Recherche · Metis
Un conseil avisé, pour chaque décision.
Metis pèse chaque réponse possible et te dit à quel point il en est sûr.
Un modèle de décision répond à une question dont les réponses possibles sont fixées à l’avance. Il n’écrit rien : il lit ton cas une seule fois et renvoie une probabilité pour chaque option.
Petit, rapide et sobre en énergie
Un modèle de chat écrit sa réponse token par token. Metis lit ton cas et tes questions une seule fois, et ne génère aucun token.
- 72 msTrois réponses sur un même ticketMesuré sur l’exemple de ticket de support ci-dessous
- 0,0047 WhÉnergie consommée par cette requêteD’après le rapport d’impact joint à la réponse
- 32Questions par cas, en une seule passeOui ou non, une option parmi plusieurs, ou un niveau sur une échelle
Un exemple réel
Un ticket de support, trois questions.
Un client écrit : depuis 9 h, tous les paiements de sa boutique en ligne échouent, et sa page de statut indique que le service de paiement est en panne. Metis renvoie le tableau complet, pas seulement la réponse gagnante.
Un service en production est-il en panne ?
- Oui95%
Quelle équipe doit prendre ce ticket ?
- Technique93%
- Facturation6%
- Compte1%
- Ventes1%
Quelle est l’urgence ?
- Immédiatement96%
Trois types de questions
Pose les questions dont ton processus a besoin.
Une règle est-elle respectée ?
Un fait est-il vrai, une demande respecte-t-elle une politique, un service en production est-il en panne ?
Laquelle ?
Quelle équipe, quelle catégorie, quelle prochaine étape dans le flux de travail ?
Dans quelle mesure ?
À quel point est-ce urgent, risqué, grave ?
Tout l’intérêt réside dans les probabilités
Sûr de lui ? Agis. Pas sûr ? Confie le dossier à une personne.
Quand Metis est sûr de lui, ton processus agit automatiquement sur sa réponse. Quand il ne l’est pas, le dossier passe à une personne. C’est toi qui places ce seuil, question par question.
Metis convient donc aux décisions de routine qui s’accumulent dans une file d’attente : router des tickets, vérifier une demande au regard d’une politique, trier des documents, choisir la prochaine action. Les cas clairs avancent seuls.
Comment nous l’utilisons nous-mêmes
Nous avons créé Metis parce que nous en avions besoin.
- 5×Décisions de routine plus rapidesDans notre application Mac et pour le pilotage du navigateur
- En testNotre routeur de modèlesDécider en une seule passe si un modèle plus petit et plus efficace suffit
- UEHébergementServi uniquement depuis l’endpoint européen, aux énergies renouvelables. Nous n’entraînons aucun modèle sur tes données.
Ce que Metis ne fait pas
Connaître ses limites.
Il ne fait aucune recherche.
Il applique les règles et les faits que tu lui fournis, et il ne constitue pas un conseil juridique, fiscal ou en investissement.
Il renvoie des probabilités, pas des explications.
Si tu veux connaître le raisonnement derrière une décision, interroge un modèle de chat.
Il ne calcule pas de manière fiable.
Indique dans le cas les valeurs déjà calculées, par exemple une commande de 61 800 € face à une limite de 24 000 €.
Essaie Metis
Une requête, toutes les réponses.
Utilise ta clé API GreenPT, envoie un cas accompagné de tes questions et choisis metis comme modèle.
curl https://api.greenpt.ai/v1/systemone \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer sk-your_api_key' \
--data '{
"model": "metis",
"state": "Support ticket #T-4821 from an enterprise customer: \"Since 09:00 every checkout on our web shop fails with error 502, so we cannot take any orders. Our status page shows the payment service as down. Please help, this is costing us sales.\"",
"questions": {
"outage": {
"type": "noul",
"instructions": "Is a live service down?",
"criteria": { "true": "a production service is unavailable", "false": "every service is reachable" }
},
"urgency": {
"type": "score",
"instructions": "How urgent is this ticket?",
"criteria": ["can wait", "this week", "today", "immediately"]
}
}
}'Metis, en bref
Qu’est-ce qu’un modèle de décision ?
Un modèle de décision répond à une question dont les réponses possibles sont fixées à l’avance. Au lieu d’écrire du texte, il renvoie une probabilité pour chaque option : tu vois quelle réponse il privilégie et à quel point il en est sûr.
En quoi Metis diffère-t-il d’un modèle de chat ?
Un modèle de chat écrit sa réponse token par token. Metis n’écrit rien : il lit une seule fois ton cas et tes questions, puis renvoie une probabilité pour chaque réponse. Il est donc plus rapide, plus sobre en énergie, et ses réponses se branchent directement sur ta propre logique.
Où Metis est-il hébergé ?
Metis est servi uniquement depuis l’endpoint européen de GreenPT, dans des centres de données alimentés par des énergies renouvelables. Nous n’entraînons aucun modèle sur tes données.
Comment démarrer avec Metis ?
Envoie une requête POST à https://api.greenpt.ai/v1/systemone avec le modèle metis, ton cas et tes questions. Le guide Metis de la documentation GreenPT contient un exemple complet.
Lire le guide Metis →