À propos d'UGLYPEAR DATA

Qui sommes-nous ?

Compression de documents haute performance × ingénierie des données RAG

RAG Data Engineering Platform

Extraction → Nettoyage → Anonymisation → Compression → Découpage → Évaluation : vos documents d'entreprise deviennent une base de connaissances que l'IA comprend, à laquelle elle se fie et qu'elle exploite en toute sécurité

Guangzhou UGLYPEAR DATA Technology Co., Ltd. est un éditeur de logiciels spécialisé dans la compression de fichiers et l'ingénierie des données pour l'IA. La qualité des réponses d'une IA dépend de celle des données qu'on lui fournit. Forts de notre moteur de compression Rust développé en interne et de la plateforme RAG Data Engineering Platform, nous transformons automatiquement vos contrats, rapports, plans et documents numérisés épars en connaissances propres, sûres, sourcées et consultables — des connaissances qui donnent le meilleur d'elles-mêmes quel que soit le grand modèle auquel vous les connectez. Déploiement intégralement sur site : les données ne quittent jamais votre réseau interne.

Notre démarche est celle de l'ingénieur : chaque capacité technique annoncée peut être vérifiée dans le code source ou dans le produit. Ni exagération, ni promesse en l'air.

Nos activités

De la compression de documents à l'ingénierie des données RAG : une chaîne de traitement complète

Plateforme d'ingénierie des données RAG

Un pipeline à cinq étages qui prend en charge vos fichiers et les traite automatiquement de bout en bout :

Extraction — Six formats : PDF/OFD/Word/Excel/PPT/XPS, plus l'OCR pour les documents numérisés
Nettoyage — En-têtes, pieds de page, numéros de page et filigranes supprimés ; doublons éliminés automatiquement
Anonymisation — 13 catégories d'informations sensibles détectées et masquées par IA ; chaque traitement est auditable
Découpage — Segmentation intelligente selon le type de document, liens parent-enfant, enrichissement à quatre niveaux
Évaluation — Contrôle qualité à trois niveaux (structure/relations/contenu) ; chaque anomalie est attribuée à l'étape fautive

Découvrir la plateforme RAG Data Engineering Platform →

Solutions pour huit grands secteurs

Pas de réglage unique pour tous : les stratégies de traitement sont déclinées par secteur sur quatre canaux (texte, images, tableaux, structure) :

Huit secteurs couverts : juridique, santé, finance, secteur public, enseignement et recherche, industrie, e-commerce, entreprise
Les données critiques sont conservées à 100 % : numéros de dossier, dosages, montants — rien ne se perd
Taux de compression encore amélioré de 13 % en moyenne ; pertinence de la recherche IA de 99,2 %
5 à 10 stratégies prédéfinies prêtes à l'emploi pour chaque secteur

Voir les solutions sectorielles →

SmartSlim

Une gamme de compression destinée aux particuliers comme aux entreprises :

SmartSlim Desktop — application multiplateforme Tauri 2.0 + React 19
Éditions Serveur / Réseau — FastAPI en serveur autonome ou cluster Docker+K8s
SDK de compression Rust — interface C ABI, précompilé pour 6 plateformes
Plus de 40 formats de fichiers répartis en 10 grandes catégories

Voir les produits SmartSlim →

Architecture de marque

Comment s'articulent la marque d'entreprise et les marques produits

Marque d'entreprise : UGLYPEAR DATA

La marque de l'entité société ; elle porte le socle technique et la culture d'entreprise

Marque IA : UGLYPEAR AI

La marque technologique de l'ère de l'IA ; elle porte la plateforme RAG Data Engineering Platform et les huit solutions sectorielles

Marque produit : SmartSlim

La marque produit ouverte sur le marché ; elle porte les quatre formes de produits

SmartSlim Desktop

Application de bureau multiplateforme Tauri 2.0 + React 19, destinée aux particuliers

Éditions Serveur / Réseau

Déploiement autonome Python FastAPI ou microservices Docker+K8s, destiné aux entreprises

SDK de compression Rust

Interface C ABI, précompilé pour 6 plateformes, pour l'intégration dans des systèmes tiers

Socle technique : les quatre formes de produits partagent le même moteur de compression Rust développé en interne — capacités de compression, formats pris en charge et standards de qualité restent identiques d'une forme à l'autre.

Savoir-faire technique

Chaque capacité annoncée peut être vérifiée dans le code source ou dans le produit

Moteur de compression Rust développé en interne — non pas un simple habillage d'outils open source : des algorithmes de compression jusqu'à l'ordonnancement, tout est conçu en maison
Chaîne RAG Data Engineering Platform entièrement automatisée — extraction → nettoyage → anonymisation → compression → découpage → évaluation : déposez le fichier, tout se fait
Boucle d'évaluation à trois niveaux — structure, relations, contenu : chaque cas erroné est attribué à l'étape précise (découpage, nettoyage ou anonymisation)
Précompilation pour 6 plateformes — linux-x64/arm64, linux-server-x64/arm64, macos-universal, windows-x64
Stack moderne Tauri 2.0 + React 19 — installateurs compacts et faible empreinte mémoire, loin des solutions Electron traditionnelles
Architecture cloud native Docker / K8s — orchestration de 8 services avec Docker Compose, mise à l'échelle automatique via Kubernetes HPA
SDK en C ABI — interface interlangage standardisée pour l'intégration avec les principaux langages : Python, Node.js, Java, Go…
Backend asynchrone FastAPI — appels natifs au moteur Rust : efficacité de développement et performances d'exécution réunies
Architecture de sécurité à couches — protections différenciées côté bureau et côté serveur ; chaque appel est vérifié à son niveau
Plus de 40 formats en 10 grandes catégories — images, PDF, OFD, Office, vidéo, audio, texte : la couverture est complète

Notre cap

La qualité des données, avec un pipeline sans cesse affiné

Faire évoluer le moteur Rust

Affiner les algorithmes de compression, en taux comme en vitesse
Renforcer la sécurité mémoire et le traitement concurrent
Réduire l'empreinte des ressources pour couvrir davantage d'équipements
Rester en phase avec les évolutions de l'écosystème Rust

Approfondir le pipeline de données RAG

Étendre la couverture des formats en extraction et en nettoyage
Enrichir la bibliothèque de stratégies sectorielles
Renforcer la gestion des habilitations et l'audit
Parfaire la gouvernance de l'actualité des connaissances

Élargir les formats pris en charge

Couvrir davantage de formats de fichiers professionnels
Approfondir la prise en charge des documents à mise en page fixe (OFD, XPS…)
Prendre en charge les nouveaux formats multimédias
Prioriser selon les besoins exprimés par les utilisateurs

Améliorer performances et confort

Accroître le débit du traitement par lots
Réduire la latence de compression des fichiers volumineux
Soigner l'ergonomie de l'application de bureau
Renforcer supervision et observabilité