Gnbly vs Lettria

Gnbly est un studio d'automatisation qui développe des logiciels natifs en IA pour les équipes commerciales, de contenu et d'opérations. L'entreprise propose trois produits sur une infrastructure IA partagée : NatterGPT pour les agents vocaux, Vidsue pour la production vidéo longue et WorkerFleet pour l'automatisation opérationnelle. Chaque outil fonctionne sur les mêmes modèles, couche mémoire et pile de sécurité.

Comparé à l'achat de solutions ponctuelles distinctes, Gnbly regroupe des produits spécialisés partageant la même infrastructure. Vous optez pour une suite mono-éditeur au prix d'une mémoire inter-produits plus approfondie, mais chaque produit dispose toujours de son propre site et de ses propres tarifs plutôt qu'un tableau de bord unifié.

Gnbly cible les opérationnels de sociétés en phase de croissance souhaitant automatiser la voix, la vidéo et les flux de travail sans construire d'infrastructure d'agents personnalisée. NatterGPT gère les appels entrants et sortants en mode copilote, Vidsue transforme des scripts en vidéos prêtes à être publiées, et le studio rapporte plus de 12M d'actions d'agents mensuellement dans plus de 40 pays.

Lettria construit une couche de contexte graphique qui transforme les documents d'entreprise et les bases de données en graphes de connaissances soutenus par une ontologie pour les équipes d'automatisation. Son produit Knowledge Studio GraphRAG analyse les PDF, tableaux, exports SAP et annexes scannées, puis répond à des questions à plusieurs sauts avec des citations de sources. Perseus est la plateforme de développement pour générer des ontologies et des graphes sans modélisation manuelle de chaque entité.

Les outils Vector RAG récupèrent des segments similaires ; Lettria suit des relations explicites à travers des données structurées et non structurées. L'entreprise publie des comparaisons de référence montrant des agents graphiques avec une précision globale de 81,7 % contre 57,5 % pour les agents vectoriels, ainsi que des affirmations de conversion texte-vers-graphe avec une précision supérieure de 30 % et une extraction jusqu'à 400 fois plus rapide que les LLM généraux. Ce compromis favorise les équipes réglementées qui ont besoin de pistes d'audit plutôt que d'une recherche sémantique rapide.

Les groupes financiers, de santé, juridiques et d'ingénierie utilisent Lettria pour les déclarations ESG, la littérature biomédicale, les corpus de contrats et les manuels techniques. Les études de cas citent Alfa Laval (+30 % de précision d'extraction), AP-HP (+60 % de recherche plus rapide) et Wisecube traitant 108 Go de texte biomédical en plus de 500 classes surveillées.