La qualité de votre IA dépend entièrement de la qualité des définitions sur lesquelles elle repose
Actian ancre chaque requête d'IA requête une couche sémantique régie par des règles, ce qui permet aux agents et aux analystes d'obtenir des réponses cohérentes et conformes aux politiques, et non un simple accès brut au schéma.
Un groupe automobile de luxe. 10 000 définitions normalisées.
Définitions automatisées
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libre-service sans échange de données
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Validation de flux de travail agentiques multiplateformes
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L'un des plus grands importateurs automobiles d'Europe a empêché son IA de « délirer » en lui fournissant un contexte métier bien défini plutôt que des données brutes.
Notre client est l'un des plus grands importateurs multinationaux familiaux de véhicules de luxe aux Pays-Bas. Son chiffre d'affaires annuel dépasse les 10 milliards d'euros. Ses activités s'étendent à plusieurs pays.
Leur problème lié à l'IA était précis : ils généraient IA générative des tableaux de bord à l'aide IA générative , mais les résultats n'étaient pas fiables. Les différentes divisions de l'entreprise utilisaient des définitions différentes pour les mêmes indicateurs. Les agents d'IA ne pouvaient pas effectuer de recherches floues sans un identifiant exact de la base de données. Et il n'existait aucune méthode standardisée pour connecter les grands modèles de langage (LLM) à leurs outils bi en aval.
Le défi
- Les tableaux de bord générés rapidement par l'IA risquaient de présenter aux décideurs des données non vérifiées et sans fondement.
- La fragmentation des définitions des indicateurs entre les différentes unités opérationnelles a donné lieu à des désaccords constants sur les chiffres, au lieu de favoriser la prise de décisions.
- Les premiers agents d'IA nécessitaient des identifiants de champ ou des noms de bases de données exacts, sans possibilité d'effectuer une recherche par signification.
- Il n'existe pas de protocole unifié permettant de connecter directement les modèles de langage de grande envergure (LLM) à Tableau et à d'autres outils bi.
Ce qu'a fait Actian
- Nous avons déployé le serveur MCP d’Actian en tant que couche de communication unifiée et découplée, reliant les agents d’IA à une logique métier régie par des règles, sans enfermement propriétaire.
- Nous avons connecté catalogue de données le catalogue de données « Core » aux modèles de langage grand public (LLM) pour en faire un glossaire métier actif, permettant ainsi de traduire les requêtes en langage naturel en définitions structurées et contrôlées, et d'éliminer les « hallucinations » à la source.
- Nous avons co-conçu les fonctionnalités de recherche sémantique de nouvelle génération de l'« AI Analyst », qui mettent en évidence des variables pertinentes sur le plan conceptuel en se basant sur le sens, et non sur des correspondances exactes de mots-clés.
Ce qu'ils ont accompli
Plus de 10 000 définitions métier renseignées automatiquement à partir de l'entrepôt de données et des dépôts de code GitHub dans leur catalogue global.
Sans échange de données d'identificationlibre-service étudiés à l’aide de Gemini pour écrire et modifier par programmation le code de mise en page XML de Tableau directement à partir de métadonnées contrôlées.
Multiplateforme des workflows « agentic » validés à la fois sur N8N et dans les pipelines de science des données, faisant le lien entre les requêtes en langage naturel et les chiffres en temps réel des concessionnaires.
Conçu pour une IA qui se doit d'être précise, et pas seulement rapide
Une couche sémantique qui reste à jour
Le « Federated Knowledge Graph » met en œuvre les définitions métier, la traçabilité et le contexte réglementaire à l'échelle de l'ensemble de votre parc de données. L'agent « Data Steward » synchronise en permanence ces définitions à mesure que les données évoluent. Les résultats générés par l'IA ne s'écartent pas, car la couche sémantique reste inchangée.
gouvernance accompagne chaque requête d'IA
gouvernance est pris en compte dans chaque requête d'IA requête l'exécution, et pas seulement lors de l'ingestion. Le serveur MCP et les protocoles A2A permettent à des agents d'IA tiers requête la logique métier requête par des normes ouvertes. Les agents obtiennent un contexte conforme aux politiques au moment de requête, régi par les mêmes définitions que celles gérées par vos responsables de données.
Une traçabilité permettant de remonter à la source des réponses générées par l'IA
Chaque résultat généré par l'IA peut être rattaché à l'actif géré qui l'a produit. La traçabilité métier et la traçabilité technique sont reliées entre elles, ce qui permet gouvernance de vérifier les données utilisées par l'IA avant de se fier à ses conclusions.
Vous reconnaissez l'un de ces éléments ?
Si votre équipe est confrontée à cette situation… |
Actian y répond avec… |
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Des tableaux de bord basés sur l'IA qui produisent des chiffres sur lesquels personne n'est d'accord |
La couche sémantique associe chaque résultat à une définition unique et réglementée |
Certaines équipes donnent des noms différents à un même indicateur |
Le graphe de connaissances fédéré garantit l'uniformité des définitions, partout |
Les agents IA échouent s'ils ne disposent pas d'identifiants de champ ou de noms de base de données précis |
La recherche sémantique met en évidence les variables pertinentes en fonction de leur sens, et non de mots-clés |
Il n'existe aucune piste d'audit permettant de savoir quelles données agents IA d'un agents IA a agents IA utilisées |
Smart Lineage permet de remonter jusqu'à la ressource source contrôlée pour chaque résultat généré par l'IA. |
Comment « AI Préparation dans une perspective plus large
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