AI Prototypes
// Modèles et agents intelligents
L’intelligence artificielle ne produit une valeur asymétrique que lorsqu’elle est intégrée dans un système d'ingénierie clair : données fiables, objectif délimité, modèle frugal, indicateurs interprétables et usage supervisé.
On y rassemble les expérimentations de WaveTropy Labs autour de l’IA appliquée.
L’objectif n’est pas d’ajouter des LLMs partout comme gadget marketing, mais d'identifier avec précision où un modèle mathématique peut réduire le coût cognitif d'un métier complexe (détecter un signal financier, accélérer une synthèse juridique, classer des actifs).
Une IA Orientée Système
Nos prototypes ne sont jamais des API isolées. Ce sont des architectures complètes.
Un pipeline IA chez WaveTropy Labs implique la collecte, le nettoyage asynchrone, la représentation vectorielle, l'inférence du modèle, le log d'audit, la restitution dans une interface (Dashboard UI) et la boucle de feedback humain.
Macro-Financial Regime Intelligence
// Identification prédictive des régimes de marché
Problématique Quant
Ce prototype de recherche combine analyse spectrale, modèles séquentiels profonds (Deep Learning) et risk management quantitatif pour identifier les régimes macro-financiers.
Les modèles classiques (GARCH, VaR, Markov Switching) peinent à intégrer simultanément les dépendances longues, les ruptures non linéaires et l'information multi-échelle. Ce système cherche à lire ces dynamiques en articulant deux dimensions complémentaires : le Temps et la Fréquence.
"Comment identifier finement les régimes de marché et mesurer le risque conditionnel associé, en utilisant la puissance des Transformers ?"
Architecture du Pipeline
Applications Cibles
Agents & Modèles Opérationnels
Codgito AI
// Agent patrimonial spécialisé
Codgito AI est conçu pour assister les professionnels de la gestion de patrimoine dans la structuration et la préparation de dossiers clients.
Face à une complexité documentaire extrême (fiscalité croisée, contraintes légales, objectifs divergents), l'agent génère une synthèse préparatoire, identifie les angles morts et qualifie les données avant l'analyse humaine.
Un agent IA verticalisé avec une logique d’assistance stricte (Supervisé) plutôt que de décision automatisée.
Fonctions Systémiques
Teddybear
// Agent éditorial asynchrone
Teddybear est un agent IA orienté création de contenu. Il assiste la préparation des campagnes, la génération d’idées, l’organisation des calendriers et l’adaptation précise du ton de marque.
Ce prototype démontre que l'IA ne doit pas générer du texte isolément, mais s'intégrer profondément dans le pipeline de production d'une équipe.
Accélération radicale de la charge opérationnelle dans la production de contenu B2B/B2C.
Fonctions Systémiques
Scoring Algorithmique
// Classification métier
Nous explorons la création de modèles de scoring ad-hoc destinés à classer, prioriser ou qualifier des informations selon des métriques métier implicites.
Ces prototypes traduisent un savoir-faire humain diffus en règles mathématiques applicables automatiquement sur des bases de données massives (Lead Scoring, Risk Scoring).
Systèmes d'aide à la décision réduisant le bruit informationnel des équipes humaines.
Fonctions Systémiques
Typologies d'Ingénierie
Les familles d'algorithmes et de systèmes que nous prototypons activement.
Modèles Séquentiels
Analyse temporelle, prédiction de cycles et transitions macro-financières (Deep Learning, Analyse de Fourier).
Agents Métier (LLM)
Assistants basés sur le RAG (Retrieval) spécialisés dans la structuration de domaines précis (Patrimoine, Légal).
Systèmes de Scoring
Modèles mathématiques de classification pour prioriser des bases de données massives en temps réel.
IA Documentaire
Extraction automatique d'entités nommées (NER) et organisation sémantique de corpus non-structurés.
IA Financière
Estimation conditionnelle du risque stochastique, allocation sous contrainte et stress-testing génératif.
Infrastructures IA
Déploiement, monitoring (MLOps) et orchestration de requêtes LLM derrière des APIs propriétaires sécurisées.
Méthode d'Intégration
Cette méthode stricte évite le phénomène de la "Boîte noire" : chaque modèle doit répondre à un besoin mesurable.
Cas d'Usage
Identifier précisément l'inefficience métier (ex: temps de lecture d'un dossier) avant de choisir un algorithme.
Data Pipeline
Vérifier la disponibilité, la propreté mathématique et les contraintes légales (RGPD) des données d'entraînement.
Modélisation
Sélectionner l'approche la plus frugale : Règles dures, Machine Learning classique, LLM ou Transformers.
MVP Sandbox
Construire un premier pipeline inférentiel minimal, testable en isolation absolue.
Supervision
Mettre en place des métriques d'évaluation strictes et des points de contrôle humain (Human-in-the-loop).
Intégration
Connecter le modèle validé à l'interface métier finale via API (CRM, Dashboard, Plateforme web).
Intelligence
Appliquée
L'IA n'est pas un concept abstrait. Elle s'évalue à l'aune de la productivité opérationnelle qu'elle dégage.
Cette section démontre le double ancrage de WaveTropy Labs : une capacité de recherche fondamentale sur les Transformers et l'analyse spectrale, couplée à un pragmatisme de développement d'outils orientés vers l'automatisation des métiers complexes (Finance, Légal, Contenu).
Nous ne revendons pas d'illusions, nous prototypons des avantages asymétriques pour les opérations de nos clients.
