Les graphes de connaissances relient les entités, les relations et le contexte dans l'ensemble de votre environnement de données, remplaçant ainsi les silos fragmentés par une base unique et fiable. Construisez-les, enrichissez-les et interrogez-les à grande échelle pour donner aux agents IA le contexte dont ils ont besoin pour raisonner et agir.
Les graphes de connaissances capturent et représentent les données sous forme de graphiques interconnectés, transformant ainsi les informations brutes en connaissances contextuelles en préservant les nuances de sens et les relations entre les différentes sources et formats de données. À la base, les graphes de connaissances reposent sur une ontologie, un cadre structuré qui définit les concepts, les règles et les relations entre les domaines grâce à un vocabulaire partagé. Cela rend les connaissances accessibles, cohérentes et prêtes à être analysées plus avant et intégrées à d'autres applications. Les graphes de connaissances sont également intrinsèquement dynamiques et évoluent continuellement au fur et à mesure que de nouvelles informations apparaissent, garantissant ainsi que les connaissances de votre organisation restent à jour et connectées. Pour les entreprises, le résultat est une fabrique de données : une couche riche, flexible et lisible par machine qui couvre l'ensemble de l'infrastructure de données, permettant ainsi de tirer le meilleur parti de données qui étaient auparavant cloisonnées ou déconnectées.
Un graphe de connaissances est construit à partir de trois éléments fondamentaux qui fonctionnent ensemble pour créer une image riche et connectée de vos données :
Ensemble, ces composants créent une carte dynamique et interrogeable des connaissances de votre organisation, permettant ainsi aux outils d'IA et d'analyse de raisonner sur des données connectées avec plus de précision et de confiance.
La qualité de l'IA générative dépend du contexte qui la sous-tend. Sans mise à la terre, les LLM produisent des sorties qui peuvent être plausibles mais inexactes ou déconnectées de vos données professionnelles réelles. Les graphes de connaissances résolvent ce problème en décrivant, contextualisant et reliant les données de l'entreprise, en donnant aux modèles d'IA les bases sémantiques nécessaires pour raisonner avec précision, réduire les hallucinations et retracer les réponses jusqu'à des sources vérifiées. C'est ce qui permet aux agents d'IA d'aller au-delà de la reconnaissance des formes pour prendre des décisions intelligentes et véritablement fondées.
Les cadres supérieurs ont besoin de réponses, pas de tableaux de bord. La capacité à traduire des questions commerciales complexes en résultats complets, précis et exploitables est essentielle, et c'est exactement ce que propose Graph RAG.
La génération augmentée par extraction (RAG) limite le cadre de référence d'un modèle d'IA génératif à des informations réelles et vérifiées. Graph RAG va encore plus loin en fondant les réponses sur les riches informations contextuelles d'un graphe de connaissances, ce qui permet de réduire les hallucinations, d'améliorer la précision et de travailler à partir de sources de données structurées et non structurées.
Un graphe de connaissances correctement mis en œuvre permet aux systèmes d'IA de :
La plupart des organisations ne sont pas confrontées à une pénurie de données, mais à un problème de fragmentation. Les graphes de connaissances répondent à ce problème en fournissant un modèle sémantique commun à tous les actifs de données de l'entreprise, en intégrant des données structurées et non structurées provenant de diverses sources dans un graphique unifié interrogeable. Le résultat est une structure de données flexible qui élimine les silos, favorise la consommation en libre-service et garantit que chaque outil d'IA, chaque analyste et chaque décideur travaillent à partir de la même image connectée de la réalité.
Les entreprises sont pressées de prendre des décisions plus rapides et plus judicieuses. Cependant, la plupart des décisions relatives aux données nécessitent des informations interdomaines. Les lacs de données peuvent toujours avoir du mal à répondre à des questions interdomaines, même si toutes les données se trouvent en une seule.
Vos plateformes de données stockent des données. Ils ne font pas le lien et ne comprennent pas comment cela est lié. Il faut des semaines de développement personnalisé pour répondre aux questions interdomaines, si tant est qu'elles obtiennent une réponse.
La qualité des LLM dépend du contexte dans lequel ils sont présentés. Sans couche sémantique partagée, les agents d'IA sont aveugles au-delà de leur domaine de compétence. Ils hallucinent, se contredisent et ne peuvent pas répondre à des questions qui dépassent les limites du système.
La plupart des pilotes de base de données graphiques réussissent, puis bloquent. Le logiciel qui a géré la validation de concept devient le plafond de l'entreprise. Lorsque les projets sont bloqués, les équipes sont bloquées dans un outil qui ne peut pas être évolutif.
Lorsque l'IA ne peut faire apparaître des informations que dans un seul domaine, elle peut informer mais pas agir. Une véritable IA agentique nécessite un contenu interdomaine et la capacité de raisonner simultanément dans tous les domaines.
Les approches ETL-graphe traditionnelles fonctionnent pour les solutions ponctuelles. À l'échelle de l'entreprise, chaque nouvelle source de données entraîne de nouveaux pipelines, chaque modification de schéma détruit ceux qui existent déjà et l'évolution de l'ontologie implique une reconstruction à partir de zéro.
La logique des domaines, les relations sémantiques et les règles commerciales sont dans la tête des experts, pas dans votre couche de données. Encodez-les sous la forme d'une ontologie formelle et interrogeable, accessible à tous les agents et à tous les systèmes.
La plupart des entreprises disposent de ces données. Rares sont ceux qui connaissent le contexte. Un graphe de connaissances d'entreprise code la façon dont vos données sont connectées, dans tous les domaines et tous les systèmes, afin que vos agents d'IA puissent raisonner, et pas simplement les récupérer.
Les relations entre vos systèmes, tels que l'ERP, le PLM, le MES et la chaîne d'approvisionnement, deviennent explicites et traversables. Pas d'ETL personnalisé par question. Aucun développeur n'est requis pour chaque inscription.
Un moteur MPP en mémoire gère des milliards de triples en quelques secondes. Les requêtes interdomaines complexes et ad hoc qui prennent des heures sur une plateforme de données ne prennent que quelques secondes dans un Knowledge Graph.
Les agents de l'IA interrogent le graphique pour obtenir des faits, pas des suppositions. Chaque réponse peut être retracée jusqu'à la source des données. L'ontologie fournit une carte aux agents : moins d'itérations, moins de jetons, à moindre coût.
Le lignage des données intégré, le contrôle d'accès basé sur les rôles et les pistes d'audit permettent de suivre chaque décision et de la rendre conforme aux politiques, donnant ainsi aux secteurs réglementés les bases de gouvernance qu'exigent les déploiements d'IA.
Les organisations évoluent dans un environnement marqué par des bouleversements incessants, des attentes toujours plus élevées et le défi persistant de maximiser les résultats avec un apport limité. Unifiez vos données, rationalisez vos processus et alignez vos décisions afin de donner à chaque information le contexte nécessaire à une intelligence réellement fiable et exploitable.
Réduisez les obstacles qui ralentissent la science des données d'entreprise, qu'il s'agisse de la préparation fastidieuse des données ou de la difficulté liée à la mise en production de modèles.
Simplifiez la transformation des données en vous connectant à pratiquement toutes les sources de données et en gérant un large éventail de formats, tels que les PDF et les feuilles de calcul Excel. Utilisez des flux de travail intuitifs et l'automatisation pour générer des ensembles de données fiables.
Rationalisez les opérations, améliorez la maintenance prédictive et collectez des informations en temps réel. Les équipes peuvent stimuler l'innovation et accélérer la transformation de leur production intelligente.
Réduisez les coûts et gérez votre bibliothèque de code SAS existante. Développez de nouveaux modèles en SAS, Python et/ou R. Utilisez un flux de travail visuel pour créer des modèles sans avoir à écrire de code.
Découvrez des agents d'intelligence artificielle qui automatisent les tâches, tirent des enseignements des données et interagissent en temps réel, en fournissant une assistance personnalisée et en prenant des décisions fondées sur des données.
