The Bayes Platform

The first open-source AI agent platform built for public services: agents that follow your protocols, your methods and your boundaries, and data that stays in-house.

Notre propositionWhat we offer

  1. Vos équipes métierYour domain teamsElles conçoivent leurs agents elles-mêmes, sans code, sur leurs protocoles et leurs sources.They build their agents themselves, with no code, on their own protocols and sources.
  2. La Plateforme BayesThe Bayes PlatformElle valide chaque agent avant sa mise en service, le suit en production et le branche sur vos outils.It validates every agent before launch, monitors it in production and plugs it into your tools.
  3. Votre infrastructureYour infrastructureLe code est sous licence MIT, agnostique du modèle et de l’hébergement : vous gardez la main.The code is MIT-licensed, model- and hosting-agnostic: you stay in control.
They used the Bayes Platform to improve lives
France Travail
National operator

The jobseeker's AI coach

The caseworker never switches tools: the agent lives inside the business application they already use and calls official reference data through verified tools.

6 Mjobseekers in the operator's scope
AP-HPHôtel-DieuBOpExBOPA
Public hospital

The use cases built by caregivers

Trained caregivers start from a pre-validated base and build their own use cases. IT keeps the path to production without being the bottleneck.

23healthcare use cases built across 15+ hospitals
République Togolaise
State platform

A whole state's procedures, one message away

One platform for every ministry, and citizen agents in local languages and voice notes.

9 Mcitizens in the state platform's scope
Reliability

A platform built for public-service requirements

What sets us apart

A platform built for public-service requirements

OECD.AI — Austrian Employment Chatbot Reproduces Gender Biasoecd.ai, incident register
Real caseNaively applying AI for public services doesn't work

A public employment chatbot learned the gender bias its data contained. Nobody had given it eligibility rules, and nothing measured that gap before it went live.

How it should have been done

An agent bound by explicit eligibility rules rather than a model left free, guardrails on protected attributes, and monitoring in production that measures the gap between groups.

Type I errorit asserts what is falseNaive RAG returns sources that look relevant, but not for the right populationConcrete example

A clinician asks what to do about an isolated fever. The agent returns a real, properly cited protocol: the one for infants under three months. The patient is an adult. It answered the question, not the person.

How it should have been done

An explicit status match: the population a document applies to is a property of that document, which the agent matches against the file before answering. A rule, not a distance between vectors.

Type II errorit denies what is trueTaking information not found as proof that the right is absentConcrete example

A woman who left the marital home after domestic violence applies for priority housing. Her file carries no protection order, so the agent rules her ineligible. The order exists: it was never added to the file.

How it should have been done

A process that validates step by step and knows when to ask rather than decide. Not finding a document and knowing it does not exist are two different states.

Type I errorit asserts what is falseTaking the first source found as fact while the sources contradict each otherConcrete example

The agent returns a benefit ceiling read off a three-year-old page. A law has changed it since and its implementing decree is not out. Three texts say three things; the agent cites one, and never flags the disagreement.

How it should have been done

The hierarchy and the dates of your texts are rules the agent is given, not a similarity score. When sources diverge it says so, and shows which one applies.

Type I errorit asserts what is falseDepending on the AI for a calculation that should be a programConcrete example

A household’s means-test quotient is worked out inside the answer, in prose. The rounding falls on the wrong side of a bracket and the household goes from entitled to refused. The sentence is right, the arithmetic is not.

How it should have been done

A call to a dedicated tool rather than a prompt: the official formula is code, versioned and tested. The model writes the sentence, the program does the arithmetic.

Validation

Agents validated before launch, and monitored after

VALIDATIONVALIDATION

Des agents validés avant la mise en service, puis suivis en productionAI agents that are validated before, and monitored after

1
Brouillon, puis publicationDraft, then publish

Toute modification écrit un brouillon. Publier en fait la version qui tourne, nommée et datée dans l'historique. Chaque réponse porte son badge de version.Every change writes a draft. Publishing makes it the running version, named and dated in the history. Every reply carries its version badge.

2
Campagnes d'évaluationEvaluation campaigns

Des jeux de données de conversation et d'extraction, rejoués sur une version choisie. L'historique garde une ligne par exécution, et deux d'entre elles se comparent côte à côte.Conversation and extraction datasets, replayed on a chosen version. The history keeps one row per run, and two runs compare side by side.

3
Relecture à l'aveugle, humaine et LLMBlind review, human and LLM

Des testeurs interrogent l'agent, des relecteurs notent les réponses sans savoir laquelle vient de qui, par phases. Un juge LLM note les mêmes jeux à chaque exécution, ce qui donne l'échelle ; l'humain garde le dernier mot.Testers query the agent, reviewers rate answers without knowing which came from where, in phases. An LLM judge scores the same datasets on every run, which gives the scale; the human keeps the last word.

Exécutions d'évaluationEvaluation runs
comparercompare
VersionVersionJeu de donnéesDatasetTaux de réussitePass rate
v4v4 ActuelleCurrentExtraction, 120 casExtraction, 120 cases94 %
v3v3Extraction, 120 casExtraction, 120 cases88 %
v5v5 BrouillonDraftConversation, 60 casConversation, 60 casesen coursrunning

Deux exécutions sélectionnées, comparées ligne à ligne. Données illustratives.Two selected runs, compared row by row. Illustrative data.

Integration

Our platform plugs into your existing infrastructure

Our platform plugs into your existing infrastructure

An institution that already has an assistant, a portal or a reference base does not need one more tool. Our agents plug into what is there, and the person doing the work never changes screen.

France TravailFrance TravailNeo, the caseworkers’ assistantWe do not replace it. Every platform agent exposes itself as an MCP server and the assistant calls it as a tool: the caseworker has nothing new to open.MCP server
France TravailFrance TravailThe jobseeker’s personal spaceThe AI coach lives inside the application the person already uses, not beside it. In service in the Gard since 7 September 2026, then extended department by department.Embedded agent
CHU de MontpellierERIOS Assistant, the hospital’s sovereign AIThe hospital built its own sovereign AI, wired into its information system. Our agents expose themselves on top of it, over MCP: the clinician stays inside the hospital’s own assistant.MCP server

In every case, the agent being called stays the platform's own: versioned, validated before launch, and limited to the organisation's catalogue APIs, never an individual-level one.

And the public side keeps control of its agents

Each use case of a public assistant is an agent: a corpus, and the competences that work on it. Whoever governs those agents decides what the assistant answers.

Puissance publiquePublic sideFournisseur industrielIndustrial supplierPlateforme Bayes, commun numérique open-sourceBayes Platform, an open-source digital commons
  1. Le schéma actuelToday

    La puissance publique délègue toute l’implémentation à un fournisseur privéThe public side hands the whole implementation to a private supplier

    Elle apporte ses corpus validés. Le fournisseur construit l’assistant, et avec lui les agents de chaque cas d’usage et les fonctionnalités qui décident des réponses.It brings its validated corpora. The supplier builds the assistant, and with it the agent of each use case and the features that decide the answers.

  2. Le constatThe point

    Ce qui importe, ce sont les cas d’usageWhat matters is the use cases

    Chaque demande d’un usager passe par l’agent d’un cas d’usage. C’est là que se décide ce que l’assistant répond, et donc le service rendu.Every request from a user goes through the agent of a use case. That is where what the assistant answers is decided, and so the service delivered.

  3. Le problèmeThe problem

    Sans maîtriser leur implémentation, la puissance publique perd le contrôle du métierWithout controlling their implementation, the public side loses control of the business itself

    L’implémentation des cas d’usage est faite par le fournisseur du modèle : la hiérarchie des sources, les règles de calcul et les seuils d’erreur s’y décident. L’administration garde ses documents, mais plus les choix métier qu’ils portent.The use cases are implemented by the model supplier: source hierarchy, calculation rules and error thresholds are decided there. The administration keeps its documents, but no longer the business choices they carry.

  4. La difficultéThe difficulty

    Des briques techniques qui évoluent viteTechnical bricks that move fast

    Reprendre la main suppose de développer et de maintenir ces briques dans le temps, alors que modèles et pratiques changent en quelques mois. La puissance publique n’en a pas toujours les moyens techniques.Taking control back means building and maintaining these bricks over time, while models and practice change within months. The public side does not always have the technical means.

  5. La réponseThe answer

    La Plateforme Bayes lui en rend la maîtriseThe Bayes Platform gives it back control

    Le bloc des fonctionnalités métier devient la Plateforme Bayes, un commun numérique que nous entretenons et mutualisons entre institutions. La puissance publique reprend ses agents, et avec eux le métier. Le fournisseur fournit le socle et appelle chaque agent en MCPModel Context Protocol : un standard ouvert qui permet à un assistant IA d’appeler des outils et des sources externes. Ici, chaque agent gouverné par la puissance publique s’expose en serveur MCP..The block of business features becomes the Bayes Platform, a digital commons we maintain and pool across institutions. The public side takes its agents back, and the business with them. The supplier provides the foundation and calls each agent over MCPModel Context Protocol: an open standard that lets an AI assistant call external tools and sources. Here, each agent the public side governs is exposed as an MCP server..

Du socle aux usagesFrom foundation to uses
Puissance publiquePublic side(ex. ministères, opérateurs publics)(e.g. ministries, public operators)Gouverne ses corpusGoverns its corporaGouverne ses corpus et ses agentsGoverns its corpora and its agents
Fournisseur industrielIndustrial supplierConstruit l’assistant et ses cas d’usageBuilds the assistant and its use casesFournit le socleProvides the foundation
Corpus validésValidated corpora
TextesRulesRéférentielsReferencesProcéduresProceduresBarèmesScales…
Le métier se décide ici : chez le fournisseurThe business is decided here: at the supplierLe métier se décide ici : côté puissance publiqueThe business is decided here: on the public side
Agents / SkillsAgents / SkillsCliquer sur une case pour le détailClick a tile for details
Fonctionnalités métier développées par le fournisseurBusiness features built by the supplierPlateforme BayesBayes PlatformLes mêmes fonctionnalités mises en communThe same features as a commons
La puissance publique s’arrête aux documents. La manière de les interroger, les règles et la mesure se construisent chez le fournisseur.The public side stops at the documents. The way they are queried, the rules and the measurement are built at the supplier.Un code sous licence MIT, déployable sur son infrastructure, qui reste à la puissance publique si Bayes disparaît.MIT-licensed code, deployable on its own infrastructure, which stays with the public side if Bayes disappears.
Appelle chaque agent en MCPCalls each agent over MCPIl fournit l’assistant, et ne décide plus de ce que chaque agent répond.It provides the assistant, and no longer decides what each agent answers.
Application et harnais de l’assistantAssistant application and harness
Connecteurs : portails et systèmes d’informationConnectors: portals and information systems
Modèles d’IA déployés et maîtrisésDeployed, controlled AI models
Hébergement souverainSovereign hosting
Le schéma actuelToday

La puissance publique délègue toute l’implémentation à un fournisseur privéThe public side hands the whole implementation to a private supplier

Elle apporte ses corpus validés. Le fournisseur construit l’assistant, et avec lui les agents de chaque cas d’usage et les fonctionnalités qui décident des réponses.It brings its validated corpora. The supplier builds the assistant, and with it the agent of each use case and the features that decide the answers.

Le constatThe point

Ce qui importe, ce sont les cas d’usageWhat matters is the use cases

Chaque demande d’un usager passe par l’agent d’un cas d’usage. C’est là que se décide ce que l’assistant répond, et donc le service rendu.Every request from a user goes through the agent of a use case. That is where what the assistant answers is decided, and so the service delivered.

Le problèmeThe problem

Sans maîtriser leur implémentation, la puissance publique perd le contrôle du métierWithout controlling their implementation, the public side loses control of the business itself

L’implémentation des cas d’usage est faite par le fournisseur du modèle : la hiérarchie des sources, les règles de calcul et les seuils d’erreur s’y décident. L’administration garde ses documents, mais plus les choix métier qu’ils portent.The use cases are implemented by the model supplier: source hierarchy, calculation rules and error thresholds are decided there. The administration keeps its documents, but no longer the business choices they carry.

La difficultéThe difficulty

Des briques techniques qui évoluent viteTechnical bricks that move fast

Reprendre la main suppose de développer et de maintenir ces briques dans le temps, alors que modèles et pratiques changent en quelques mois. La puissance publique n’en a pas toujours les moyens techniques.Taking control back means building and maintaining these bricks over time, while models and practice change within months. The public side does not always have the technical means.

La réponseThe answer

La Plateforme Bayes lui en rend la maîtriseThe Bayes Platform gives it back control

Le bloc des fonctionnalités métier devient la Plateforme Bayes, un commun numérique que nous entretenons et mutualisons entre institutions. La puissance publique reprend ses agents, et avec eux le métier. Le fournisseur fournit le socle et appelle chaque agent en MCPModel Context Protocol : un standard ouvert qui permet à un assistant IA d’appeler des outils et des sources externes. Ici, chaque agent gouverné par la puissance publique s’expose en serveur MCP..The block of business features becomes the Bayes Platform, a digital commons we maintain and pool across institutions. The public side takes its agents back, and the business with them. The supplier provides the foundation and calls each agent over MCPModel Context Protocol: an open standard that lets an AI assistant call external tools and sources. Here, each agent the public side governs is exposed as an MCP server..

Puissance publiquePublic sideGouverne ses corpusGoverns its corporaGouverne ses corpus et ses agentsGoverns its corpora and its agents
Fournisseur industrielIndustrial supplierConstruit l’assistant et ses cas d’usageBuilds the assistant and its use casesFournit le socleProvides the foundation
Corpus validésValidated corporaTextesRulesRéférentielsReferencesProcéduresProceduresBarèmesScales
Le métier se décide ici : chez le fournisseurThe business is decided here: at the supplierLe métier se décide ici : côté puissance publiqueThe business is decided here: on the public side
Agents / SkillsAgents / SkillsOrientation des usagersService navigationDroits et aidesEntitlements and aidDémarches administrativesAdministrative proceduresInstruction des dossiersCase handlingInformation du publicPublic information
Fonctionnalités métier développées par le fournisseurBusiness features built by the supplierPlateforme BayesBayes PlatformRAG et hiérarchie des sourcesRAG and source hierarchyHarnais métier et règles de calculBusiness harness and calculation rulesÉvaluationEvaluationSuivi en serviceMonitoring
Appelle chaque agent en MCPCalls each agent over MCP
Application et harnais de l’assistantAssistant application and harnessConnecteurs : portails et systèmes d’informationConnectors: portals and information systemsModèles d’IA déployés et maîtrisésDeployed, controlled AI modelsHébergement souverainSovereign hosting
Sans commun numériqueWithout a digital commons

La puissance publique perd le contrôle du métierThe public side loses control of the business

Corpus validésValidated corpora
TextesRulesRéférentielsReferencesProcéduresProceduresBarèmesScales…
La puissance publique s’arrête aux documentsThe public side stops at the documents
Agents / SkillsAgents / Skills
Orientation des usagersService navigationDroits et aidesEntitlements and aidDémarches administrativesAdministrative proceduresInstruction des dossiersCase handlingInformation du publicPublic information
Fonctionnalités métier développées par le fournisseurBusiness features built by the supplier
RAG et hiérarchie des sourcesRAG and source hierarchyHarnais métier et règles de calculBusiness harness and calculation rulesÉvaluationEvaluationSuivi en serviceMonitoring
Application de l’assistantThe assistant applicationinterface, conversation, exploitation, au niveau industrielinterface, conversation, operations, at industrial scale
Connecteurs principauxMain connectorsportails usagers, systèmes d’information, identité numériqueuser portals, information systems, digital identity
Modèles d’IA déployés et maîtrisésDeployed, controlled AI modelsmodèles ouverts ou sous contrat, sur cette infrastructureopen or contracted models, on that infrastructure
Hébergement souverainSovereign hostinginfrastructure qualifiée, par exemple SecNumCloudqualified infrastructure, e.g. SecNumCloud
Se lit de bas en haut : du socle aux usagesReads bottom up: from the foundation to the uses

L’État garde ses documents, mais les agents et les fonctionnalités qui décident des réponses se construisent chez le fournisseur : il perd le contrôle du métier.The state keeps its documents, but the agents and features that decide the answers are built at the supplier: it loses control of the business.

Avec la Plateforme BayesWith the Bayes Platform

La Plateforme Bayes lui en rend la maîtriseThe Bayes Platform gives it back control

Corpus validésValidated corpora
TextesRulesRéférentielsReferencesProcéduresProceduresBarèmesScales…
Agents / SkillsAgents / Skills
Orientation des usagersService navigationDroits et aidesEntitlements and aidDémarches administrativesAdministrative proceduresInstruction des dossiersCase handlingInformation du publicPublic information
Plateforme BayesBayes PlatformLes mêmes fonctionnalités mises en communThe same features as a commons
RAG et hiérarchie des sourcesRAG and source hierarchyHarnais métier et règles de calculBusiness harness and calculation rulesÉvaluationEvaluationSuivi en serviceMonitoring
Interface MCPModel Context Protocol : un standard ouvert qui permet à un assistant IA d’appeler des outils et des sources externes. Ici, chaque agent gouverné par la puissance publique s’expose en serveur MCP. : la puissance publique maîtrise aussi l’implémentation des cas d’usageMCPModel Context Protocol: an open standard that lets an AI assistant call external tools and sources. Here, each agent the public side governs is exposed as an MCP server. interface: the public side also controls how the use cases are implemented
Application de l’assistantThe assistant applicationinterface, conversation, exploitation, au niveau industrielinterface, conversation, operations, at industrial scale
Connecteurs principauxMain connectorsportails usagers, systèmes d’information, identité numériqueuser portals, information systems, digital identity
Modèles d’IA déployés et maîtrisésDeployed, controlled AI modelsmodèles ouverts ou sous contrat, sur cette infrastructureopen or contracted models, on that infrastructure
Hébergement souverainSovereign hostinginfrastructure qualifiée, par exemple SecNumCloudqualified infrastructure, e.g. SecNumCloud
Se lit de bas en haut : du socle aux usagesReads bottom up: from the foundation to the uses

La Plateforme Bayes entretient ces briques et les mutualise entre institutions. L’État reprend ses agents, et avec eux le métier. Le fournisseur apporte le socle et appelle chaque agent en MCPModel Context Protocol : un standard ouvert qui permet à un assistant IA d’appeler des outils et des sources externes. Ici, chaque agent gouverné par la puissance publique s’expose en serveur MCP..The Bayes Platform maintains those bricks and pools them across institutions. The state takes its agents back, and the business with them. The supplier brings the foundation and calls each agent over MCPModel Context Protocol: an open standard that lets an AI assistant call external tools and sources. Here, each agent the public side governs is exposed as an MCP server..

Le détail des cas d’usage et des fonctionnalités métierThe use cases and business features in detail

Orientation vers le bon servicePointing people to the right serviceAnnuaires des servicesService directories

Vers quel service me tourner pour une aide au logement ?Which office should I turn to for housing support?

Corpus gérés par la puissance publiqueCorpora managed by the public side

Annuaires des servicesService directories

Pourquoi il faut maîtriser l’implémentationWhy the implementation has to be controlled

  • quel annuaire fait foi quand deux se contredisentwhich directory prevails when two disagree
  • la fraîcheur des horaires et des adresseshow fresh opening hours and addresses are
  • le périmètre de compétence de chaque guichetwhat each office is responsible for
Éligibilité aux droits et aides publiquesEligibility for entitlements and aidTextes en vigueur, barèmesCurrent rules, scales

Ai-je droit à une aide au logement ?Am I entitled to housing support?

Corpus gérés par la puissance publiqueCorpora managed by the public side

Textes en vigueurCurrent rulesBarèmesScales

Pourquoi il faut maîtriser l’implémentationWhy the implementation has to be controlled

  • des barèmes revalorisés chaque annéescales revised every year
  • les cas particuliers, étudiants, foyers recomposésspecial cases, students, blended families
  • un calcul fait par du code, jamais par le modèlea calculation done by code, never by the model
Accompagnement dans une démarcheGuidance through a procedureProcédures, pièces justificativesProcedures, supporting documents

Quelles pièces fournir pour inscrire mon enfant à la cantine ?Which documents do I need to register my child for school meals?

Corpus gérés par la puissance publiqueCorpora managed by the public side

ProcéduresProceduresPièces justificativesSupporting documents

Pourquoi il faut maîtriser l’implémentationWhy the implementation has to be controlled

  • la version de la procédure en vigueurwhich version of the procedure applies
  • les cas où la démarche change selon la situationthe cases where the procedure depends on the situation
  • le moment où il faut passer la main à un agentthe point at which to hand over to a public servant
Aide à l’instruction des dossiersHelping case officersRègles d’instructionProcessing rules

Ce dossier est-il complet pour être instruit ?Is this file complete enough to be processed?

Corpus gérés par la puissance publiqueCorpora managed by the public side

Règles d’instructionProcessing rules

Pourquoi il faut maîtriser l’implémentationWhy the implementation has to be controlled

  • la grille qui fait foi quand elle changewhich checklist applies when it changes
  • les pièces qui suffisent, ou nonwhich documents are enough, and which are not
  • la décision, qui reste à l’agent instructeurthe decision, which stays with the case officer
Réponses aux questions du publicAnswering the public’s questionsFiches pratiques, FAQPractical sheets, FAQs

Qu’est-ce qui change pour moi avec la nouvelle réforme ?What does the new reform change for me?

Corpus gérés par la puissance publiqueCorpora managed by the public side

Fiches pratiquesPractical sheetsFAQFAQs

Pourquoi il faut maîtriser l’implémentationWhy the implementation has to be controlled

  • la date à partir de laquelle une fiche est valablethe date from which a sheet applies
  • les annonces et les alertes en courscurrent announcements and alerts
  • ce qui relève d’un conseillerwhat needs a counsellor
RAG et hiérarchie des sourcesRAG and source hierarchyQuelle source primeWhich source prevails

Quelles sources l’agent consulte, laquelle prime et comment il les cite. Quand une fiche pratique et un texte réglementaire divergent, la règle qui tranche est écrite, versionnée et relue par le métier.Which sources the agent consults, which one prevails and how it cites them. When a practical sheet and a regulation disagree, the rule that settles it is written down, versioned and reviewed by the business side.

Harnais métier et règles de calculBusiness harness and calculation rulesDes calculs faits en codeCalculations done in code

Les consignes, les garde-fous et le seuil à partir duquel l’agent renvoie vers un professionnel. Un barème ou une éligibilité se calcule avec du code validé par le métier, jamais par le modèle, qui formule seulement la réponse.The instructions, the guardrails and the point at which the agent refers to a professional. A scale or an eligibility is computed by code the business side has validated, never by the model, which only phrases the answer.

ÉvaluationEvaluationUn seuil avant activationA threshold before release

Un jeu de questions de référence, relu par des professionnels, rejoué avant toute mise en service et à chaque changement de modèle ou de source. Un seuil décide si le cas d’usage est activé, passe en bêta ou attend.A reference question set, reviewed by professionals, rerun before any release and whenever a model or a source changes. A threshold decides whether the use case is activated, moves to beta or waits.

Suivi en serviceMonitoringLes questions sans réponseUnanswered questions

Ce que les usagers demandent vraiment, les questions que les sources ne couvrent pas et les réponses à corriger, remontés aux équipes métier qui font évoluer le cas d’usage.What users actually ask, the questions the sources do not cover and the answers to correct, sent back to the business teams who evolve the use case.

Our model

A partner, not a vendor

Our model

A partner, not a vendor

Open sourceThe code is yours, MIT-licensedDeploy it, change it, take it back whenever you want. There is no licence to buy, so no dependency to buy.
Where you decideNo vendor lock-inExperiment on our managed cloud, or deploy the Bayes Platform on your own infrastructure. Switch at any time, with no vendor lock-in.
Funded to lastA nonprofit organisationThe model funds R&D and keeps the platform current, with no shareholder to pay. Support stays available: integration, support, SLA.
Security and complianceGDPR-compliant, HDS hostingHealth data on HDS-certified infrastructure, and the ISO 27001 and SOC 2 certifications under way with our external auditors.
Stronger togetherA digital commons between institutionsEvery use case built on the platform can join an open library, shared with organisations doing the same work.
Comparison

Three ways to build public service AI

Three ways to build public service AI

Shadow AIGeneric AI platformBayes Platform
Picked up by your domain experts, no code✓~✓
First-rate agentic capability~✓✓
Fast to deploy✓✓✓
Reliability: sourced answers, verifiable line by line✗✗✓
Validated before launch, monitored after✗~✓
Your data stays in-house✗~✓
Open-source and sovereign✗✗✓
No vendor lock-in~✗✓
Carried over time by a public-interest team✗✗✓
The complete package✗✗✓

A qualitative comparison of tools, not of your processes. "Shadow AI": the consumer AI your teams already use, outside any framework. "Generic AI platform": AI-agent offerings not specialized for public services. ~ = possible depending on the offer, or at the cost of your team's time.

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