Accentrust

Figena

Le cœur LLM d’Accentrust pour l’entreprise. Conçu pour des données gouvernées, des validations et des flux sensibles — alimente Fabric, Guard, Studio et Signals.

En bref

LLM natif entreprise

Entraîné et ajusté pour l’approbation, la gouvernance et les environnements réglementés.

Alimenté par Fabric

Consomme le contexte sémantique et gouverné de Fabric pour des réponses précises.

Protégé par Guard

Politiques sur prompts, retrieval et sorties, traçabilité complète.

Opérationnel dans Studio

Emballé en assistants, workflows et agents pour chaque équipe.

Mesuré par Signals

Qualité, risque et impact business suivis en usage réel.

Pourquoi Figena

Les entreprises ont besoin d’un LLM conçu pour les approbations, les données sensibles et les flux réglementés — pas d’un chat générique. Figena est la couche d’intelligence au cœur d’Accentrust, pensée pour rester ancrée sur le contexte gouverné, respecter la politique et livrer des résultats fiables.

Figena aligne la qualité du modèle avec le contrôle d’entreprise : Fabric fournit un contexte fiable ; Guard applique les politiques ; Studio industrialise les assistants ; Signals mesure l’impact. Ensemble, Figena devient le “cerveau” fiable de votre stack AI-native.

Fabric
Grounded context
Guard
Policy envelope
Context + Policies
Figena LLM Core
Reasoning • Routing • Safety
Assistants • Workflows • Actions
Studio
Assistants & tools
Signals
Actions & feedback
Observability & Evals — Cost • Latency • Success • Tool Errors • Alerts

Ce que fait Figena

1

Compréhension ancrée

S’appuie sur la couche sémantique de Fabric pour raisonner sur des données gouvernées, avec citations.

  • Recherche sur tables, documents et vecteurs gouvernés.
  • Ancrage sémantique aux métriques, entités et contrats.
  • Chaque réponse inclut citations, confiance et lignée.
2

Génération conforme aux politiques

Respecte Guard avant, pendant et après chaque réponse.

  • Filtres de prompt/contexte alignés aux périmètres d’accès.
  • Masquage et redaction en entrée/sortie.
  • Approbations pour actions à risque et données sensibles.
3

Raisonnement avec outils

Appelle des fonctions et orchestre des outils via Studio avec contrôles de sécurité.

  • Appels typés avec limites de taux.
  • Fallback et routage vers des modèles alternatifs si besoin.
  • Observabilité sur appels, coûts et latence.
4

Amélioration continue

Apprend de Signals et des évaluations pour gagner en sécurité et précision.

  • Évaluations automatiques de fidélité, sécurité et utilité.
  • Feedback humain pour affiner prompts et retrieval.
  • Ajustements guidés par Signals sur seuils et playbooks.

IA au cœur de Figena

1

Gouvernance native

Intégration native à Guard : chaque requête est alignée aux politiques et traçable.

2

Raisonnement ancré

Privilégie le contexte Fabric et fournit des citations pour limiter l’hallucination.

3

Routage adaptatif

Choisit la meilleure route entre outils et modèles de secours selon qualité et coût.

4

Boucle d’apprentissage

Feedback de Signals et des évaluations affine prompts, retrieval et plans d’outils en continu.

Aperçu d’architecture

Figena se situe au centre de la suite Accentrust : alimenté par Fabric (connecteurs, couche sémantique, contrats, vecteurs), protégé par Guard (politiques, approbations, masquage, audit), industrialisé dans Studio (assistants, workflows, outils) et observé par Signals (détection, prévision, recommandation, action).

Grounding & Data Plane
Connectors & CDC
DBs · Object storage · APIs/files/logs · Web · Batch/stream schedulers · CDC
Semantic Layer & Contracts
Metrics · Dimensions · Time grains · KPI contracts (SLAs, owners, calendars)
Validated Tables / Events / Views
Governed datasets with lineage, versions, rollback
Vector Indexes & Caches
HNSW/IVF · Hybrid search · TTL · Hot/warm caches
Policy & Security (Guard)
Policy Engine
Prompt/context/output filters · RBAC/ABAC · Data residency tags
Approvals & Evidence
High‑risk gates (sensitive scopes, external sends) · Decisions logged · Evidence bundles
Masking & Tokenization
PII/PHI redaction · Format-preserving tokenization · KMS/rotation · BYOK
Audit & Reporting
Full trace of prompts, retrieval, outputs · CSV/PDF/API exports
Figena LLM Core
Reasoning & Generation
Chain-of-thought kept private · Cited answers · Structured outputs
Prompt Library & Personas
Templates · Variables · Safety presets · Guardrails per role
Model Router & Fallbacks
Figena default · Alt models by cost/latency/policy/quality · Kill-switch
Safety Filters
Toxicity/PII/faithfulness screens · Response shaping · Hallucination pre-checks
Orchestration, Tools, Observability
Function Calling & Tools
Typed schemas · Rate limits · Tool plans · Storage/CRM/Ticketing/Payments/Custom APIs
Studio Assistants & Workflows
Multi-step flows · Event triggers (webhook/schedule/Signals) · Embeds/Slack/Web
Observability & Evals
Online: cost/latency/success/retries/tool errors/cache hits · Offline: replay & evals (faithfulness/safety/usefulness) · Alerts/webhooks
API & SDK
Headless + UI · Scoped tokens · Per-request audit context
Signals Feedback & Learning Loop
Define/Detect/Forecast
KPI contracts (owners, thresholds) · Streaming/batch detection · Seasonality/change-point · Scenario sims
Recommend & Act
Playbooks · Owners/SLAs · Approvals on auto-actions · Route to Studio automation
Learn & Tune
Evals + human review · Thresholds · Prompt/routing/tool tuning
Outcome Capture
Tasks to Slack/CRM/ticketing/email · Impact measurement · Close the loop
Fabric → Figena: governed context & contracts
Guard → Figena: policy envelope & approvals
Studio ↔ Figena: assistants, workflows, tools
Signals → Figena: detection, feedback, tuning

Cas d’usage courants

Connaissance & recherche

Q&A gouverné avec citations sur politiques, produits et contenu technique.

Copilote documentaire

Résumés, extraction de clauses, rédaction avec approbations et redaction des données.

Opérations & automatisation

Orchestration de workflows avec outils, garde-fous et traces d’audit.

Intelligence décisionnelle

Narratifs, comparaisons de scénarios et actions suggérées liées à Signals.

Hub de modèles sous contrôle

Figena par défaut, routage gouverné vers des modèles alternatifs selon coût ou politique.

Prêt à placer Figena au centre ?

Faites de Figena votre socle LLM gouverné — alimenté par Fabric, protégé par Guard, industrialisé dans Studio, mesuré par Signals.