La fiabilité de votre IA dépend des 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 et conformes aux politiques en vigueur, plutôt qu’un accès direct aux schémas bruts.
Un groupe automobile de luxe. Plus de 10 000 définitions gouvernées.
Définitions générées automatiquement
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Automatisation des demandes des concessionnaires grâce à des flux de travail basés sur des agents
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L’un des plus grands importateurs automobiles d’Europe a mis fin aux hallucinations de son IA en lui fournissant un contexte métier gouverné plutôt que des données brutes
Notre client est l’un des plus grands importateurs multinationaux de véhicules de luxe à capitaux familiaux aux Pays-Bas. Son chiffre d’affaires annuel dépasse 10 milliards d’euros et ses activités s’étendent sur plusieurs pays.
Son problème avec l’IA était bien précis : l’entreprise générait rapidement des dashboards avec l’IA générative, mais leurs résultats n’étaient pas suffisamment fiables. Les différentes unités métier utilisaient des définitions différentes pour les mêmes métriques. Les agents IA étaient incapables d’effectuer des recherches approximatives sans disposer de l’identifiant exact de la base de données. Et il n’existait aucune méthode standardisée pour 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 dépourvues de contexte de référence.
- La fragmentation des définitions de métriques entre les unités métier entraînait des débats incessants sur les chiffres, au détriment de la prise de décision.
- Les premiers agents IA exigeaient des identifiants de champs ou des noms de bases de données exacts, sans pouvoir effectuer de recherches par sens.
- Aucun protocole unifié ne permettait de connecter directement les LLM à Tableau et aux autres outils BI.
Ce qu’Actian a mis en place
- Déploiement d’Actian MCP Server comme couche de communication unifiée et découplée, permettant de connecter les agents IA à une logique métier gouvernée sans dépendance vis-à-vis d’un fournisseur.
- Connexion directe du catalogue de données principal aux LLM sous la forme d’un glossaire métier actif, afin de traduire les requêtes en langage naturel en définitions structurées et gouvernées, et d’éliminer les hallucinations à la source.
- Co-conception de fonctionnalités de recherche sémantique nouvelle génération pour AI Analyst, capables de faire remonter les variables pertinentes sur le plan conceptuel en fonction de leur sens, et non d’une correspondance exacte 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 fiable, pas seulement rapide
Une couche sémantique qui reste à jour
Le Federated Knowledge Graph rend opérationnels les définitions métier, le lignage et le contexte des politiques dans l’ensemble de votre patrimoine data. Le Data Steward Agent synchronise continuellement ces définitions à mesure que les données évoluent. Les résultats de l’IA restent cohérents parce que la couche sémantique l’est aussi.
Une gouvernance qui accompagne chaque requête IA
Le contexte de gouvernance est appliqué à chaque requête IA au moment de son exécution, et pas uniquement lors de l’ingestion. MCP Server et les protocoles A2A permettent aux agents IA tiers d’interroger une logique métier gouvernée grâce à des standards ouverts. Au moment de chaque requête, les agents disposent ainsi d’un contexte conforme aux politiques en vigueur et régi par les mêmes définitions que celles maintenues par vos data stewards.
Un lignage qui permet de retracer les réponses de l’IA jusqu’à leur source
Chaque résultat produit par l’IA peut être retracé jusqu’à l’actif gouverné dont il est issu. Le lignage métier et le lignage technique sont reliés, afin que les équipes chargées de la gouvernance puissent vérifier les données utilisées par l’IA avant d’accorder leur confiance à sa réponse.
Vous reconnaissez l’une de ces situations ?
Votre équipe rencontre ce problème… |
Actian y répond ainsi… |
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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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