Cohere est une plateforme d’intelligence artificielle générative conçue pour les besoins des entreprises et des développeurs, spécialisée dans le traitement automatique du langage naturel (TALN). Elle prend en charge des cas d’usage comme la recherche sémantique, le résumé de documents, la classification de texte et la génération augmentée par récupération (RAG).

Destinée aux équipes d’IA et de data science, aux ingénieurs logiciels et aux responsables produits, Cohere s’adresse principalement aux moyennes et grandes entreprises traitant de grandes quantités de données textuelles non structurées, notamment dans les secteurs de la finance, du droit, de la santé et de la technologie.

Parmi ses fonctionnalités clés figurent l’accès à des modèles de langage personnalisables, des capacités RAG de haut niveau, et des modèles d’embedding multilingues. Cohere se distingue par sa transparence sur les modèles, la confidentialité des données, et ses options de déploiement flexibles.

Quelles sont les principales fonctionnalités de Cohere ?

Modèles de fondation personnalisables pour le TALN

Cohere propose une suite de modèles de langage conçus pour des tâches spécifiques de traitement du langage naturel.

• Le modèle Command R+ est optimisé pour les systèmes RAG et affiche de très bonnes performances sur les benchmarks comme MTEB ou HELM.

• Possibilité d’ajuster les modèles avec des données internes pour des performances accrues sur des cas d’usage métiers.

• Prise en charge de plus de 100 langues pour des cas d’usage multilingues.

Ces modèles sont disponibles via API ou déployables dans des environnements privés selon les exigences de chaque entreprise.

Génération augmentée par récupération (RAG) de haut niveau

Cohere met l’accent sur les systèmes RAG, qui combinent la recherche de documents à la génération de texte.

• Compatible avec des frameworks open source comme LangChain et LlamaIndex.

• Les modèles d’embedding (Embed v3, notamment) offrent une recherche sémantique très précise.

• Meilleure fidélité des réponses générées, avec réduction des hallucinations.

Idéal pour des usages comme les assistants internes, la synthèse documentaire, ou la réponse automatisée aux questions métier.

Options de déploiement adaptées aux contraintes d’entreprise

La plateforme offre plusieurs modes de déploiement pour respecter les exigences de confidentialité et de conformité.

• Accès via API publique, cloud privé (VPC) ou infrastructure entièrement sur site.

• Les données ne sont jamais utilisées pour entraîner les modèles sans consentement explicite.

• Conforme aux exigences de souveraineté des données.

Ces options conviennent particulièrement aux secteurs soumis à des réglementations strictes.

Embeddings multilingues et spécialisés

Cohere développe des modèles d’embedding efficaces pour la compréhension sémantique dans de nombreuses langues.

• Embed v3 se classe parmi les meilleurs sur le benchmark MTEB, dépassant la majorité des modèles open source et commerciaux.

• Adapté à plusieurs tâches : recherche, recommandation, clustering, classification.

• Supporte plus de 100 langues, y compris les langues à faible ressource.

Particulièrement utile pour les entreprises à portée internationale ou multilingue.

Écosystème complet pour les développeurs

Cohere facilite l’intégration rapide avec des outils bien documentés et un écosystème interopérable.

• SDK Python, support OpenAPI, documentation détaillée.

• Compatible avec des bibliothèques telles que Hugging Face, LangChain, Haystack.

• Outils de suivi de performance et mises à jour régulières des modèles.

Permet un déploiement rapide et une intégration fluide dans les pipelines existants.

Pourquoi choisir Cohere ?

• Modèles déployables sur site ou en cloud privé : Cohere répond aux contraintes de confidentialité et de contrôle des infrastructures, ce qui est rarement possible avec les offres API-only.

• Expertise en RAG et NLP d’entreprise : la plateforme est pensée pour le traitement de la documentation métier, pas seulement pour la génération de texte générique.

• Excellente couverture linguistique : les modèles multilingues sont performants, même sur des langues peu représentées, ce qui facilite les projets globaux.

• Modèles transparents et traçables : Cohere communique clairement sur les données utilisées et les performances, ce qui renforce la confiance des entreprises.

• Environnement technique robuste : l’écosystème outillé permet aux développeurs et data scientists de travailler efficacement, sans dépendance excessive.