OnDemand
OnDemand AI · Marketing · Apprentissage · Autres · Chatbot
OnDemand est une plateforme d'IA fondée sur le RAG pour créer des agents, brancher des données privées et les publier via API, avec un catalogue de modèles et la possibilité d'apportez votre propre modèle.
À propos de OnDemand
About
Qu'est-ce qu'OnDemand
OnDemand AI est un PaaS d'IA qui sert à glisser des agents dans des logiciels déjà en place. Vous reliez la plateforme à vos documents et à vos services, vous choisissez un modèle, puis vous publiez le tout sous forme d'agent, de point d'accès chat ou de flux de travail.
La génération augmentée par récupération occupe le centre du produit, ce n'est pas un module ajouté après coup. Presque tous les outils servent à répondre à partir des données de l'entreprise et à déclencher des actions dans des systèmes externes. Le montage de la recherche compte donc davantage que la rédaction du prompt.
La vraie limite tient au public visé. OnDemand suppose une aisance avec les API et les données structurées. Il n'existe pas d'application grand public, et les offres payantes sont chiffrées au projet, sans grille publique sur le site.
Premiers pas
- Créez un compte sur app.on-demand.io et ouvrez le Playground pour tester un modèle sans écrire de code.
- Générez une clé d'API dans le tableau de bord, puis envoyez une première requête à https://api.on-demand.io/.
- Importez des documents ou connectez une source de données, et montez un agent de connaissance pour que les réponses sortent de ce contenu.
- Ajoutez des outils, des agents REST ou un flux, puis publiez l'ensemble comme point d'accès pour votre application.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de OnDemand.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Développeurs backend et full stack
- Ingénieurs IA en entreprise de taille moyenne
- Équipes produit qui ont déjà un corpus
Tâches
- Monter un assistant de support sur les articles du centre d'aide et les anciens tickets, avec des réponses appuyées sur les documents d'origine.
- Exposer des services REST internes comme agents pour qu'une requête chat consulte le statut d'une commande ou ouvre un ticket.
- Comparer le comportement de plusieurs modèles sur le même jeu de données privé avant de choisir un fournisseur, puisque le modèle se change derrière le même agent.
Cas d'usage
- Un pilote qui doit montrer une IA opérationnelle en quelques semaines
- Les équipes réglementées qui ne peuvent pas envoyer leurs documents vers un point d'accès inconnu
- Le travail de back office en plusieurs étapes, réception, classement et orientation, où un flux remplace une série de scripts.
Fonctionnalités clés
Catalogue de modèles et Playground
OnDemand fournit un catalogue de modèles hébergés pour le texte, la vision et les données, et le Playground vous laisse comparer les réponses avant de trancher. Vous lancez un même prompt sur plusieurs modèles, puis vous gardez celui qui tient dans le budget et la latence. C'est le moyen le plus rapide de savoir si une tâche est faisable avant de construire autour.
BYOI et BYOM
Bring Your Own Inference dirige OnDemand vers un point d'accès que vous exploitez déjà. Bring Your Own Model va plus loin : déployez un modèle Hugging Face sur vLLM avec des GPU dédiés et votre propre jeton pour des poids privés. Un modèle ajusté reste ainsi en production sans déplacer de données ni payer deux fois l'hébergement.
Agents et connecteurs
Les agents font sortir le modèle du chat. Un agent REST transforme un schéma OpenAPI en actions appelables, un agent de connaissance répond depuis des documents indexés, et les connecteurs relient des services externes par OAuth. Les agents IoT en MQTT et l'agent terminal couvrent appareils et serveurs, ce qui pèse quand le flux touche au matériel.
Constructeur de flux d'agents
Le constructeur enchaîne modèles, agents et logique dans un pipeline reproductible. Les nœuds gèrent les embranchements, les transformations de données et les appels d'outils, si bien qu'un travail en plusieurs étapes tourne comme un flux et non comme une file de scripts. Chaque flux publié dispose de son point d'accès et de son historique d'exécution, ce qui facilite le diagnostic des erreurs.
RAG avec recherche vectorielle et gestion de fichiers
Les fichiers importés sont analysés, découpés en segments et stockés dans une base de données vectorielle gérée. Les réponses s'appuient sur ces segments, et les réglages de recherche restent accessibles pour ajuster la taille des segments et le nombre de résultats. La gestion de fichiers encaisse les documents volumineux, donc un PDF de 200 pages ne bloque pas l'ingestion.
API, webhooks et applications serverless
Chaque objet possède son API : chat, agents, flux et exécutions, derrière une même URL de base avec clés et quotas standard. Les webhooks renvoient le résultat à votre système à la fin d'une exécution. Les applications serverless hébergent de petites fonctions à côté des agents, ce qui réduit le nombre de services à exploiter.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Recherche, agents, flux et accès API au même endroit, une fonction RAG n'exige donc pas quatre fournisseurs.
- BYOM sur GPU dédiés est une option concrète pour les équipes soumises à des exigences de confidentialité, pas un argument commercial.
- Le Playground ramène la comparaison de modèles de plusieurs jours à un après-midi.
- Les flux publiés exposent des journaux d'exécution, utiles quand un agent renvoie une réponse fausse.
Inconvénients
- Le tarif est chiffré au projet, impossible d'estimer une facture mensuelle avec le seul site. La validation budgétaire prend plus de temps.
- La plateforme suppose une familiarité avec les API. Un profil non technique trouvera le tableau de bord dense et la documentation pensée pour des développeurs.
- La qualité de la recherche dépend de la préparation des documents. Une source mal structurée produit des réponses assurées et fausses.
Questions fréquentes
OnDemand sert à ajouter des agents IA et de la recherche à des produits existants. Les usages courants vont de l'assistant de support sur documents internes aux points d'accès chat qui appellent des API maison, en passant par les flux de back office automatisés.
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Alternatives à OnDemand
ngram 2.0
ngram · Vidéo · Marketingngram 2.0 est un générateur de vidéo IA conçu pour les équipes. Il transforme un prompt, un enregistrement d'écran ou l'URL d'un produit en vidéo explicative, en démo ou en vidéo avec avatar IA, et chaque scène reste modifiable.
shippedit.me
Krawlup · Marketing · Entrepriseshippedit.me renvoie désormais vers Krawlup, une plateforme web qui audite le SEO, l'AEO et la vitesse chaque semaine, puis transmet les correctifs aux agents de code via MCP.
MePersona
MePersona, Inc. · Rédaction · Productivité · MarketingMePersona est une boîte de réception unifiée avec IA pensée pour les créateurs. Elle apprend votre style, rédige des réponses aux messages de vos fans sur 12 plateformes et n'envoie que ce que vous validez.