Modérer les textes en temps réel pour protéger votre marque et votre communauté
La solution hybride de Bodyguard détecte et supprime instantanément les contenus nuisibles — discours haineux, harcèlement, menaces, spam — dans plus de 45 langues et en moins de 100 millisecondes. Offrez des interactions plus sûres et protégez votre image de marque sur toutes les grandes plateformes.
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Une précision hybride pour une détection ultra-fiable
La modération de texte Bodyguard combine LLMs, règles linguistiques (NLP), machine learning classique et supervision humaine pour des résultats précis et contextuellement pertinents.
- Un mix sur mesure de technologies IA, adapté à chaque cas d’usage — bien au-delà des seuls LLMs.
- Analyse en temps réel, avec des temps de réponse inférieurs à 100 millisecondes.
- Prise en charge de 45+ langues, avec des modèles localisés capables de comprendre l’argot, les expressions idiomatiques et les nuances culturelles.
Une modération instantanée avec une véritable intelligence contextuelle
Les capacités d’analyse contextuelle de Bodyguard font toute la différence face aux solutions purement automatisées.
- Distingue les propos toxiques des expressions inoffensives selon le contexte.
- Analyse le type d’interaction : entre utilisateurs, en groupe, en famille, ou lorsqu’il s’agit de mentions de marques.
- Prend en compte le contexte d’usage, la sensibilité du destinataire, ainsi que les nuances culturelles et linguistiques.
Une technologie en constante évolution pour garder une longueur d’avance
Nos modèles de détection et de classification sont continuellement mis à jour pour vous protéger des nouvelles formes de toxicité dès leur apparition.
- Nos LLMs sont enrichis chaque jour grâce aux retours de modérateurs humains et de linguistes experts.
- Des locuteurs natifs actualisent la taxonomie pour intégrer les évolutions culturelles et les nouveaux langages à risque.
- Le résultat ? Une suppression instantanée et précise des contenus toxiques, avec un niveau de fiabilité inégalé.
Questions fréquentes
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