En août 2025, nous avons annoncé notre intention d'ajuster finement et d'utiliser nos propres modèles IA spécifiques au support client pour Fin. Depuis, nous avons publié plusieurs modèles personnalisés, les fin-cx models, le dernier modèle étant Fin Apex 1.0. Fin Apex 1.0 est construit sur un grand modèle open-weight, post-entraîné sur des données clients anonymisées, utilisant une approche d'apprentissage par renforcement interne.
Les fin-cx models sont entraînés à l'aide de données clients anonymisées provenant des espaces de travail clients actifs, ce qui aide Fin à fournir des réponses plus rapides et plus précises pour votre équipe. Les données clients restent privées, sécurisées et sont utilisées uniquement pour améliorer la performance du modèle pour Fin Al Agent.
Nous comprenons que certains clients ne souhaitent pas que leurs données clients anonymisées soient utilisées pour la formation et
l'ajustement fin. Pour cette raison, nous proposons une option de désinscription que les clients peuvent demander à tout moment en suivant le processus décrit ci-dessous.
Comment demander une désinscription
Si vous souhaitez vous désinscrire de la formation et de l'ajustement fin des modèles IA, vous pouvez faire une demande via Paramètres > Sécurité > Espace de travail.
Pour les clients sous contrat, votre Responsable de Relation vous accompagnera dans le processus de désinscription, ainsi que pour répondre à toutes questions supplémentaires que vous pourriez avoir.
Nous traiterons toutes les demandes de désinscription des clients dans les 30 jours suivant la soumission de votre demande. Une fois la désinscription accordée, nous n'utiliserons plus vos données clients pour la création de nouvelles données d'entraînement.
Note : En vous désinscrivant, vous pourriez ne pas bénéficier des améliorations de performance de Fin apportées par nos modèles IA.
FAQ
Que se passe-t-il si j'ai déjà choisi de me désinscrire de la formation et de l'ajustement fin des modèles IA ?
Les clients ayant déjà obtenu une désinscription continueront à voir leurs données clients exclues de toute donnée d'entraînement des modèles IA. Cela inclut les clients disposant d'un Business Associate Agreement (BAA), ainsi que ceux bénéficiant de nos plans d'hébergement régionaux EU ou AU et des comptes d'essai.
Puis-je me réinscrire à la formation et à l'ajustement fin des modèles IA à l'avenir ?
Oui, vous pouvez vous réinscrire via les paramètres de sécurité de votre espace de travail, ou en contactant notre équipe de support.
Où ces modèles personnalisés sont-ils ajustés finement et hébergés ?
Tous les fin-cx models actuels sont basés sur des modèles open source (weight) et l'entraînement ainsi que l'hébergement ont lieu dans notre infrastructure AWS.
Puis-je choisir quels modèles sont utilisés pour alimenter Fin ?
Non, les clients ne peuvent pas choisir quels modèles IA Fin utilise pour fournir les services. Intercom utilise un mélange de modèles pour garantir que Fin offre la meilleure performance possible à nos clients.
Pouvez-vous fournir plus de détails sur ce que vous entendez par données anonymisées ?
La signification de « données anonymisées » peut varier selon les lois de protection des données applicables à votre entreprise. Lorsque nous parlons de données clients anonymisées, nous entendons que nous supprimons les identifiants directs et indirects des personnes physiques, de sorte que les individus ne puissent pas être identifiés à partir des données d'entraînement, ainsi que toute référence spécifique au client comme le nom de l'entreprise ou l'adresse. La dé-identification est effectuée avant tout entraînement du modèle. Nous continuerons à traiter les données d'entraînement anonymisées comme soumises au RGPD, et conformément à nos obligations envers vous en tant que sous-traitant des données personnelles de vos clients.
Les modèles ajustés finement sont-ils capables de reproduire les données d'entraînement ?
Nos tests indiquent qu'il n'est pas possible, avec les moyens raisonnables actuellement disponibles, de : a) extraire des données personnelles sur des individus directement à partir de l'architecture du modèle ; ou b) inciter les modèles à reproduire des données personnelles issues des données d'entraînement.
Les données d'entraînement passent par un processus d'anonymisation, exécuté sur notre propre infrastructure, avant d'être utilisées pour ajuster finement un modèle IA.
Les modèles font partie de l'infrastructure de Fin (protégée par les mesures de sécurité applicables à toute notre technologie propriétaire) et sont soumis à l'architecture propriétaire de Fin (Fin AI EngineTM) qui garantit que les réponses sont basées sur le contenu de connaissance du client.
Certains des fin-cx models sont spécifiques à des tâches, non génératifs et incapables de produire une sortie textuelle, par exemple Fin Retrieval Fin Reranker.
Qui dois-je contacter si j'ai d'autres questions sur la formation ou l'ajustement fin des modèles IA ?
Veuillez contacter votre Responsable de Relation ou notre équipe de support pour plus d'informations.