Laboratoire de recherche Auryth
Où l'expertise de domaine rencontre la recherche en IA
Vous ne devriez pas avoir à croire un outil IA sur parole. Nous publions nos méthodes pour que vous puissiez voir exactement pourquoi Auryth donne de meilleures réponses que l'IA générique — et pour que l'ensemble du secteur puisse s'appuyer sur ce que nous apprenons.
Notre mission
Les domaines réglementés exigent un niveau de précision, de conscience temporelle et de nuance juridictionnelle pour lequel les modèles génériques ne sont pas conçus.
Les modèles d'IA généralistes échouent systématiquement sur les questions spécialisées — non pas parce que la technologie est mauvaise, mais parce qu'elle n'a pas été conçue pour ces domaines.
Nous publions nos recherches parce que l'ensemble du secteur bénéficie quand les problèmes de l'IA juridique sont étudiés ouvertement. Taux d'hallucination, calibration de la confiance, attribution des sources, recherche multilingue — ce sont des problèmes complexes qui méritent une attention académique sérieuse.
Recherche fondamentale en retrieval
Les grands modèles de langage sont puissants mais peu fiables pour le travail professionnel à enjeux élevés. Notre recherche se concentre sur la couche de retrieval — les systèmes qui trouvent, vérifient et présentent les preuves à l'IA. Les produits d'Auryth reposent sur une technologie en instance de brevet dans cinq domaines d'innovation du retrieval.
Évidence négative dans le retrieval
Systèmes qui identifient activement quand les preuves contredisent ou ne soutiennent pas une conclusion.
Scoring calibré
Mesures de confiance qui corrèlent avec la précision réelle, pas seulement la certitude du modèle.
Génération contrôlée par la confiance
Contrôles de sortie qui empêchent les réponses à faible confiance d'atteindre les utilisateurs.
Routage adaptatif des requêtes
Sélection dynamique des stratégies de retrieval basée sur les caractéristiques de la requête.
Systèmes de retrieval auto-améliorants
Boucles de rétroaction qui améliorent la précision sans réentraînement du modèle.
Domaines de recherche
Calibration de la confiance
Peut-on vraiment se fier au score de confiance ?
Nous mesurons si nos scores de confiance correspondent à la précision réelle. Quand Auryth dit 85% de confiance, nous vérifions si 85% de ces réponses sont effectivement correctes.
Recherche réglementaire multilingue
Posez en néerlandais, trouvez la réponse en français — avec précision
Les paysages réglementaires multilingues créent des défis uniques. Nous recherchons comment trouver la bonne disposition quelle que soit la langue dans laquelle elle est rédigée.
Versionnage temporel
La bonne règle pour la bonne date
Les réglementations changent constamment. Nous recherchons des méthodes pour suivre quelle version d'une disposition était en vigueur à la date qui compte — pour ne jamais citer des règles obsolètes.
Détection des hallucinations
Détecter les citations fabriquées avant qu'elles ne vous parviennent
Comment détecter une IA qui cite avec assurance un article inexistant ? Nous développons des méthodes pour vérifier chaque citation par rapport aux sources réelles avant de vous montrer la réponse.
Working papers
En préparation
Retrieval calibré en confiance pour les domaines réglementés
Notre premier working paper examine comment rendre les scores de confiance de l'IA réellement significatifs dans les contextes professionnels. Il introduit le cadre derrière le scoring de confiance d'Auryth et comment nous vérifions la précision par rapport à de vraies questions spécialisées.
Télécharger l'article (PDF)Comité consultatif
Nous constituons un comité consultatif de praticiens du domaine, universitaires et chercheurs en IA qui partagent notre engagement envers une IA spécialisée transparente et fiable.
Si vous êtes un chercheur travaillant sur le NLP spécialisé, un universitaire intéressé par les applications de l'IA dans les domaines réglementés, ou un praticien souhaitant contribuer à façonner la prochaine génération d'outils d'IA spécialisés — nous serions ravis de vous entendre.
Partenariats
Nous explorons activement des partenariats dans trois domaines :
Centres de recherche universitaires
Projets conjoints sur l'IA juridique, le NLP et le droit computationnel
Associations professionnelles
ITAA, IBR/IRE et organismes comptables régionaux
Programmes de recherche européens
Subventions pour la gouvernance numérique et l'innovation en IA
Intéressé par une collaboration ?
Que vous soyez chercheur, universitaire ou praticien — nous sommes toujours ouverts aux conversations sur l'avancement de l'IA spécialisée ensemble.
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