Basis remplit un classeur fiscal 2x plus vite avec GPT‑6 Astra
GPT‑6 Astra a accompli des tâches complexes en 50 % moins de temps que GPT‑5.6 Sol et a démontré une compréhension plus approfondie de l’intention de l’utilisateur.
Test sur un classeur
50 %
Moins de temps pour remplir un classeur fiscal de 50 onglets par rapport à Sol lors du test de Basis.
Évaluations internes
20 %
Amélioration approximative des scores d’évaluation interne de Basis.
Basis(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre) développe des agents d’IA pour automatiser une grande partie du travail manuel quotidien des comptables, leur permettant de consacrer leur temps à des activités stratégiques plutôt qu’à des tâches répétitives. L’entreprise concentre ses recherches sur des agents capables d’accomplir de longues tâches de façon fiable et constate, avec GPT‑6 Astra, une meilleure compréhension de ce que les comptables veulent accomplir.
« GPT-6 Astra comprend vraiment mieux l’intention de l’utilisateur et le problème. »
Basis a comparé GPT‑6 Astra et GPT‑5.6 Sol sur un classeur fiscal complexe de 50 onglets. La tâche consistait à remplir le classeur avec exactitude et fiabilité, et GPT‑6 Astra s’est révélé nettement plus rapide.
« GPT-6 Astra peut remplir ce classeur en deux fois moins de temps que GPT-5.6 Sol. »
Basis a aussi constaté que GPT‑6 Astra prend de meilleures décisions dès le début d’une tâche, ce qui aide ses agents à suivre un parcours plus direct et à passer moins de temps à corriger des erreurs. Selon Troyanovsky, cela permet aussi au modèle d’utiliser les jetons plus efficacement.
Basis demande aussi à GPT‑6 Astra d’ajuster son effort de raisonnement à mesure qu’une tâche progresse, en augmentant les ressources de calcul pour les étapes difficiles et en les réduisant pour les étapes plus faciles. Le modèle peut effectuer ces ajustements tout en gardant son cache intact. Selon Troyanovsky, cela aide à réduire les coûts et le temps de réponse, rendant les tâches de longue durée plus économiques pour Basis et sa clientèle.
Basis a constaté une amélioration d’environ 20 % de ses scores d’évaluation interne avec GPT‑6 Astra, grâce à une meilleure compréhension de l’intention de l’utilisateur, notamment pour savoir quand poser des questions, signaler des hypothèses et suivre les consignes.
Basis évalue la façon dont ses agents travaillent et leurs réponses finales, notamment s’ils respectent les gabarits, consultent des sources primaires pour les questions fiscales et vérifient leur propre travail. GPT‑6 Astra peut déduire ces attentes à partir d’un contexte plus large, avec moins de consignes explicites.
Basis a ainsi moins besoin de rédiger des règles pour des situations particulières, et l’équipe a davantage confiance en la capacité de ses agents à gérer des situations qui dépassent celles couvertes par les tests internes.
