Zaion a construit ses propres modèles ASR, NLU, SLM et LLM, optimisés pour les interactions conversationnelles des centres de contact, qui allient performance, vitesse, et précision des résultats.
Word Error Rate (WER)
-25% vs modèles génériques
Précision alpha-numérique
+18% vs ASR standards
Temps de latence
Automated Speech Reognition
Transcription vocale optimisée pour la téléphonie et les données alphanumériques (codes postaux, numéros de contrat, plaques d’immatriculation).
Natural Language Understanding
Compréhension des intentions et entités entraînée sur une Data Bank métier pour un routage précis des demandes.
Modèles de langage
Combinaison intelligente de Small Language Models et de LLM pour résumer, reformuler et analyser avec des gare-fous métiers.
Zaion entraîne et fine-tune des modèles sur le vocabulaire, les intentions et les parcours du service client (assurance, banque, secteur public, énergie…).
Intégration d’OpenAI, Anthropic, Mistral pour les tâches de raisonnement complexe et génération flexible, avec contrôle des coûts et hallucinations.
Pour les tâches répétitives et structurées, Zaion privilégie des modèles légers (<10B paramètres) pour la performance.
La plateforme gère nativement voice (ASR → texte → LLM → TTS) et texte (chat, email) avec une architecture unifiée.
Fine-tuning sur millions d’interactions réelles du service client multicanal.
Chaque brique IA est optimisée indépendamment et orchestrée intelligemment.
Détection d’hallucinations, fallback, et escalade humaine automatique.
Les insights remontent pour ré-entraîner et affiner les modèles chaque mois.
