DÉCOUVREZ JEV · MODÈLE SYSTEM ONE

Découvrez Jev.
Conçu pour décider.

L’intelligence passe à l’action.

Transformez l’information en décisions. Mettez vos logiciels en mouvement.
Découvrez Jev, un modèle de décision rapide conçu pour l’automatisation.

Voir Jev à l’œuvre Explorer System One

Sûreté des typesDécisions en parallèleCalibration

LE MOTEUR DE DÉCISIONJEV / 01

Entrée non structuréeDécisions structurées

70–500ms

Latence de bout en bout^*

1 call

Un appel. Des réponses en parallèle.

Type-safe

Des valeurs typées, prêtes pour le code

P(decision)

Une probabilité pour chaque décision

* Source des données de latence : Annonce officielle de TypeSafe AI. Les performances réelles varient selon la tâche et les conditions d’utilisation.

01 / UNE AUTRE FORME D’INTELLIGENCE

Qu’est-ce que Jev ?

Jev est le premier modèle System One public de TypeSafe AI, conçu pour automatiser les décisions au sein des logiciels.

Vous fournissez un état et des questions prédéfinies. Jev renvoie des réponses typées et leurs probabilités, afin que votre programme détermine la prochaine étape selon vos règles métier.

Essayez le parcours de décision ci-dessous

02 / DE L’ÉTAT À LA DÉCISION

Comment fonctionne Jev ?

Fournissez le contexte, définissez les types de questions, puis consultez les décisions structurées. Les exemples prédéfinis ci-dessous illustrent le routage des demandes d’assistance, la modération de contenu et la notation des prospects.

01 / ÉTATÉtat en entrée

Message clientTEXTE

Bonjour, je me suis abonné à Pro la semaine dernière, mais j’ai constaté un double prélèvement aujourd’hui. Pourriez-vous me rembourser le montant prélevé en trop ? Merci !

QUESTIONS TYPÉESQuestions prédéfinies

intentenum

needs_humanboolean

urgencyscore 1–5

JEV

02 / DÉCISIONSortie structurée

Exemple de résultat

{
  "intent": {
    "value": "refund",
    "probability": 0.96
  },
  "needs_human": {
    "value": true,
    "probability": 0.92
  },
  "urgency": {
    "value": 4,
    "confidence": 0.89
  }
}

Exemple d’étape suivante : transmettre à un spécialiste de la facturation pour examiner en priorité le double prélèvement.

Activez JavaScript pour changer de scénario et lancer la démo. Le fonctionnement de Jev : fournir un état → définir les questions → recevoir des décisions structurées.

Fournir le contexte

Messages, journaux ou événements métier,
tels qu’ils sont.

Définir la forme de la réponse

Catégories, booléens ou scores :
vous choisissez le type de sortie.

Confier la suite au logiciel

Lisez les résultats et les probabilités,
puis appliquez vos seuils métier pour choisir la suite.

03 / UNE NOUVELLE PRIMITIVE

En quoi Jev diffère-t-il d’un LLM ?

Jev renvoie des décisions typées et des probabilités pour des questions prédéfinies ; les LLM sont axés sur la génération et le raisonnement généralistes et peuvent aussi imposer des contraintes au JSON grâce aux sorties structurées.

Sûreté des types ≠ décision correcte.
Les processus critiques exigent toujours des seuils, des validations et une supervision humaine.

Comparer Jev et les LLM

Quatre axes de comparaison entre Jev et les modèles de langage.
Dimension	Modèles de langage	Jev · System One
Sortie	Texte ou JSON contraint	Valeurs de types prédéfinis
Processus	Génération jeton par jeton	Plusieurs décisions en parallèle
Intégration	Analyse syntaxique ou contraintes de Schema	Lecture des résultats structurés
Probabilité	Selon le modèle et l’API	Renvoie des probabilités calibrées

Selon le positionnement publié par Jev. Les capacités effectives dépendent de l’API. TypeSafe AI · Site officiel de Jev

04 / L’INTELLIGENCE, PARTOUT

Quels sont les cas d’usage de Jev ?

Jev peut servir au routage des workflows, aux interactions en temps réel, à l’extraction de caractéristiques par lots et à l’évaluation de la sécurité des modèles.

01 / ROUTAGE

Chaque tâche à sa place.

Identifiez l’intention, évaluez la priorité et orientez messages et tickets vers le bon interlocuteur.

Routage des processus

02 / TEMPS RÉEL

Des retours au rythme de l’action.

Évaluez rapidement l’état actuel pour guider les décisions des systèmes interactifs sensibles à la latence.

Interaction en temps réel

03 / EXTRACTION

Repérez les signaux dans le bruit.

Transformez les contenus non structurés en catégories et en scores exploitables par vos logiciels.

Extraction de caractéristiques par lots

04 / GARDE-FOUS

Une vérification avant d’agir.

Évaluez les risques des consignes et des sorties de modèles pour aider le système à les autoriser, les soumettre à examen ou les bloquer.

Évaluation de la sûreté des modèles

05 / SIGNAL EN DIRECT

L’actualité de Jev

Issu du blog officiel, de la documentation, du SDK, de X et de la couverture publique. Les extraits restent dans leur langue d’origine.

Vérifié le 2026-09-22. Textes originaux ; seuls les liens publics et les titres sont listés.

2026-09-22GitHub
awesome-typesafe: a community field guide for Jev
Independent collection of SDKs, demos, agent tools and evals. Not affiliated with TypeSafe AI.
2026-09-21Python SDK Changelog
TypeSafe Python SDK v0.7.1
Early key checks omit secrets from exception logs; gateway samples added.
—X · @MisbahSy
Jev for Devs: typed questions, parallel answers, priced on input tokens
Public developer thread on Choice / Score / Noul, latency, and $0.042 per million input tokens.
2026-09-19MarkTechPost
TypeSafe AI Releases Jev: A System One Model That Returns Typed, Calibrated Decisions Instead of Text
Asif Razzaq covers Choice, Score and Noul, hosted-API waitlist, and flags vendor-run speed/cost demos.
2026-09-18Python SDK Changelog
TypeSafe Python SDK v0.7.0 — pydantic response models
Breaking change: ser/de moves from msgspec to pydantic. system_one can take a pydantic response_model.
—X · @LangChain
LangChain on Jev as an agent evaluator
Public post comparing Jev with GPT/Claude for evaluation consistency, cost and latency.
2026-09-16SiliconANGLE
TypeSafe AI exits stealth with $40M to build AI for use by software
Paul Gillin reports a $40 million seed led by DCVC and Jev as typed judgments for applications, not chat.
2026-09-16Hacker News
Introducing System One Models and Jev
Launch thread on the official blog post. Discussion centers on speed claims and what “no hallucination” means for typed outputs.
—X · @aisdk
Vercel AI SDK: evaluate with Jev
Public note on wiring Jev into the AI SDK evaluate path for structured checks.
2026-09-15TypeSafe AI Blog
Introducing System One Models & Jev
Official launch of System One and Jev: typed decisions, parallel answers, RLCD, and 70–500ms end-to-end response times as vendor figures.
2026-09-14Python SDK Changelog
TypeSafe Python SDK v0.5.7 — first public release
Initial public Python SDK for calling System One / Jev.
—TypeSafe Docs
Models: jev-1.13 / jev-latest
Current public model identifiers, question types and API contract. Product facts belong here, not on this introduction site.
—TypeSafe Docs
System One: state in, typed decisions out
Canonical explanation of System One: unstructured state plus typed questions, calibrated probabilities, no free-text generation.
2026-06-19TypeSafe AI Blog
AI: too good to be true, too bad to be useful
Pre-launch essay on why impressive AI still fails as a software primitive — the argument that precedes System One.

MOINS D’ATTENTE. PLUS D’ACTION.

Faites de l’intelligence une composante de l’action.

Commencez par une question. Découvrez la prochaine décision que Jev pourrait prendre pour votre système.

Accès anticipé à l’APIDemander l’accès sur typesafe.ai

Découvrez Jev. Conçu pour décider.