Nalune est le socle technique des équipes qui développent elles-mêmes : API-first, multi-tenant, auditable et prêt pour une IA productive dans les produits et processus existants.
Audio
les conversations deviennent des données structurées
OCR
les documents deviennent lisibles et interrogeables
Savoir
friday. et edith. conservent le contexte
Audit
chaque étape de traitement est consignée
Point de départ
Du savoir dispersé à une couche de processus exécutable : les trois étapes que Nalune referme entre les systèmes existants et l'exécution opérationnelle.
Les contenus pertinents naissent dans les appels, les boîtes mail, les formulaires, les tickets et les documents. Avant qu'ils ne deviennent une étape de processus, un temps précieux s'écoule.
Nalune relie systèmes existants, savoir et modèles d'IA en une couche intelligente entre l'information et l'exécution opérationnelle.
Tâches, documentation, décisions et actions naissent de façon structurée, traçable et intégrée aux systèmes déjà utilisés au quotidien.
Ecosystem
Six briques qui s'imbriquent : de l'arrivée de l'information au traitement, jusqu'à la piste d'audit. Chacune est adressable seule, aucune ne vaut isolément.
La frontière de la plateforme par laquelle passent toutes les requêtes. Elle relie identités, autorisations, tenants, pistes d'audit et modèles d'exploitation en un socle prêt pour la production.
Une information en entrée devient un déroulé structuré avec étapes, états et événements d'audit. Les décisions restent explicables et les processus pilotables.
Les contenus parlés sont reconnus et analysés automatiquement. Nalune en extrait des informations exploitables.
Les documents sont reconnus et lus automatiquement. Nalune en extrait le contenu et le rend structuré et interrogeable.
La couche de raisonnement relie règles, savoir et modèles en résultats traçables : tâches, documentation, décisions et prochaines étapes.
Traçabilité complète et pistes de contrôle. Chaque étape de traitement est consignée, pour les audits et les exigences réglementaires.
Research
Deux systèmes, un même cycle : edith. cherche ce qui manque, friday. retient ce qui vaut. Ce qui a été clarifié une fois n'a pas à l'être deux fois.
Là où friday. conserve le savoir, edith. veille à en produire de nouveau. Elle travaille comme un analyste de recherche numérique : dès que le système détecte un manque, edith. lance automatiquement la recherche.
Les bases de données classiques stockent des données, friday. stocke du savoir. Là où tableaux et documents restent isolés, friday. structure l'information en unités de connaissance reliées, avec source, horodatage et niveau de confiance.
Ensemble, elles forment un knowledge flywheel : chaque requête construit du savoir nouveau, conservé durablement, qui améliore les décisions futures.
L'IA classique devine souvent. Nalune sait. Avec edith. comme analyste et friday. comme mémoire naît un savoir stocké durablement et de façon structurée, traçable et citable.
Nalune réunit intégration, conformité, audit, gestion des connaissances et automatisation des processus, pour que l'IA ne s'arrête pas à la démo mais travaille dans les processus réels.