Simplicité & IA

Demandez votre demo

Notre approche de l’IA appliquée au low-code

Nous voulons créer une boucle rapide entre le développeur et l'application, en tirant parti de l'interpréteur de modèles dynamique de notre plateforme qui ne nécessite aucune génération de code ni aucun déploiement, avec une plateforme stricte, mais puissante.

Le moteur centré sur les données et axé sur les modèles dérive l'interface utilisateur à partir de la configuration, laissant peu de place aux erreurs.

Dans notre approche, les LLM constituent une couche d'abstraction supplémentaire qui permet au développeur de se concentrer sur la valeur commerciale : un modèle rapidement créé, facilement modifiable et tirant parti du grand nombre d'applications et d'exemples (ou même de vos applications internes).

Une vision agnostique aux LLM

Comment l'IA est-elle intégrée à Simplicité ?

L'approche agnostique aux LLM permet de s'interfacer avec n'importe quelle API d'IA, sous réserve de développer le connecteur correspondant. Notre solution est fonctionnelle avec un modèle non entraîné et peut exploiter les IA déjà en place chez le client.

Les performances dépendent du modèle choisi, certains modèles sont plus adaptés pour des fonctionnalités spécifiques de design.

Pour répondre à des besoins métiers précis, il est possible de lier Simplicité à une IA existante déjà entraînée sur le domaine concerné. Pour l’instant ChatGPT / Mistral / Claude.

Accompagner le low-code maker grâce à l'IA

Faciliter la modélisation du besoin

Obtenir un squelette applicatif en quelques minutes

Faciliter les tests fonctionnels en générant des données fictives

Aide à la documentation pour la maintenabilité (commentaire et documentation)

Génération et modification de module

De la définition des besoins dans un langage naturel

Texte décrivant une application de commande de produits avec options de fourniture, y compris le suivi de l'état de la commande via un code à chaîne.

Here is a basic UML class diagram for your odering application

Schéma des classes dans une base de données : Produit, Fournisseur, Client et Commande, avec leurs attributs et associations.

À un module fonctionnel

Orders

Statut de commande avec un point vert et le mot « Commandé », total affiché comme 40 en gris.

Étiquette indiquant "Préparé" avec un point orange et le total de 40.

Section intitulée « Envoyé » avec un total de 40 affiché.

Statut Livraison avec un point rouge et total de 40 articles livrés.

Table de schéma de base de données nommée OrdProduct avec colonnes ordProName et ordProFurnisher de type chaîne (100) et ordProPrice de type flottant (5,2).

Table de base de données intitulée OrdCustomer avec trois colonnes: ordCusName de type string(100), ordCusSurname de type string(100) et ordCusPhoneNm de type phone(5,2).

Table of database order fields including order ID, customer ID, product ID, code, status, and related string and enum data types.

Schéma de la structure de la base de données OrdFurnisher avec cinq champs incluant id, nom du produit, fournisseur, nom et email.

Oiseau en vol, vu de près, avec un fond flou de ciel bleu.

Flèche courbée bleue partant du coin inférieur droit et pointant vers le coin supérieur gauche.

Oiseau en vol, vu de près, avec un fond flou de ciel bleu.

Deux jeunes femmes souriantes portant des casques de réalité virtuelle dans une pièce aux murs orange.

Compléter rapidement un module

Besoin de rajouter un objet dans votre module ?

L’IA comprend le module et vous accompagne dans les modifications. Puis modifie le module.

Zone de saisie de texte entourée d'un halo coloré, avec l'invite « Que souhaitez-vous demander ? » et des icônes pour les médias et l'envoi.

Générer des données pour les tests et démos

La génération de jeu de donnée en un clic, pour les tests et les démonstrations.

Tableau de données client avec colonnes Code, Prénom, Nom et Code postal, listant dix enregistrements.

Aide à la documentation pour la maintenabilité

Vue comparative du code montrant les différences entre deux extraits de code, mettant en évidence la logique de validation et la gestion des erreurs dans un contexte de programmation.

Perspectives

D'autres pistes pour faciliter le développement spécifique

Génération de template pour les publications et autre front spécifique

Génération de front spécifique plus complexe.

Outils d'anonymisation. Point de souveraineté sur les données envoyées.

Entraîner un LLM à Simplicité :

Conseils et bonnes pratiques de paramétrage

Chatbot orienté makers

Reportings personnalisés

Augmenter les possibilités métiers grâce à l'IA

Graphiques contextualisés

Permettre aux métiers de générer les graphiques à la volée en fonction de ses droits sur l'ensemble d’un module.

Objet externe qui peut être inclus dans une vue ou un template par paramétrage.

Un graphique à barres indiquant le nombre de LED par unité.

Un bouton avec les mots « tableau des commandes par statut et sujet ».

Test & learn = prompt pour valider efficacité / autocréation de MVP. Validation d’un besoin métier.

Création de données de tests

IA = rédaction de textes / email au sein de l’application.

Chatbot orienté Métiers contextualisés au module.

Perspectives

Conseils et bonnes pratiques de paramétrage

Chatbot orienté makers

D’ici à 2027, quasiment trois quarts des nouvelles applications développées par les entreprises utiliseront le low-code (contre 25% en 2020). Source forester

Demandez votre demo dès maintenant