Flov One 1.0
Nous peaufinons les derniers détails de Flov. Laissez votre e-mail et soyez parmi les premiers à essayer le modèle.
Conçu pour le travail réel. Les décisions que votre équipe prend à la main chaque jour — classer, prioriser, orienter, vérifier — écrites sous forme de critères et appliquées à grande échelle.
Vous ne trouvez pas votre cas d'usage ou voulez en savoir plus ? Parlez-nous-en et nous le définirons ensemble.
La couche qui décide au sein de votre propre stack IA.
Quel contexte entre, quel modèle répond, ce qui est bloqué. Vous définissez les critères en texte brut et obtenez une décision typée et traçable à chaque étape.
Les critères de votre équipe appliqués à chaque changement.
Les règles qui comptent dans un dépôt ne sont pas de la syntaxe, ce sont des conventions : ce qu'on peut toucher, ce qui exige un test, quelle migration casse un contrat. Écrites en texte brut et évaluées à chaque PR.
Lecture structurée de corpus, de preuves et de signaux.
Transformez corpus, entretiens et documentation dispersée en variables exploitables. Le signal qualitatif entre dans vos modèles et prévisions comme une colonne de plus.
Tout ce qui entre, typé dès l'arrivée.
Tickets, transcriptions et documents arrivent sans structure. Les classer à l'entrée décide de la priorité et du circuit, et ne laisse que l'ambigu à la revue humaine.
Ce que les gens écrivent sur le travail, transformé en données.
Candidatures, enquêtes de climat, évaluations et demandes internes sont du texte libre que personne ne lit en entier. Les mêmes critères pour tous, avec la preuve citée et le biais de l'évaluateur hors de l'équation.
L'intention détectée avant de mobiliser la moindre ressource.
Adéquation à l'ICP, intention d'achat, risque de marque : chaque entrée est notée selon vos critères et arrive priorisée à la bonne équipe.
Alertes et artefacts lus comme les lirait votre analyste.
Le SOC ne se noie pas sous les événements, il se noie sous le tri. Chaque alerte, e-mail ou découverte est lu selon vos critères et arrive priorisé, avec la preuve et la confiance explicites.
Des décisions à l'instant même où la donnée arrive.
Flux, appels et sessions en cours n'attendent pas un batch nocturne. Chaque événement est classé à la volée, avec une faible latence et la même décision typée que dans le reste du système.
Des critères écrits, appliqués à chaque dossier.
La politique est déjà écrite ; le problème est de l'appliquer de la même façon à chaque dossier. Gravité et confiance sont explicites, et le douteux est escaladé avec la preuve déjà extraite.
Votre cas n'est pas dans la liste ? Décrivez les critères en texte brut et obtenez une décision typée et traçable sur vos propres données.
Précision dans des domaines clés face à des modèles de référence. Survolez chaque axe pour voir le détail.
Connaissances générales et raisonnement
Résolution de problèmes étape par étape
Génération et correction de code
JSON, extraction et utilisation d’outils
Compréhension et génération dans plusieurs langues
Recherche et raisonnement sur de longs documents
Temps jusqu’à la réponse complète, mesuré depuis la requête, dans la même région et avec le même prompt pour tous les modèles.
Médiane de 10 000 requêtes par modèle avec un prompt de 1 000 tokens · Octobre 2026
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