Rogo Intelligence codifie le savoir-faire d'un cabinet en donnée structurée

Rogo Intelligence transforme le savoir informel des institutions financières en données structurées et sécurisées, indépendantes des modèles d'IA.

Le savoir d'un cabinet a longtemps eu pour destin de s'évaporer, les présentations finissant archivées, les échanges enfouis dans les messageries, et le raisonnement derrière une décision restant dans la tête de celui qui l'a prise. Rogo, spécialisée dans l'IA pour les métiers de la finance, en fait le point de départ de Rogo Intelligence, une couche de contexte placée entre les connaissances d'une maison et les systèmes d'IA qui les exploitent.

L'éditeur situe son produit contre deux insuffisances. Les systèmes en place, CRM, data rooms et bases documentaires, enregistreraient des fragments d'activité sans le raisonnement qui les sous-tend, et dépendent d'une mise à jour manuelle qui les laisse vieillir. La mémoire des chatbots, elle, a été pensée pour un individu et stockée en texte libre, ce qui devient un risque de gouvernance dans une institution financière où circulent des informations privilégiées non encore publiques (MNPI), dès lors qu'attribution, permissions et traçabilité font défaut.

Trois partis pris structurent la réponse. Le savoir y est traité comme une donnée structurée plutôt que comme une collection de conversations, organisé en entités durables que l'on relie, enrichit et interroge, les CRM et dossiers d'opérations s'alimentant au fil des travaux terminés. Chaque élément porte ensuite sa provenance, son auteur, ses permissions et un journal d'audit, les contenus produits dans un périmètre MNPI restant cloisonnés, tandis que les échanges sensibles, les pistes exploratoires et les affirmations non étayées n'entrent pas dans la mémoire permanente. La couche est enfin présentée comme indépendante de tout modèle de fondation, de sorte qu'une maison puisse changer de modèle sans reconstruire son contexte.

L'argument tient dans une projection que l'entreprise assume : à mesure que les capacités des modèles de pointe convergeront, ce qui distinguerait un acteur d'un autre serait moins le modèle employé que la couche de savoir bâtie par-dessus.