Votre IA ne vaut que par les définitions sur lesquelles elle repose
Actian ancre chaque requête IA dans une couche sémantique gouvernée, afin que les agents et les analystes obtiennent des réponses cohérentes, conformes aux règles de gouvernance, plutôt qu’un accès direct aux schémas bruts.
Un groupe automobile de luxe. 10 000 définitions gouvernées.
définitions automatisées
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dashboards en libre-service sans intervention manuelle
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workflows agentiques multiplateformes validés
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L’un des plus grands importateurs automobiles européens a mis fin aux hallucinations de son IA. En lui donnant un contexte métier gouverné plutôt que des données brutes.
Notre client est l’un des plus grands importateurs automobiles de luxe multinationaux à capitaux familiaux des Pays-Bas. Plus de 10 milliards d’euros de chiffre d’affaires annuel. Des opérations dans plusieurs pays.
Son problème d’IA était précis : il générait rapidement des dashboards avec l’IA générative, mais les résultats n’étaient pas fiables. Différentes unités métier utilisaient des définitions différentes pour les mêmes indicateurs. Les agents d’IA ne pouvaient pas effectuer de recherches approximatives sans identifiant exact de base de données. Et il n’existait aucun moyen standardisé de connecter les LLM aux outils BI en aval.
Le défi
- Les dashboards générés rapidement par l’IA risquaient de présenter aux décideurs des données non vérifiées et sans ancrage fiable.
- Les définitions d’indicateurs fragmentées entre les unités métier entraînaient des désaccords permanents sur les chiffres, au lieu d’aider à prendre des décisions.
- Les premiers agents d’IA avaient besoin d’identifiants exacts de champs ou de noms de bases de données, sans pouvoir rechercher par le sens.
- Aucun protocole unifié ne permettait de connecter directement les LLM à Tableau et à d’autres outils BI.
Ce qu’Actian a mis en place
- Actian a déployé son MCP Server comme couche de communication unifiée et découplée, connectant les agents d’IA à une logique métier gouvernée sans verrouillage fournisseur.
- Actian a connecté le catalogue de données central directement aux LLM sous forme de glossaire métier actif, afin de traduire les requêtes en langage naturel en définitions structurées et gouvernées, et d’éliminer les hallucinations à la source.
- Actian a co-conçu les nouvelles capacités de recherche sémantique d’AI Analyst, qui font remonter des variables pertinentes sur le plan conceptuel en fonction du sens, et non de correspondances exactes de mots-clés.
Ce qu’ils ont obtenu
Plus de 10 000 définitions métier alimentées automatiquement depuis le data warehouse et les dépôts de code GitHub vers leur catalogue global.
Des dashboards en libre-service sans intervention manuelle, analysés avec Gemini pour écrire et modifier par programmation le code XML de mise en page Tableau directement à partir de métadonnées gouvernées.
Des workflows agentiques multiplateformes validés avec N8N et des pipelines de data science, reliant les requêtes en langage naturel à des chiffres concessionnaires en temps réel.
Conçu pour une IA qui doit être juste, pas seulement rapide
Une couche sémantique qui reste à jour
Le graphe de connaissances fédéré opérationnalise les définitions métier, le lignage et le contexte des politiques de gouvernance dans tout votre environnement data. Le Data Steward Agent synchronise en continu ces définitions à mesure que les données évoluent. Les sorties de l’IA ne dérivent pas, parce que la couche sémantique ne dérive pas.
Une gouvernance qui accompagne chaque requête IA
Le contexte de gouvernance est intégré à chaque requête IA au moment de l’exécution, pas seulement à l’ingestion. MCP Server et les protocoles A2A permettent aux agents d’IA tiers d’interroger une logique métier gouvernée via des standards ouverts. Les agents obtiennent un contexte conforme aux règles de gouvernance au moment de la requête, régi par les mêmes définitions que celles maintenues par vos data stewards.
Un lignage qui remonte les réponses de l’IA jusqu’à leur source
Chaque sortie de l’IA peut être rattachée à l’actif gouverné qui l’a produite. Le lignage métier et le lignage technique sont reliés, afin que les équipes de gouvernance puissent vérifier ce que l’IA a utilisé avant de faire confiance à ce qu’elle a répondu.
Vous reconnaissez certaines de ces situations ?
Si votre équipe fait face à cela… |
Actian y répond avec… |
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Des dashboards IA qui produisent des chiffres sur lesquels personne ne s’accorde |
La couche sémantique ancre chaque sortie dans une définition gouvernée unique |
Des équipes différentes qui donnent des noms différents au même indicateur |
Le graphe de connaissances fédéré impose une définition unique, partout |
Des agents d’IA qui échouent sans identifiants exacts de champs ou de bases de données |
La recherche sémantique fait remonter les variables pertinentes par le sens, et non par mot-clé |
Aucune piste d’audit sur les données réellement utilisées par un agent d’IA |
Smart Lineage retrace chaque sortie de l’IA jusqu’à l’actif source gouverné |
Comment la préparation à l’IA s’inscrit dans une vision plus large
Prêt à donner à votre IA quelque chose en quoi elle peut avoir confiance ?
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