Hey Zoran est une plateforme de workflows agentiques qui ajoute de la mémoire structurée, des preuves, de la recherche, de la validation et de l’aide à la décision à des workflows LLM. Elle est conçue pour les organisations, pas pour des prompts isolés, et garde le travail étayé, révisable et auditable.
Pensée pour les organisations qui ont besoin d'un travail étayé par des preuves, la plateforme réunit décisions, recherche, validation, génération et collaboration appuyée sur la connaissance dans un même système de travail.
À travers la plateforme, les équipes démarrent dans un workflow dédié, intègrent le bon contexte à l’exécution et conservent le résultat comme un artefact réutilisable avec historique et provenance.
La plateforme aide les équipes à travailler avec l'IA à partir de leurs propres documents, de workflows réutilisables, de recherche web en direct et de collaboration structurée. Chaque workflow est conçu pour garder les preuves visibles, préserver le contexte et produire des résultats que les équipes peuvent revoir, réutiliser et défendre.
Commencer le travail dans une surface précise telle que Chat, Recherche documentaire, Recherche web, Validation de contenu, Studio de contenu, Recette de prompt ou Décisions.
Fournir le contexte nécessaire, comme un assistant, une ou plusieurs bases de connaissance, des graphes de connaissance ou un dossier de décision.
Récupérer le contexte interne ou externe pertinent, exécuter le workflow IA approprié en arrière-plan et suivre l'avancement comme une exécution structurée.
Stocker le résultat comme un artefact avec historique, provenance et contexte réutilisable au lieu de le laisser disparaître dans une seule bulle de chat.
Revoir, affiner, réutiliser ou publier le résultat selon le workflow.
Ces principes guident la manière dont les équipes recherchent, enquêtent, valident, génèrent et prennent des décisions dans Hey Zoran.
Les bases de connaissance servent de source de vérité pour les réponses, l'analyse, la génération et la validation afin que les équipes puissent travailler à partir de documents, de preuves et d'artefacts antérieurs auxquels elles font déjà confiance.
Hey Zoran préserve le contexte de travail, les résumés, les artefacts et l'historique des événements afin que le contexte utile s'accumule dans le temps au lieu de repartir de zéro à chaque interaction.
Beaucoup de workflows sont des exécutions asynchrones qui récupèrent, analysent, génèrent et synthétisent dans le temps, ce qui rend la plateforme adaptée à un travail trop important pour vivre dans un seul message.
Les exécutions, analyses, événements et résultats sont stockés avec un historique traçable afin que les équipes gagnent en confiance, en transparence et en contrôle sur ce que le système a produit.
L'espace décisionnel transforme un mélange désordonné de commentaires, de documents et d'opinions en un workflow de premier ordre avec preuves, branches, passes d'analyse et résultat explicitement retenu.
Ce qu'il inclut
Comment une décision commence
Chaque décision commence par un dossier de décision. L'équipe définit la décision, ajoute le contexte et relie les sources pertinentes afin que la décision devienne un environnement de travail persistant pour la suite.
Une branche est une ligne d'exploration à part entière. Les équipes utilisent les branches pour comparer des alternatives, tester des trajectoires et capturer des contributions structurées au lieu d'aplatir le tout dans un simple fil de commentaires.
L'espace décisionnel construit un modèle évolutif des preuves autour d'une décision. Il rassemble les preuves acceptées, les affirmations, les contradictions, les relations, la couverture et le contexte source lié afin que l'analyse reste ancrée dans ce que l'équipe sait, ce qui entre en conflit et ce qui manque encore.
Workflow d'analyse structuré
Cela garde l'analyse ancrée dans les preuves, les arbitrages, les contradictions et les manques avant qu'une équipe ne s'engage sur un résultat.
Identifier quelles preuves sont disponibles et à quel point elles sont solides ou pertinentes.
Faire apparaître ce que les preuves disponibles semblent indiquer.
Cartographier comment les affirmations, options et critères se connectent.
Mettre en évidence les variables ou moteurs de décision qui comptent le plus.
Modéliser ce à quoi différentes trajectoires pourraient conduire.
Montrer où les preuves se contredisent ou où le raisonnement se dégrade.
Signaler ce qui manque encore ou reste non résolu.
Produire une recommandation étayée ou une vue claire de la prochaine étape à partir de l'analyse.
La règle la plus importante est simple : l'assistant propose, les humains décident. L'analyse de décision générée par l'IA est stockée comme un résultat révisable, et le système conserve à la fois ce que l'IA a suggéré et ce que les humains ont approuvé.
L'espace décisionnel n'est pas isolé. Les équipes peuvent rassembler plus de preuves, générer du matériel de soutien, valider des hypothèses et enrichir le dossier sans quitter le contexte de la décision.
Les équipes peuvent réunir preuves internes, recherche externe et résultat clairement retenu dans un même dossier de décision.
Chaque espace de travail est conçu pour une tâche distincte, de la recherche appuyée sur les sources et la validation à la recherche externe, la génération structurée et les exécutions réutilisables.
Une conversation appuyée par un assistant et ancrée dans le contexte organisationnel.
Pourquoi c'est utile
Utilisez-le pour poser des questions sur la connaissance interne, explorer des documents de manière conversationnelle, brainstormer avec un assistant configuré et conserver l'historique comme fil continu.
Comment cela fonctionne
Les utilisateurs sélectionnent un assistant, ajoutent éventuellement un contexte source, et la plateforme récupère les informations pertinentes pour soutenir l'échange.
Un espace de travail axé sur la récupération d’information pour trouver le contenu pertinent dans les bases de connaissance.
Pourquoi c'est utile
Il est conçu pour les équipes qui veulent un accès direct, orienté preuves, au matériel pertinent, aux extraits et aux informations de soutien, rapidement.
Comment cela fonctionne
Les utilisateurs cherchent dans une ou plusieurs bases de connaissance et reçoivent des résultats étayés par les collections de documents sélectionnées.
Un espace de travail pour vérifier si un contenu, un raisonnement ou un résultat s'aligne sur le contexte sélectionné.
Pourquoi c'est utile
Il aide les équipes à passer d'un contenu simplement généré à un contenu que l'on peut défendre face à une source de vérité.
Comment cela fonctionne
Les utilisateurs fournissent le contenu ainsi que l'assistant, les bases de connaissance ou les graphes de connaissance pertinents, et la plateforme renvoie une évaluation orientée alignement.
Un workflow structuré de recherche externe à l'échelle de l'organisation lorsque le contexte nécessaire n'est pas déjà présent dans les bases de connaissance internes.
Pourquoi c'est utile
Il stocke la requête, le résumé, la liste normalisée des sources, des métadonnées facultatives et les liens de retour vers les décisions si nécessaire.
Comment cela fonctionne
Une exécution de recherche recueille des informations externes en direct et les transforme en artefact réutilisable au lieu d'une session navigateur temporaire.
Un espace de génération piloté par modèles, conçu pour une création structurée plutôt que pour des prompts informels.
Pourquoi c'est utile
Il aide les équipes à produire des livrables répétables avec des sections, des modèles et des exécutions organisées plus faciles à standardiser et à relire.
Comment cela fonctionne
Les utilisateurs partent d'un modèle, définissent l'exécution, et la plateforme génère des résultats structurés section par section.
Des workflows IA réutilisables construits autour de recettes plutôt que de prompts ponctuels.
Pourquoi c'est utile
Prompt Recipe est orienté processus : les utilisateurs choisissent une méthode répétable et l'exécutent sur des bases de connaissance sélectionnées.
Comment cela fonctionne
Un utilisateur choisit une recette, sélectionne le contexte, lance une exécution et la plateforme stocke le résultat comme un artefact d'exécution réutilisable.
Les bases de connaissance, les graphes de connaissance et les artefacts préservés permettent au système de porter un vrai contexte organisationnel dans le temps au lieu de repartir de zéro à chaque exécution.
Les bases de connaissance sont des collections de documents utilisées pour la récupération et l'ancrage. Elles constituent l'ossature de nombreux workflows parce qu'elles transforment les documents organisationnels en contexte exploitable pour le travail IA.
Les graphes de connaissance ajoutent un contexte structuré aux workflows qui ont besoin d'informations sensibles aux relations au-delà du simple stockage de documents. Ils soutiennent l'idée plus large que Hey Zoran peut travailler à la fois avec un contexte documentaire et structuré.
La plateforme préserve l'historique des exécutions, les artefacts d'analyse, les pistes d'événements, les résultats structurés et le contexte réutilisable afin que le travail puisse être revisité, relu, relié à des workflows futurs ou réutilisé au sein d'une décision.
Ce que cela signifie
Voir le produit en action
Parlez avec l'équipe des workflows de décision, de recherche, de validation et de génération structurée construits autour de vos documents, de votre contexte opérationnel et de vos exigences de revue.