Belva – Redefining Communication

AiDB est le système propriétaire de Belva pour stocker et consulter les informations d'une entreprise. Il organise documents, politiques et registres en une couche structurée, si bien que l'outil d'IA interroge une source unique et non un dossier d'archives. Belva le place comme la couche d'intelligence derrière les agents et les flux de travail, pas comme un chat autonome.

Le système reflète les changements au fil des mises à jour de l'équipe, sans étape de synchronisation manuelle. C'est là que la qualité de l'IA se joue : un assistant qui lit des données vivantes répond avec la politique en vigueur, tandis qu'un autre qui lit un export de trois mois répond avec une version que plus personne n'utilise. Belva annonce moins de réponses inventées et plus de précision.

Chaque entreprise travaille dans son propre AiDB, ce qui garde les données séparées et conformes à la façon de travailler de cette équipe. Belva le présente comme une propriété de confidentialité et non comme une option : la base de connaissance appartient à l'organisation et sa structure suit ses services et ses systèmes.

LawGoat commence par une conversation, pas par un formulaire. La personne explique le problème comme elle le raconterait à une connaissance, l'IA demande les éléments dont un avocat a besoin et rédige le dossier. L'objectif affiché est de se passer de vocabulaire juridique au départ, ce qui lève le premier obstacle pour qui ignore si son affaire relève du contrat, du logement ou d'autre chose.

Le dossier appartient à la personne qui l'a créé. Les avocats répondent au fichier au lieu de l'acheter, et l'utilisateur choisit quelles réponses ouvrir. En cas de changement de conseil, tout l'historique suit, sans rien réexpliquer. Belva affirme sans détour qu'elle ne vend pas les données des utilisateurs et ne passe pas d'appels non sollicités.

Belva décrit son travail de fond comme une réduction de la charge de contexte des grands modèles de langage, ce qui se traduit par des fenêtres utiles plus larges, des sorties appuyées sur les données de l'entreprise, une exécution plus stable quand l'environnement change et davantage d'autonomie pour les agents IA qui s'appuient sur ce contexte. La société parle d'ingénierie du contexte long plutôt que d'assemblage de prompts, et n'a publié aucun benchmark.