Graphe de connaissances d'entreprise
La couche de contexte sur laquelle repose votre IA
La plupart des entreprises n'ont pas de problème de données, mais un problème de relations entre elles. Les données sont dispersées dans des dizaines de systèmes (entrepôts de données, lacs de données, applications d'entreprise) et aucune couche unique ne permet de comprendre la signification de chaque point par rapport aux autres.
Graph Studio construit cette couche : un graphe de connaissances d’entreprise qui ingère des données provenant de diverses sources.
chaque source, cartographie les relations à travers l'ontologie complète et rend ce contexte disponible à chaque
modèle, agent et application exécutés sur la plateforme.
Ingérer des données structurées et non structurées provenant de n'importe quelle source d'entreprise sans contraintes de schéma
Cartographiez les relations à l'échelle de l'ontologie d'entreprise complète, et pas seulement au sein des systèmes individuels.
Interrogez des milliards de points de données à l'échelle de l'entreprise sans dégradation des performances.
Fournir un contexte sémantiquement enrichi et quasi temps réel à chaque modèle et agent d'IA en aval
Renforcez la sécurité et la gouvernance au niveau du graphe, avant que les données n'atteignent une application.
Le raccourci qui manquait à votre IA
L'IA parallèle ne représente pas un risque futur. 69 % des responsables de la cybersécurité signalent déjà que leurs employés utilisent des outils d'IA interdits. Un modèle de gouvernance appliqué par équipe ou par projet n'est pas viable à grande échelle. Mendix Applique les politiques de manière centralisée — à travers chaque application, agent et flux de travail — de sorte que les règles qui s'appliquent dans une unité commerciale s'appliquent partout.
Appliquer des politiques cohérentes en matière de sécurité, de conformité et de gestion des risques à l'ensemble du portefeuille
Encoder les règles métier, la logique de configuration et la sémantique du domaine que les modèles linéaires logiques (LLM) ne contiennent pas dans leurs données d'entraînement.
Réduisez le coût de raisonnement des agents grâce à la tarification de l'IA basée sur la consommation : moins de jetons, des réponses plus rapides et un coût par requête inférieur.
Un graphe de connaissances qui se construit automatiquement et devient plus intelligent au fur et à mesure de sa croissance.
Les projets de graphes de connaissances d'entreprise échouent non pas à cause de leur technologie, mais à cause de l'approche : des mois de conception d'ontologie en amont avant même le chargement d'un seul enregistrement. Graph Studio inverse cette approche.
Générez automatiquement des ontologies à partir de sources de données existantes, sans avoir à consacrer des mois à la modélisation préalable par des experts rares.
Construisez progressivement avec des graphmarts composables : ajoutez des domaines sans reconstruire ce qui fonctionne déjà.
Déployez des agents d'IA via MCP pour accélérer la construction : ce qui prenait des semaines auparavant ne prend plus que quelques jours.
Mémoire d'entreprise qui ne disparaît pas
Le savoir le plus précieux d'une entreprise ne se trouve dans aucun système : il est détenu par des personnes spécifiques qui comprennent la signification des données dans leur contexte. Lorsqu'elles partent, ce savoir disparaît avec elles.
Encoder l'expertise du domaine sous forme de relations ontologiques explicites, et non pas enfermées dans des documents ou des individus.
Rendre les connaissances interdomaines accessibles à chaque agent et application sans nécessiter l'intervention d'un expert lors de la requête.
Préservez le contexte de l'entreprise malgré l'évolution des équipes : le graphique conserve les connaissances de vos collaborateurs, même lorsqu'ils quittent l'entreprise.
Conçu pour évoluer à l'échelle de l'ensemble de l'entreprise
La plupart des déploiements de graphes de connaissances atteignent leurs limites à l'échelle de la production. Graph Studio est conçu spécifiquement pour pallier ce problème.
Ajouter de nouveaux domaines et sources de données sans perturber les graphmarts existants ni reconstruire l'ontologie
Accélérez chaque initiative d'IA ultérieure en vous appuyant sur le contexte d'entreprise déjà en place.
Passage d'un cas d'utilisation unique à un déploiement à l'échelle de l'entreprise sur la même architecture, sans aucune refonte de plateforme requise
Questions fréquemment posées
En quoi un graphe de connaissances d'entreprise diffère-t-il d'un entrepôt de données ou d'un lac de données ?
Un entrepôt de données stocke des enregistrements structurés. Un lac de données stocke des données brutes en grande quantité. Aucun des deux ne cartographie les relations entre les points de données à travers les systèmes, ce qui est pourtant essentiel au bon fonctionnement des modèles et agents d'IA. Lorsqu'un agent pose une question transversale portant sur les fournisseurs, les composants, les commandes et les clients, il a besoin d'une couche sémantique qui comprenne les liens entre vos données. Graph Studio construit cette couche par-dessus votre infrastructure de données existante, sans la remplacer.
Combien de temps faut-il pour construire un graphe de connaissances ?
Plus rapide que les méthodes traditionnelles, l'extraction d'ontologies pilotée par les données de Graph Studio génère automatiquement des ontologies à partir de vos sources de données existantes. Vous commencez par une extraction automatisée, puis vous affinez progressivement. Le graphe évolue au rythme de votre activité, sans avoir à tout reconstruire. La plupart des déploiements débutent avec deux ou trois domaines de données pour un cas d'usage unique à forte valeur ajoutée, puis s'étendent à partir de là.
Devons-nous transférer nos données dans un nouveau système ?
Non. Vos données restent dans leurs systèmes sources actuels. Graph Studio crée une surcouche sémantique — connectant et contextualisant les données des systèmes sources selon l'ontologie — sans les copier ni les migrer. Vos systèmes sources demeurent la source de référence. L'ensemble de la configuration, des ontologies, des règles de sécurité et de la logique de transformation est conservé indépendamment de l'état du graphe.