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 montré une compréhension plus fine de l’intention de l’utilisateur.
Test sur un classeur
50 %
de temps en moins pour remplir un classeur fiscal de 50 onglets par rapport à Sol lors du test de Basis.
Évaluations internes
20 %
d’amélioration environ des scores d’évaluation interne de Basis.
Basis(ouverture dans une nouvelle fenêtre) développe des agents d’IA pour automatiser une grande partie du travail manuel quotidien des comptables, afin qu’ils consacrent leur temps aux activités stratégiques plutôt qu’aux tâches répétitives. L’entreprise concentre ses recherches sur des agents capables d’accomplir de longues tâches de manière fiable. Avec GPT‑6 Astra, elle constate une meilleure compréhension des objectifs des comptables.
« GPT-6 Astra comprend mieux l’intention réelle 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 montré nettement plus rapide.
« GPT-6 Astra est capable de remplir ce classeur en deux fois moins de temps que GPT-5.6 Sol. »
Basis a également constaté que GPT‑6 Astra prend de meilleures décisions dès le début d’une tâche, ce qui aide ses agents à suivre un chemin plus direct et à passer moins de temps à corriger des erreurs. Selon Troyanovsky, cela permet aussi au modèle d’utiliser les tokens plus efficacement.
Basis fait également ajuster l’effort de raisonnement de GPT‑6 Astra au fil d’une tâche : le modèle mobilise davantage de ressources de calcul pour les étapes difficiles, et moins pour les étapes plus simples. Le modèle peut effectuer ces ajustements tout en conservant son cache intact. Selon Troyanovsky, cela contribue à réduire les coûts et le temps de réponse, rendant les tâches de longue durée plus économiques pour Basis et ses clients.
Avec GPT‑6 Astra, Basis a constaté une amélioration d’environ 20 % de ses scores d’évaluation interne, grâce à une meilleure compréhension de l’intention de l’utilisateur, notamment pour savoir quand poser des questions, signaler des hypothèses et suivre les instructions.
Basis évalue la façon dont ses agents travaillent ainsi que leurs réponses finales, notamment s’ils respectent les formats prédéfinis, 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 d’instructions explicites.
Basis a ainsi moins besoin de rédiger des règles pour chaque situation, et l’équipe a davantage confiance dans la capacité de ses agents à gérer des situations au-delà de celles couvertes par les tests internes.
