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

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.