La plateforme qui
s'auto-répare.
Pendant que vos concurrents se réveillent face à des pipelines défaillants, Swashi détecte l'incident, propose la solution et la tient prête pour une approbation en un clic — avant même que vous ne le remarquiez.
La boucle d'auto-réparation
Cinq étapes, de la détection de l'incident au correctif approuvé par un humain — entièrement automatisées, à l'exception de l'approbation finale.
DÉTECTER
Watchdog surveille 24 agents via un battement de cœur continu en temps réel
15 modèles. Zéro surprise.
Chaque modèle a été extrait d'incidents de production réels. Le système les reconnaît instantanément — car il les a déjà vus.
Chaque correction devient
une connaissance future.
Chaque problème résolu est transformé en connaissance consultable. Lorsqu'un nouvel incident survient, le moteur récupère les corrections passées les plus pertinentes — classées par pertinence, récence et confiance.
Chaque résultat.
Une intelligence exponentielle.
Le système suit les résultats pendant 90 jours, extrait les modèles gagnants dans l'ADN de campagne et met sur liste noire les modèles échoués dans l'Anti-ADN — ainsi, chaque campagne est plus intelligente que la précédente.
Fenêtre de résultats de 90 jours
Chaque lead, e-mail, appel, réunion et événement de revenu est suivi. Le système apprend ce qui convertit réellement sur l'ensemble du cycle de vente.
ADN de campagne
Les meilleures accroches, offres, réponses aux objections, tons et fenêtres d'appel sont distillés à partir de résultats mesurés — et non de suppositions.
Anti-ADN
Les modèles qui ont échoué sont également conservés. Le système apprend ce qu'il ne faut PAS faire, prévenant ainsi les régressions coûteuses.
Bandit de Wilson Score
Les expériences utilisent des intervalles de confiance de score de Wilson — déplaçant dynamiquement le trafic vers les gagnants, et non des répartitions naïves 50/50.
Limite d'apprentissage globale
Vos données n'entraînent jamais d'autres locataires. Seuls les signaux agrégés dé-identifiés remontent — la confiance de l'entreprise est protégée.
Pas d'optimisation incontrôlée
Le système ne peut pas auto-éditer ses propres frameworks, réécrire les invites des agents ou déployer des modifications logiques sans approbation humaine.
Pas une boîte noire.
Vous gardez le contrôle.
Un impact plus élevé exige toujours une approbation plus élevée. Swashi ne déploie, ne fusionne ou ne modifie jamais rien de manière autonome sans une validation humaine.
La plateforme qui s'auto-répare
pendant que vous dormez.
L'auto-réparation et l'auto-apprentissage sont inclus dans chaque plan Swashi.