rapidement, notamment de fin 2022 à 2023. À ce sujet, le vice-président Lee a déclaré : « Cela s'appuie sur une préparation à long terme et une compréhension approfondie du marché local. « Le Japon est connu pour être un marché conservateur en matière d’introduction de produits informatiques, mais une fois qu’une relation est établie, elle a la particularité de maintenir des partenariats à long terme », a-t-il déclaré.

Le vice-président a cité les éléments suivants comme éléments clés de sa stratégie de réussite sur le marché japonais :

Tout d’abord, l’accessibilité. Le fait que la plupart des dirigeants d’Organize parlaient couramment le japonais a été d’une grande aide pour conclure des contrats avec des clients japonais majeurs au début. En abaissant la barrière de la langue, la communication et l’instauration de la confiance sont devenues plus faciles.

Deuxièmement, la stratégie de localisation. Nous avons embauché environ 20 employés locaux dans notre société japonaise pour mener des activités de marketing et de vente spécialisées pour le marché japonais. Le personnel local possède une solide compréhension de la culture d’entreprise et des pratiques commerciales japonaises, ce qui a contribué à établir des relations avec les clients.

Troisièmement, recruter des experts locaux. Nous avons recruté un expert très influent du Japon et avons tiré parti de son réseau et de son expertise.

Quatrièmement, répondre aux besoins du marché. Le Japon ressentait un fort sentiment de crise concernant son retard sur le marché de l’IA en raison de son retard sur le marché mobile. Cette atmosphère de marché est devenue un facteur accélérant l’introduction de la technologie de l’IA, et Allganize a activement capturé cette situation de marché.

Cinquièmement, une approche centrée sur le modèle SaaS. Les entreprises japonaises ont préféré le modèle SaaS en raison de son faible coût initial, ce qui a permis à Allganize d'entrer rapidement sur le marché. Cela contraste avec le marché coréen, qui privilégie principalement les solutions sur site.

Grâce à cette stratégie, Allganize génère actuellement environ 60 % de ses ventes et environ 60 % de ses clients sur le marché japonais et, forte de ce succès, elle déplace son siège social au Japon et se prépare à être cotée à la Bourse de Tokyo.

« L’introduction en bourse n’est pas la fin, mais le début », a déclaré le vice-président. « Nous nous attendons à ce que le marché de l’IA continue de croître, et l’introduction en bourse servira de base pour garantir les talents et la croissance. »

■ Rêver d’un « Palantir coréen »

Ces efforts déployés par Organize conduisent à considérer qu’il s’agit du « Palantir de Corée ». Tout comme Palantir s'est initialement spécialisé dans le secteur de la défense et s'est progressivement étendu à divers secteurs tels que la santé et les ports, Allganize a également débuté dans le secteur financier et les institutions publiques et étend son champ d'action à tous les secteurs.

Le vice-président a déclaré : « Organize cherche une expansion qui ne se limite pas à un secteur spécifique. « Comme Palantir, une société d’analyse de données aux États-Unis, notre objectif est de comprendre les caractéristiques de chaque secteur et de fournir des solutions d’IA optimisées », a-t-il déclaré.