Cohere AI

Qu’est-ce que Cohere AI ?

Cohere est une entreprise d’intelligence artificielle axée sur le secteur professionnel, spécialisée dans le développement de modèles de langage puissants et de solutions d’IA conçues spécifiquement pour les applications d’entreprise. Fondée avec la mission de rendre l’IA avancée accessible et sécurisée pour les entreprises, Cohere s’est imposée comme un leader dans la fourniture de technologies d’IA personnalisables, prêtes pour la production, qui privilégient la sécurité des données et le contrôle organisationnel. L’offre principale de la société repose sur la famille Command de modèles de langage, conçue pour gérer des flux de travail complexes tels que la génération de contenu, la génération augmentée par récupération (RAG), l’utilisation d’outils et les applications d’IA agentique. Contrairement aux plateformes d’IA grand public, Cohere met l’accent sur la sécurité de niveau entreprise, les options de déploiement privé et la capacité de personnaliser les modèles sur des données propriétaires. L’entreprise dessert une large gamme de secteurs, notamment les services financiers, la santé, la technologie, l’industrie manufacturière et le secteur public, avec des clients notables comme Oracle, Fujitsu, Notion, Dell Technologies, RBC, SAP et Salesforce.

Le robot de collecte de données d’entraînement de Cohere

Le cohere-training-data-crawler est un robot d’exploration web exploité par Cohere afin de télécharger et collecter systématiquement du contenu accessible au public depuis des sites web pour entraîner ses grands modèles de langage. Contrairement aux robots d’indexation traditionnels des moteurs de recherche qui indexent le contenu pour aider les utilisateurs à trouver des informations, le robot de Cohere cible spécifiquement du contenu pour l’apprentissage automatique, téléchargeant des pages et documents entiers afin de constituer des jeux de données d’entraînement. Cette distinction est essentielle : les robots d’indexation (comme Googlebot) créent des index pour la recherche, tandis que les robots collecteurs de données pour l’IA comme cohere-training-data-crawler collectent du contenu brut pour améliorer les capacités des modèles. Le robot fonctionne avec moins de transparence que les moteurs de recherche concernant les critères de sélection des sites, la fréquence de crawl et les priorités d’utilisation des données. Les propriétaires de sites peuvent bloquer le robot via la configuration du fichier robots.txt en ajoutant la règle “User-agent: cohere-training-data-crawler” suivie de “Disallow: /”, bien que l’efficacité de ces méthodes de blocage varie.

Caractéristiques principales du cohere-training-data-crawler :

• Objectif : collecte de données d’entraînement pour les LLM de Cohere et les applications d’IA d’entreprise
• Portée : cible les contenus web accessibles au public, y compris texte, code et données structurées
• Transparence : Cohere reconnaît l’existence du robot et fournit une documentation pour le bloquer
• Respect du robots.txt : respecte généralement les directives du fichier robots.txt, bien qu’une vérification via des outils de surveillance soit recommandée
• Fréquence : peut crawler de façon plus agressive que les moteurs de recherche traditionnels selon la pertinence du contenu

Famille Command de modèles linguistiques

La famille Command représente la suite phare de modèles de langage génératifs de Cohere, chacun optimisé pour des cas d’utilisation et des exigences de performance spécifiques en entreprise. Ces modèles sont conçus pour suivre des instructions et des conversations, et excellent dans la compréhension de tâches professionnelles complexes ainsi que la génération de textes de haute qualité. La famille comprend plusieurs variantes visant à équilibrer performance, rapidité et rentabilité, permettant aux organisations de choisir le modèle le mieux adapté à leurs besoins. Les modèles Command prennent en charge des fonctionnalités avancées telles que l’utilisation d’outils (permettant aux agents d’IA d’interagir avec des systèmes externes), la génération augmentée par récupération (RAG) pour ancrer les réponses dans des données propriétaires, le traitement multilingue dans 23 langues, et l’IA agentique pour l’automatisation autonome des flux de travail. La dernière version, Command A, est à ce jour le modèle le plus performant de Cohere, avec une longueur de contexte de 256K, nécessitant seulement deux GPU pour le déploiement, et offrant un débit supérieur de 150 % aux versions précédentes.

Applications d’entreprise et cas d’usage réels

Les modèles Command de Cohere alimentent diverses applications d’entreprise dans de nombreux secteurs, permettant aux organisations d’automatiser des flux de travail complexes et d’améliorer la productivité à grande échelle. Dans les services financiers, les institutions utilisent les modèles Command pour la génération automatisée de rapports, l’analyse financière, la communication client et la documentation de conformité, avec des clients tels que RBC et d’autres grandes banques exploitant la technologie pour la création de contenu à haut volume. Les organisations de santé emploient les modèles de Cohere pour le traitement de documents médicaux, les systèmes de questions-réponses patient, la génération de notes cliniques et l’analyse d’articles scientifiques, où la maîtrise de la terminologie spécialisée et la précision sont essentielles. Les entreprises technologiques utilisent Command pour la génération de code, la création de documentation, l’intégration d’API et des outils de productivité pour développeurs, Notion ayant intégré les capacités de Cohere dans sa plateforme. Les secteurs de l’industrie manufacturière et de la logistique bénéficient de l’automatisation des flux de travail, de l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement et de la génération de documentation opérationnelle. Fujitsu, un grand conglomérat technologique, s’est associé à Cohere pour fournir des LLM d’entreprise sécurisés à l’échelle mondiale, soulignant l’importance de la sécurité et de la personnalisation dans l’adoption de l’IA en entreprise. La plateforme North, propulsée par les modèles Command, représente la solution intégrée de Cohere pour la productivité au travail, combinant agents d’IA, recherche intelligente et capacités génératives dans un système prêt pour l’entreprise.

Confidentialité des données, éthique et contrôle du robot

L’exploitation du cohere-training-data-crawler soulève d’importantes questions pour les propriétaires de sites web, les créateurs de contenu et les organisations soucieuses de l’utilisation des données et de l’attribution. Bien que le robot cible du contenu accessible au public, la collecte de ces données pour l’entraînement de modèles d’IA diffère fondamentalement de l’indexation web traditionnelle, car le contenu devient partie intégrante de jeux de données propriétaires avec une transparence limitée sur la façon dont il sera utilisé ou attribué. Les créateurs de contenu peuvent légitimement s’inquiéter de voir leur travail utilisé pour entraîner des systèmes commerciaux d’IA sans autorisation explicite ou compensation, en particulier pour les contenus créatifs, journalistiques ou professionnels spécialisés. Les implications éthiques vont au-delà des sites individuels et posent des questions plus larges sur la provenance des données d’entraînement, les pratiques d’attribution et les droits des créateurs dans une économie pilotée par l’IA.

Considérations pratiques pour gérer le cohere-training-data-crawler :

• Blocage via robots.txt : ajoutez “User-agent: cohere-training-data-crawler” avec “Disallow: /” pour empêcher l’accès du robot
• Outils de surveillance : utilisez des services comme Dark Visitors pour suivre les visites du robot et vérifier la conformité au robots.txt
• Restrictions au niveau du serveur : mettez en place des règles de pare-feu ou un blocage par IP pour un contrôle supplémentaire au-delà du robots.txt
• Évaluation du contenu : évaluez si la nature de votre contenu (créatif, propriétaire, sensible) justifie le blocage des robots collecteurs de données pour l’IA
• Stratégie globale : envisagez de bloquer simultanément plusieurs robots collecteurs de données pour l’IA via des catégories robots.txt qui se mettent à jour automatiquement

Positionnement de Cohere dans le paysage de l’IA d’entreprise

Cohere se différencie des grands concurrents comme OpenAI, Google et Anthropic par son focus explicite sur les besoins des entreprises, la sécurité et les capacités de personnalisation. Tandis que ChatGPT d’OpenAI et Gemini de Google ciblent le marché grand public et généraliste, Cohere s’est stratégiquement positionnée comme la plateforme d’IA pour les entreprises, offrant les fonctionnalités que les grandes organisations exigent : déploiements privés dans des clouds privés virtuels (VPC) dédiés, options de déploiement sur site pour des environnements isolés, et possibilité de personnaliser les modèles sur des données propriétaires sans exposer d’informations sensibles à des tiers. Les capacités multilingues de Cohere via la famille de modèles Aya, prenant en charge 23 langues, offrent un avantage considérable pour les entreprises mondiales opérant dans plusieurs régions et langues. L’accent mis par la société sur l’utilisation d’outils et l’IA agentique permet une automatisation avancée des flux de travail dépassant la simple génération de texte, autorisant l’interaction des systèmes d’IA avec des applications métiers, des bases de données et des API externes. La flexibilité de déploiement sur de multiples plateformes — y compris Amazon Bedrock, Azure AI Foundry, Oracle GenAI Service et SageMaker — garantit aux entreprises l’intégration des modèles Cohere dans leurs infrastructures technologiques existantes sans verrouillage fournisseur. L’alliance d’une architecture axée sur la sécurité, d’options de personnalisation, du support multilingue et d’une fiabilité de niveau entreprise fait de Cohere le choix privilégié des organisations qui priorisent la protection des données, la conformité et le contrôle opérationnel plutôt que les capacités d’IA grand public.