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Recherche & développement
Notre vision
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Faire Progresser l'IA Générative par l'Innovation
L'équipe de R&D de LightOn joue un rôle essentiel dans l'avancement du domaine de l'IA générative grâce à une innovation et un développement continus. Leur expertise couvre la création et le perfectionnement de grands modèles de langage (LLM) qui constituent la base de la plateforme Paradigm, une solution d'IA complète conçue pour une utilisation en entreprise. Cette plateforme simplifie l'intégration de l'IA générative dans les flux de travail des entreprises, offrant des options sur site et dans le cloud pour garantir flexibilité et évolutivité en fonction des besoins de chaque entreprise.
Publications récentes
The Retriever You Actually Need
Introducing LateOn and DenseOn, two Apache 2.0 retrievers: SOTA on BEIR, built to generalize.
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LightOnOCR-2, modèle open source, surpasse Claude, GPT-5, Qwen3 et Mathpix en extraction de tableaux
L'information la plus précieuse des documents d'entreprise ne se trouve pas dans les paragraphes. Elle se trouve dans les tableaux.
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The Bloated Retriever Era Is Over
Reason-ModernColBERT tops BrowseComp-Plus, the most rigorous agentic search benchmark, across every metric, with 54× fewer parameters and fewer search calls.
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Day Zero of Multi-Vector Retrieval
Introducing ColBERT-Zero: late interaction model trained from scratch with PyLate
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LightOnOCR-1B: Making Knowledge Machine-Readable
Introducing LightOnOCR-1B, a 1B parameter vision language model for OCR that pushes the Pareto frontier.
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La révolution de la recherche (d’information) multi-vecteurs chez LightOn : de la recherche à la mise en production
Découvrez comment la late-interaction stack de LightOn — ModernBERT, PyLate et FastPlaid transforme la recherche sémantique et le retrieval en IA, en passant de la théorie académique aux systèmes de production.
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FastPlaid : Amener la recherche multi-vecteurs à l’échelle de la production
FastPlaid est le moteur open source en Rust de LightOn pour la recherche à interaction tardive. La version 1.10.0 introduit des index actualisables de manière incrémentale — 6,5× plus rapides que Stanford PLAID, permettant à vos pipelines RAG, de recommandation ou de recherche d’évoluer en temps réel, sans interruption.
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