Copilotes, recherche RAG et IA documentaire fondés sur vos propres données.
Mindrops conçoit et développe des applications LLM (copilotes, RAG, intelligence documentaire) fondées sur vos données, avec garde-fous, évaluation et monitoring en production.
Des logiciels que Mindrops a conçus et développés pour des clients dans ce domaine.
Bureaux de poste au total165 000Le plus grand réseau postal du monde
Secteur public · GovTech
India Post – Gestion des réclamations
Une plateforme automatisée par l’IA, bâtie sur le socle LazyMonkey de Mindrops, qui catégorise, priorise et oriente chaque réclamation et y répond automatiquement, avec un dossier unique suivi par SLA pour les équipes centrales et régionales.
Attribuée via GeM (nov. 2025), elle trie automatiquement des milliers de réclamations par jour pour un réseau de plus de 150 000 bureaux de poste.
Cafés en Inde50+cafés dans toute l’Inde, servis par les systèmes que nous avons conçusDepuis 1963
IA · Restauration
BeanBot – The Coffee Bean & Tea Leaf
Un assistant conversationnel IA intégrable, fondé sur les données en direct du catalogue et des cafés, avec une action « Order Now » sur chaque produit et une console d’administration no-code pour les contenus et les prix.
En service dans plus de 50 points de vente en Inde : environ 10 000 conversations par mois et une cinquantaine de commandes par jour.
Précision d’extraction99 %avec validation humaine, sur des dizaines de milliers de documents par moisCabinet comptable britannique
IA · Comptabilité
Caelum AI – Traitement de documents
Un produit Mindrops d’intelligence documentaire qui extrait transactions, lignes, totaux et dates vers Excel, CSV, JSON ou XML via une API REST, avec relecture humaine (human-in-the-loop).
Atteint 99 % de précision d’extraction sur les documents pris en charge : relevés bancaires, factures et reçus.
L’IA générative et le développement LLM consistent à créer des applications reposant sur de grands modèles de langage : copilotes, chat, génération augmentée par récupération (RAG) et intelligence documentaire. Mindrops les développe pour la production, fondées sur vos propres données, avec citations, garde-fous, évaluation et monitoring.
01
Applications LLM et copilotes
Assistants et copilotes intégrés à vos produits et workflows.
02
RAG (génération augmentée par récupération)
Des réponses appuyées sur vos documents et données, avec citations et informations à jour.
03
IA documentaire & OCR
Extraction et structuration des données de factures, relevés et formulaires : une précision de 99 % éprouvée sur plus de 25 formats de banques britanniques dans Caelum AI.
04
Optimisation des prompts et des modèles
Prompt engineering, évaluation et fine-tuning pour atteindre les objectifs de qualité, de latence et de coût.
05
Garde-fous & évaluations
Contrôles de validation, gestion des permissions, relecture humaine et évaluations automatisées, pour une qualité mesurée et maîtrisée.
06
Intégration
Connecter les fonctions LLM à vos applications, données et outils via des interfaces sûres et typées.
Pour qui nous développons l’IA générative
Équipes finance & opérations noyées sous les documents
Factures, relevés et formulaires sont saisis à la main. L’extraction par LLM et OCR les transforme en données structurées, validées par une personne.
Organisations dont le savoir est introuvable
Politiques, manuels et données produit dorment dans des documents mal indexés. Le RAG répond à partir de ces documents, en citant la source.
Équipes produit qui ajoutent des fonctions IA
Les clients attendent résumés, rédaction assistée ou recherche en langage naturel dans le produit. Nous les construisons comme des fonctions natives de votre application.
Équipes dont le pilote GenAI est au point mort
Le prototype répondait bien en test, mais hallucine ou coûte trop cher en volume. Nous ajoutons ancrage dans vos données, évaluations et routage pour le rendre apte à la production.
Pourquoi Mindrops pour l’IA générative
Nous exploitons notre propre produit d’IA générative
Caelum AI, notre moteur d’intelligence documentaire, extrait les données de reçus, factures et relevés de plus de 25 banques britanniques avec 99 % de précision. Les systèmes de nos clients bénéficient de la même ingénierie.
Des réponses fondées sur les données récupérées
Recherche vectorielle sur pgvector, citations et une règle simple : le modèle ne mentionne que ce qu’une requête a renvoyé. C’est l’architecture anti-hallucination que nous avons livrée avec BeanBot, pour le menu en ligne d’une chaîne de cafés.
Un humain valide ce qui compte
Dans nos projets de traitement des factures, l’IA lit le document et une personne valide l’enregistrement : aucune donnée n’est enregistrée sans contrôle. Nous intégrons ce point de contrôle à tout workflow où une erreur a un coût.
Une qualité mesurée à chaque version
Chaque version est évaluée sur un jeu de tests construit à partir de vos données réelles : un changement de prompt ou de modèle n’arrive en production qu’avec la preuve de son effet sur la précision.
Technologies utilisées
Models & orchestration
OpenAI / LLMs · Anthropic · RAG · Function calling
Data & retrieval
Vector DBs · Embeddings · PostgreSQL · OCR
Backend
Python / FastAPI · Node.js · Queues
Ops & safety
Tracing · Evals · Guardrails · SSO / JWT
Avis clients
Suivi des véhicules par IA
La vision par ordinateur à l’entrée d’une mine enregistre les plaques, les mouvements de véhicules et les trajets pour les rapports quotidiens.
Extrait de l’avis du client
“Les rapports quotidiens sont prêts d’eux-mêmes, sans que personne ait à s’asseoir pour les préparer en fin de poste.”
Une application terrain et une interface d’administration web réunissent les mouvements de marchandises, les dépenses et les rapports de plusieurs entrepôts.
Extrait de l’avis du client
“Les rapports qui demandaient auparavant une journée entière de compilation de tableaux se résument désormais à un téléchargement filtré depuis l’interface d’administration.”
Une application client, une application partenaire et un back-office réalisés par une seule équipe, avec KYC, contrôles de crédit CIBIL et approbation automatisée des prêts.
Extrait de l’avis du client
“Les projets fintech comportent de nombreuses couches, et c’était appréciable de travailler avec une équipe qui comprenait le volet crédit et prêt.”
Une application mobile, un site et un tableau de bord qui mettent en relation des patients d’Inde rurale et semi-urbaine avec des médecins, avec téléconsultation, ordonnances numériques et inscription des patients.
Extrait de l’avis du client
“Le processus de design UI/UX a été collaboratif et l’équipe a gardé l’utilisateur final en tête tout du long, ce qui comptait beaucoup pour une plateforme destinée aux zones rurales.”
Qu’est-ce que l’IA générative et le développement LLM ?
C’est la création d’applications fondées sur de grands modèles de langage – copilotes, chat, génération augmentée par récupération (RAG) et intelligence documentaire. Mindrops les développe pour la production, appuyées sur vos propres données, avec citations, garde-fous et évaluation.
Que pouvez-vous construire avec l’IA générative ?
Copilotes et assistants, recherche augmentée par récupération (RAG) sur vos données, intelligence documentaire et OCR, génération de contenu, et fonctions LLM intégrées à vos produits.
Comment empêchez-vous les hallucinations ?
Nous appuyons les modèles sur vos propres données grâce à la recherche documentaire et aux citations, ajoutons garde-fous et validation, et exécutons des évaluations automatisées pour que la qualité soit mesurée avant et après la mise en production.
L’IA générative peut-elle exploiter nos données privées en toute sécurité ?
Oui. Nous combinons recherche documentaire et contrôle d’accès pour que les modèles s’appuient sur vos connaissances sans les exposer ; le déploiement peut être managé, auto-hébergé ou hybride pour la résidence des données.
Avez-vous de l’IA générative réellement en production ?
Oui – Caelum AI lit reçus, factures et relevés de plus de 25 banques britanniques avec une précision de 99 %, et nous avons développé une saisie automatique de factures par IA, avec extraction via OpenAI et validation humaine.
Affinez-vous les modèles ou les utilisez-vous tels quels ?
Le plus souvent, nous commençons par la recherche documentaire et le prompt engineering, moins coûteux à maintenir et qui lient les réponses à vos données actuelles ; le fine-tuning intervient quand les évaluations montrent un gain net de qualité, de latence ou de coût. Nous ne sommes liés à aucun fournisseur de modèles et travaillons notamment avec OpenAI et Anthropic.
Nous contacter
Partagez les documents, données ou workflows auxquels vous pensez. Nous proposons une approche fondée sur vos données et un plan d’évaluation, et répondons sous un jour ouvré.
