SandboxAQ

Qu’est-ce que SandboxAQ AI

SandboxAQ AI est une plateforme d’intelligence artificielle et de calcul avancé conçue pour résoudre des problèmes concrets à l’échelle industrielle. Elle combine simulation par IA, gestion de la cryptographie pour la cybersécurité et IA sensing afin d’aider les organisations à prendre des décisions fondées sur la science. Au cœur de l’offre, les Large Quantitative Models (LQMs) reposent sur les lois de la physique, de la chimie, de la biologie et de l’économie pour modéliser, optimiser et sécuriser des systèmes complexes dans le monde réel.

Fonctionnalités principales de SandboxAQ AI

• Large Quantitative Models (LQMs) : modélisation quantitative ancrée dans les lois scientifiques pour des prévisions robustes et des décisions mesurables.
• Simulation par IA : exploration rapide de scénarios, optimisation de paramètres et réduction du temps d’expérimentation.
• Cybersécurité et cryptographie : inventaire, analyse et gestion des actifs cryptographiques pour renforcer la sécurité et réduire les risques.
• IA sensing : détection et interprétation de signaux complexes (capteurs, données industrielles) pour la surveillance et l’alerte précoce.
• Intégration entreprise : APIs, pipelines de données et tableaux de bord pour s’intégrer aux workflows existants.
• Gouvernance des modèles : traçabilité des jeux de données, paramètres et résultats pour l’audit et la conformité.

À qui s’adresse SandboxAQ AI

La plateforme s’adresse aux grandes organisations et équipes techniques cherchant à optimiser des processus critiques et à sécuriser leurs systèmes : industries pharmaceutiques et chimiques, énergie et utilities, finance et assurance, santé, télécommunications, défense et secteur public, ainsi qu’aux équipes de cybersécurité et de R&D qui opèrent avec de forts enjeux de fiabilité et d’échelle.

Comment utiliser SandboxAQ AI

1. Définir le cas d’usage prioritaire (simulation, sécurité cryptographique, détection par capteurs, optimisation).
2. Connecter les sources de données pertinentes (mesures, historiques, inventaires, référentiels).
3. Configurer ou sélectionner les LQMs adaptés et leurs hypothèses scientifiques.
4. Lancer les simulations, calibrer les modèles et valider les métriques de performance.
5. Intégrer les résultats via API et tableaux de bord dans les outils métiers.
6. Mettre en place la gouvernance : suivi des versions de modèles, audit et supervision continue.

Cas d’utilisation de SandboxAQ AI

– Recherche pharmaceutique : simulation moléculaire pour prioriser des candidats et réduire les cycles d’expérimentation.
– Énergie : optimisation de réseaux et scénarios de demande/offre, maintenance prédictive via signaux capteurs.
– Finance : modèles quantitatifs pour gestion des risques, stress tests et tarification fondée sur l’économie réelle.
– Cybersécurité : cartographie et gestion des dépendances cryptographiques, réduction de la surface d’attaque.
– Télécoms et industrie : détection d’anomalies en production et amélioration du rendement.

Tarification de SandboxAQ AI

Les informations tarifaires détaillées ne sont pas publiquement disponibles. La solution étant orientée entreprise, les tarifs et modalités d’accès sont généralement fournis sur devis en fonction du périmètre (modules, volumes de données, intégrations). Pour connaître les options et éventuelles évaluations, il est recommandé de contacter l’éditeur.

Avantages et inconvénients de SandboxAQ AI

Questions fréquentes sur SandboxAQ AI

• SandboxAQ AI peut-il s’intégrer à nos systèmes existants ?

  Oui, la plateforme propose des intégrations via API et des flux de données compatibles avec des environnements d’entreprise.

• Qu’est-ce qu’un Large Quantitative Model (LQM) ?

  Un LQM est un modèle quantitatif de grande échelle, fondé sur des lois scientifiques, conçu pour simuler et optimiser des systèmes réels.

• Quels types de données sont nécessaires ?

  Selon le cas d’usage : données expérimentales, télémétrie capteurs, historiques opérationnels, inventaires cryptographiques, et données économiques pertinentes.

• La solution convient-elle aux secteurs réglementés ?

  Oui, l’accent mis sur la traçabilité, la gouvernance et l’audit des modèles répond aux exigences des environnements réglementés.

• Proposez-vous une version d’essai ?

  Les informations publiques ne détaillent pas d’essai libre-service ; il convient de solliciter l’éditeur pour étudier les options d’évaluation.