RAG d'entreprise
Une génération augmentée par la recherche ancrée dans votre ontologie, vos bases de connaissances et la recherche vectorielle du Lakehouse — pour que les agents répondent à partir de vos données vérifiées, avec citations et provenance, peu d'hallucinations, entièrement à l'intérieur de votre périmètre.
Ancré dans votre ontologie
La recherche s'effectue sur votre ontologie, vos bases de connaissances et la recherche vectorielle du Lakehouse — de sorte que les réponses proviennent d'un sens métier vérifié, et non de la mémoire générique du modèle.
Citations & provenance
Chaque réponse remonte aux documents et aux données sources dont elle est issue, ce qui maintient l'IA auditable et à faible taux d'hallucination.
À l'intérieur de votre périmètre
Les embeddings, la recherche et la génération s'exécutent de manière souveraine à l'intérieur de votre périmètre — aucune donnée n'est envoyée à des services externes.
Le RAG d'entreprise (génération augmentée par la recherche) est la technique consistant à ancrer les réponses de l'IA dans les données propres d'une organisation — en récupérant les faits pertinents dans ses bases de connaissances, son ontologie et son Lakehouse avant que le modèle ne réponde. Sur l'AI OS, le RAG d'entreprise est souverain : la recherche s'effectue sur votre ontologie et votre recherche vectorielle à l'intérieur de votre propre périmètre, chaque réponse porte citations et provenance, et les sorties sont gouvernées, de sorte que les agents répondent à partir de données vérifiées avec peu d'hallucinations plutôt qu'à partir de la mémoire générique du modèle.
Les grands modèles de langage sont fluides mais non ancrés : interrogez-les sur votre activité et ils devinent. Le RAG d'entreprise corrige cela en récupérant d'abord les bons faits dans vos propres données, puis en laissant le modèle répondre à partir d'eux. Scrydon rend le RAG souverain et digne de confiance : la recherche est ancrée dans l'ontologie et le Cognitive Enterprise, la recherche vectorielle s'exécute dans le Lakehouse à l'intérieur de votre périmètre, et chaque réponse est traçable jusqu'à ses sources. Le résultat est une IA qui répond à partir de vos données vérifiées — avec citations, provenance et bien moins d'hallucinations — sans que rien ne quitte votre contrôle.
RAG d'entreprise dans la plateforme Scrydon
Une architecture souveraine unique et intégrée. Voici où se situe RAG d'entreprise — mis en évidence au sein de la pile complète avec laquelle il fonctionne.
L'AI OS pour les humains et les agents IA
Couche d'ontologie et couche sémantique : un modèle unique et connecté pour vos données, connaissances et processus
Le meilleur des data lakes, des entrepôts de données et de la recherche réuni
Agents IA, flux de travail et automatisations qui s'exécutent à travers vos systèmes
Intégrez via A2A, MCP, systèmes existants et sources de données
Fédération de domaines sécurisée, partage de données de confiance et intelligence au-delà des frontières
Fondations Souveraines
RAG d'entreprise en détail
Orchestration Humain + IA
L'AI OS pour les humains et les agents IA
L'Orchestrateur Humain + IA est le runtime opérationnel au cœur de l'AI OS — également appelé Agentic OS — qui planifie, route et gouverne chaque tâche au sein de votre entreprise, qu'elle soit exécutée par un agent IA, un système existant ou un humain.
La plupart des organisations ont des processus défaillants : encodés dans des systèmes cloisonnés ou enfermés dans la tête des collaborateurs. L'AI OS les rend visibles et exécutables. Il capte l'intention, synthétise le contexte, agit — puis réinjecte chaque résultat dans l'ontologie afin que l'exécution suivante soit plus intelligente. Le tout à l'intérieur de votre périmètre.
Cognitive Enterprise
Couche d'ontologie et couche sémantique : un modèle unique et connecté pour vos données, connaissances et processus
La plupart des organisations ont des données qu'elles ne peuvent pas exploiter — non pas parce qu'elles n'existent pas, mais parce que rien ne les relie. La couche Cognitive Enterprise est l'intelligence déterminante de l'AI OS : un modèle sémantique vivant et interrogeable des entités, processus et règles de votre organisation. C'est la source unique de vérité qui permet à chaque agent, analyste et workflow de raisonner sur votre activité avec une compréhension cohérente.
Sans elle, les agents IA raisonnent sur du bruit. Avec elle, ils raisonnent sur l'activité.
- Graphe d'entités : Modélisez clients, comptes, commandes, produits et tout concept métier — puis reliez-les par des relations typées et parcourables.
- Intégration des processus : Reliez les workflows réels aux entités de l'ontologie afin que les agents comprennent comment les données circulent dans votre activité.
- Enrichissement continu : Les agents enrichissent automatiquement les nœuds de l'ontologie avec des données fraîches issues du lakehouse, gardant le modèle à jour sans effort manuel.
Des réponses ancrées dans vos données vérifiées
Le RAG d'entreprise recherche avant de générer. Lorsqu'un agent ou un utilisateur pose une question, la plateforme trouve les faits les plus pertinents dans vos bases de connaissances, votre ontologie et votre Lakehouse, puis le modèle répond à partir de ces faits — avec les sources jointes. Parce que la recherche est ancrée dans l'ontologie plutôt que dans des documents épars, les agents récupèrent les bonnes entités et définitions à chaque fois.
Recherche vectorielle dans le Lakehouse — Les embeddings sont stockés et interrogés aux côtés de vos données dans le Lakehouse — pas de base vectorielle séparée et non gouvernée.
Recherche ancrée dans l'ontologie — La recherche parcourt l'ontologie et le Cognitive Enterprise, de sorte que les agents récupèrent les bonnes entités, relations et définitions.
Citations et provenance — Chaque réponse porte des liens vers les documents et les données sources, pour que le raisonnement reste auditable.
Gouverné et souverain — La DLP filtre les sorties, les accès sont restreints par identité, et toute la chaîne s'exécute à l'intérieur de votre périmètre.
Pourquoi le RAG ancré dans l'ontologie surpasse le RAG classique
Le RAG classique récupère des fragments de texte par similarité vectorielle : il a donc tendance à renvoyer des passages partiels ou vaguement liés, il passe à côté de la manière dont les faits se relient, il ne peut pas suivre les relations à travers les données et il est sujet aux hallucinations avec une provenance faible. Scrydon ancre la recherche dans le Cognitive Enterprise — l'ontologie, les bases de connaissances et le Lakehouse connectés — de sorte qu'un agent récupère les bonnes entités et les relations entre elles, répond en termes métier et retrace chaque réponse jusqu'à des concepts définis et à leurs sources. Le résultat est une précision nettement supérieure, moins d'hallucinations et des réponses explicables et gouvernées.
Une recherche sur le sens, pas seulement sur le texte — Les requêtes s'exécutent sur l'ontologie et ses relations typées, et non sur des fragments de texte appariés par similarité.
Le bon contexte, à chaque fois — La recherche va chercher les entités connectées dont une question a réellement besoin, au lieu de passages partiels ou hors sujet.
Raisonnement multi-hop — Les agents parcourent des relations à travers le modèle que le RAG classique, fondé sur des fragments, ne peut tout simplement pas suivre.
Cité et explicable — Chaque réponse remonte à des concepts définis et à leurs données sources, plutôt qu'à une correspondance vectorielle opaque.
Moins d'hallucinations, gouverné par la politique — L'ancrage dans des données métier vérifiées et les contrôles d'accès maintiennent des réponses exactes et autorisées.
Des suppositions assurées aux réponses vérifiables
Un modèle livré à lui-même répondra à vos questions avec assurance et parfois à tort, sans aucun moyen de vérifier d'où vient la réponse. Le RAG d'entreprise transforme cela en réponses vérifiables et ancrées : la recherche ancre chaque réponse dans vos propres données, les citations la rendent vérifiable et la provenance la rend auditable. Ancrer la recherche dans l'ontologie — plutôt que dans un amas de documents — est ce qui réduit fortement les hallucinations, car chaque réponse remonte à un concept défini dans vos données vérifiées.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que le RAG d'entreprise ?+
Comment le RAG réduit-il les hallucinations ?+
D'où proviennent les données de la recherche ?+
Le RAG d'entreprise est-il souverain et sécurisé ?+
Les réponses sont-elles accompagnées de citations ?+
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