Cas d'usage Enterprise

Les problèmes d'automatisation qui comptent vraiment en informatique d'entreprise sont ceux qui se situent à l'intersection de plusieurs systèmes, de données non structurées, d'interfaces tierces peu fiables et d'inférence IA nécessitant une sécurité de niveau production. Ce sont les projets que la RPA traditionnelle gère sur le chemin heureux et rate partout ailleurs, et que les efforts d'intégration personnalisés prennent des mois à construire avant de casser au premier changement en amont.

Triggerfish aborde ces problèmes en combinant l'orchestration de flux de travail déterministe avec le raisonnement LLM aux points de décision, gouverné par une application de sécurité tenant compte de la classification que la couche IA ne peut pas contourner. Le résultat est une automatisation qui s'adapte quand le monde change, sans sacrifier les pistes d'audit et les contrôles de données que les systèmes de production exigent.

L'orchestration multi-systèmes couvre les flux de travail qui s'étendent sur une douzaine de systèmes ou plus avec des décisions contextuelles à chaque étape — procure-to-pay, onboarding, réponse aux incidents — sans la fragilité qui tue les pipelines rigides. L'ingestion de données non structurées traite le traitement des factures, l'intake documentaire et l'analyse des e-mails sans se casser quand les formats d'entrée changent, en remplaçant l'extraction positionnelle par la compréhension documentaire LLM. L'automatisation des portails tiers gère les portails fournisseurs, les sites gouvernementaux et les systèmes payeurs qui n'ont pas d'API, en utilisant une navigation visuelle dans le navigateur qui s'adapte lors des refonte d'interface au lieu de planter silencieusement. L'inférence IA dans les flux de travail de production comble l'écart entre les démos IA et les flux de travail durables en production, avec l'application de la sécurité, les pistes d'audit et l'orchestration des flux de travail intégrés dans la plateforme plutôt que rajoutés projet par projet.