Le Graphe de connaissances d'entreprise
Connectez les entités de votre organisation et les relations entre elles au sein d'un graphe unique, gouverné et interrogeable — la couche de sens qui ancre les agents IA et l'analytique dans un contexte métier réel, et non dans des tables déconnectées.
Entités & relations
Modélisez les concepts réels de votre activité et les liens typés et parcourables entre eux — un graphe qui reflète le fonctionnement réel de l'organisation.
Ancre l'IA & l'analytique
Les agents et les tableaux de bord interrogent le graphe, pas des tables éparses — ils en tirent donc un contexte connecté pour un raisonnement multi-hop, des réponses à faible taux d'hallucination et des métriques cohérentes.
Gouverné & souverain
Des définitions cohérentes, le lineage et le contrôle d'accès rendent le graphe fiable et découvrable — et il s'exécute à l'intérieur de votre périmètre, de l'air-gap au cloud.
Un graphe de connaissances d'entreprise est un réseau gouverné et interrogeable des entités d'une organisation — clients, produits, actifs, contrats — et des relations typées entre elles, superposé aux systèmes et aux données existants. Il transforme des tables et des documents déconnectés en un modèle unique et connecté du sens métier, de sorte que les analystes, les applications et les agents IA peuvent parcourir les relations, répondre à des questions multi-hop et raisonner sur une source unique de vérité partagée.
La plupart des organisations détiennent les faits dont elles ont besoin mais ne peuvent pas les relier : un client dans un système, le contrat dans un autre, l'historique du support dans un troisième. Un graphe de connaissances d'entreprise est la couche connective qui les relie — modélisant les entités du monde réel et les relations typées entre elles au-dessus de vos données existantes, et le maintenant à jour à mesure que de nouvelles données arrivent. Construit sur l'ontologie souveraine de Scrydon, le graphe de connaissances offre aux personnes comme aux agents IA un modèle unique et explicable à parcourir : chaque métrique définie une seule fois, chaque relation navigable et chaque réponse traçable jusqu'à sa source — entièrement à l'intérieur de votre périmètre. C'est le substrat derrière l'ontology AI, le RAG d'entreprise ancré et un raisonnement multi-agents digne de confiance.
Graphe de connaissances d'entreprise dans la plateforme Scrydon
Une architecture souveraine unique et intégrée. Voici où se situe Graphe de connaissances 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
Graphe de connaissances d'entreprise en détail
Analytique
Des données qui dorment dans des entrepôts et des dashboards que personne ne lit sont des données inexploitables. La couche Analytique change cela — en donnant aux bonnes personnes la bonne information sans qu'elles aient à la demander. Chaque métrique est ancrée dans l'ontologie Cognitive Enterprise, de sorte qu'un chiffre d'affaires n'arrive jamais isolé. Des données en contexte — pas seulement dans des dashboards.
Les décideurs obtiennent une vue en direct de l'entreprise — performance financière, santé opérationnelle, statut des achats — sans attendre qu'une équipe data prépare un rapport.
- Notebooks interactifs : Environnements Python et SQL avec un accès complet aux données de votre lakehouse — sans aucun déplacement de données.
- Dashboards visuels : Reporting prêt à l'emploi, toujours à jour, actualisé automatiquement au rythme de l'activité — pas de rafraîchissement manuel, pas de chiffres obsolètes.
- Analytique agent-native : Les agents IA peuvent interroger, synthétiser et agir sur les insights de manière autonome — bouclant la boucle entre analyse et action.
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 tables déconnectées à un graphe connecté
Un graphe de connaissances d'entreprise se place au-dessus de vos systèmes existants et transforme leurs données en sens connecté. Au lieu d'assembler des tables pour chaque question, les personnes et les agents IA partagent un modèle unique où les entités sont des nœuds, les relations des arêtes et chaque métrique est définie une seule fois — de sorte que les réponses sont cohérentes et que les connexions dont une question a besoin sont déjà là, plutôt que reconstruites à la main à chaque fois.
Entités — Modélisez les clients, les produits, les actifs, les dossiers et les contrats comme des nœuds de premier ordre.
Relations — Reliez-les par des arêtes typées et parcourables qui reflètent le fonctionnement réel de l'activité.
Définitions — Définissez chaque métrique et chaque règle une seule fois sur le graphe, afin que les chiffres se réconcilient partout.
Vivant & gouverné — Maintenez le graphe à jour depuis le Lakehouse, avec le lineage et le contrôle d'accès intégrés.
Pourquoi le sens connecté l'emporte sur les données déconnectées
Les données déconnectées masquent les relations qui déterminent réellement les décisions. En faisant des entités et de leurs relations des objets de premier ordre et navigables, le graphe de connaissances vous permet de répondre à des questions multi-hop en un seul parcours, de garder des métriques cohérentes dans chaque rapport et de donner aux agents IA le contexte connecté dont ils ont besoin pour raisonner — le tout ancré dans une source unique de vérité gouvernée et souveraine, plutôt que dispersé dans des systèmes que personne ne peut joindre.
Le graphe qui ancre les agents IA
L'IA n'est digne de confiance que dans la mesure de ce sur quoi elle raisonne. Ancrer les agents dans le graphe de connaissances — le RAG sur graphe de connaissances, ou GraphRAG — signifie qu'ils récupèrent des entités et des relations connectées au lieu de texte épars apparié par similarité. Ils peuvent parcourir plusieurs sauts, répondre en termes métier et retracer chaque réponse jusqu'aux nœuds et aux arêtes qui la sous-tendent. Le même graphe alimente l'analytique et l'IA, de sorte que les personnes et les agents restent cohérents sur une source unique de vérité.
Recherche ancrée dans le graphe — Les agents récupèrent des entités et des relations connectées — le fondement du RAG sur graphe de connaissances (GraphRAG) — et non des fragments de texte appariés par similarité.
Raisonnement multi-hop — Les agents parcourent les relations à travers le graphe pour répondre à des questions qui couvrent plusieurs entités, ce que le RAG fondé sur des fragments ne peut pas suivre.
Réponses explicables — Chaque réponse remonte à des nœuds et des arêtes définis, gardant le raisonnement de l'IA auditable.
Partagé avec l'analytique — Les personnes et les agents raisonnent sur le même graphe, de sorte que les analyses et les actions de l'IA restent cohérentes.
Questions fréquentes
Qu'est-ce qu'un graphe de connaissances d'entreprise ?+
En quoi un graphe de connaissances diffère-t-il d'une base de données relationnelle ?+
Quel est le rapport entre un graphe de connaissances d'entreprise et une ontologie ?+
Qu'est-ce que le RAG sur graphe de connaissances (GraphRAG) ?+
Comment un graphe de connaissances réduit-il les hallucinations de l'IA ?+
Le graphe de connaissances d'entreprise est-il souverain et sécurisé ?+
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