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TRX22

TRX22 · Plateformes et Entreprises

Nous architecturons des plateformes IA à haute efficacité.

Toute l'inférence de votre organisation passe d'abord par une couche qui protège la donnée sensible, allège la requête avant l'appel, et enregistre qui a fait quoi, combien cela a coûté et ce qui a été bloqué.

Sécurité et gouvernance appliquées au point de passage, pas dans un rapport a posteriori.

Protection

avant l'envoi

Membrane tourne en permanence, sans interrupteur

Noyau

Rust + Python

TRX Core v2, compilé sur le chemin critique

Télémétrie

1 enregistrement / requête

Coût, énergie, blocage et responsable

Partenariats

  • AnthropicClaude Certified Partner
  • NVIDIAProgramme Inception

Qui sommes-nous

Une entreprise de produit, pas un cabinet de conseil externe.

L'adoption accélérée de l'IA générative a ouvert une lacune structurelle : il manque une infrastructure de gouvernance, de sécurité et d'efficacité entre les organisations et les modèles qu'elles utilisent.

Technologie propriétaire validée par un benchmark reproductible, plus un pôle de conseil qui l'applique en transformation agile et déploiement de la gouvernance.

Mission

Rendre l'adoption de l'IA dans les organisations auditable, sûre et efficace, en donnant aux entreprises et aux gouvernements le contrôle qui leur manque aujourd'hui sur comment, où et à quel coût l'IA est utilisée.

Vision

Être l'infrastructure de gouvernance de l'IA de référence pour les marchés entreprise et gouvernemental : la couche entre toute organisation et tout modèle d'IA qu'elle utilise.

Anthropic
OpenAI
VertexAI
DeepSeek
Gemini
Mistral

La plateforme

Trois couches, construites dans cet ordre.

Le plan de contrôle d'abord, car il crée de la valeur sans exiger de GPU propre. L'exécution nationale ensuite. Le modèle en dernier. Chaque couche n'entre que lorsque la précédente est éprouvée.

Plan de contrôle

em operação

TRX Canopy

Le noyau d'efficacité et de gouvernance entre vous et l'IA. Passerelle compatible OpenAI, DLP déterministe avant l'envoi, FinOps par service et piste d'audit scellée.

Voir le produit

Exécution

em desenvolvimento

TRX Sovereign Engine

Inférence de modèles open-weight sur infrastructure NVIDIA hébergée par des partenaires au Brésil, avec résidence des données et isolation par locataire.

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Modèle

roadmap

TRX Canopy.AI

Modèle de langage de base souverain pour les flux corporatifs, la génération de code et l'usage d'outils par des agents autonomes.

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Les questions difficiles

Ce qu'on demande avant de signer.

Des réponses courtes, y compris celles qui ne favorisent pas la vente. Un « non » vérifiable vaut plus en comité de direction qu'un « oui » qui ne survit pas à un audit.

Mon équipe devra-t-elle changer d'outil ?

Non. La passerelle est compatible OpenAI, donc ce qui change c'est l'URL de base — le code déjà écrit continue de fonctionner. Ce que l'équipe gagne, c'est une clé virtuelle par service, avec budget, limite de débit et modèles autorisés propres.

La donnée sensible sort-elle de mon infrastructure ?

Membrane inspecte à l'intérieur de votre réseau, avant l'envoi, et ce qu'elle conserve d'une détection est un hachage du contenu. Pour qui ne peut pas laisser sortir la donnée de l'installation, il existe Canopy On-Premise ou Offline.

Cela me met-il en conformité avec le RGPD et l'AI Act ?

Non, et méfiez-vous de qui dit le contraire. Canopy prend en charge les exigences : il enregistre les décisions, applique les avis de façon déterministe et conserve la preuve. La certification et la garantie de conformité ne sont pas les nôtres à donner.

Qui peut effacer la piste d'audit ?

Personne, pas même les administrateurs. Le journal est en ajout seul et chaîné. Et le panneau montre aussi les appels où un contrôle ne s'est pas appliqué, avec le motif, car c'est cette liste qu'un audit demande en premier.

Contact

À la recherche de nos premiers Design Partners.

Si votre organisation utilise déjà l'IA en production et ne peut pas répondre précisément à combien cela coûte, ce qui a été traité et qui l'a déclenché, c'est exactement cette conversation.

Entreprises

Moyennes et grandes entreprises ayant déjà l'IA en production et devant répondre à combien elle coûte, ce qu'elle a vu et qui l'a utilisée.

Gouvernement

Organismes publics, avec une voie de contractualisation directe via la loi brésilienne 14.133 par le CPSI, et une option On-Premise pour la donnée qui ne peut sortir de l'installation.