Raisonnement causal.
Résultats déterministes.
Symbiogent est une plateforme d’intelligence soutenant la prise de décision avec l’humain dans la boucle.
Intelligence narrative
Détectez et suivez les récits émergents à travers les canaux, puis expliquez pourquoi ils se propagent. Construisez des chaînes causales à partir de graphes de connaissances métier pour soutenir des analyses défendables et auditables.
Raisonnement déterministe à l’échelle
Allez au-delà de l’inférence par force brute. Notre architecture produit des chemins de raisonnement explicites avec une exécution bornée, offrant des coûts, des latences et une fiabilité prévisibles pour des environnements à forts enjeux.
Défense contre les opérations d’influence
Identifiez les comportements coordonnés, et pas seulement les contenus nuisibles. Corrélez les acteurs, les temporalités et les schémas d’amplification pour détecter précocement les campagnes et appuyer les décisions de réponse par des pistes de preuve claires.
L’alternative à
l’inférence probabiliste
Même dans les systèmes hybrides combinant LLM et recherche d’information, l’inférence probabiliste demeure le principal mécanisme décisionnel, créant des défis en matière d’auditabilité, de coûts et de fiabilité dans les environnements à forts enjeux.
Symbiogent est l’alternative. Nous permettons des analyses académiques et de renseignement à grande échelle avec un suivi conforme, des alertes précoces et des informations explicables.
Gouvernement & renseignement
Corrélez des renseignements pour cartographier les opérations d’influence émergentes, modéliser les dynamiques narratives et permettre une élaboration de politiques explicable et vérifiable.
Applications pour le secteur privé
Anticipez les risques systémiques de la chaîne d’approvisionnement et protégez la réputation de marque en corrélant les signaux réglementaires aux récits de marché en temps réel.
Recherche & milieu académique
Permet des analyses à grande échelle avec un suivi conforme, des alertes précoces et des informations explicables et non partisanes pour les sciences sociales computationnelles.