Le problème

Vos données contiennent la réponse. Y accéder ne devrait pas prendre une semaine.

Tous les outils d'IA généralistes fonctionnent à merveille sur une base de données de démonstration vierge, mais échouent face à un schéma d'entreprise réel composé de milliers de tables et de règles métier complexes. Pour obtenir des réponses pertinentes, il est indispensable de connaître les objets métier, les relations et les modèles de requêtes intégrés à vos applications ; or, les outils génériques sont incapables de les apprendre.

Le savoir emprisonné dans les gens

Des milliers de tables. Une nomenclature obscure. Des relations que seuls les spécialistes comprennent. Sans ce contexte, aucun outil ne peut vous donner la bonne réponse.
Les analystes constituent un goulot d'étranglement

Toutes les questions relatives aux données sont traitées par les mêmes personnes. La liste d'attente s'allonge. L'entreprise est en attente. Ce n'est pas un problème humain, mais un problème systémique.
L'IA générique se trompe

Les outils qui lisent le schéma brut et fonctionnent par conjectures sur des bases de données simples, comme Oracle, SAP ou PeopleSoft, produisent des résultats qui semblent corrects, mais qui ne le sont pas. C'est le type d'erreur le plus dangereux.

Fonctionnement

Une seule interface. Trois façons de répondre. Toutes fiables.

Au cœur de Data Ask se trouve le graphe de connaissances de l'application, construit automatiquement par données Sense À partir de votre schéma d'entreprise réel, il encode la signification de vos données, leurs relations et les tables auxquelles correspondent les termes métier. C'est ce qui garantit l'exactitude des réponses.

Chaque question que vous posez transite par une interface unique. Le routeur de conversation la classe et l'achemine automatiquement vers le moteur approprié — sans configuration ni outil de commutation.

Demande sans données : Vous Soumettre un ticket Attendez quelques jours

Avec Data Ask : Vous Posez votre question en langage clair. Conversation Router classe et achemine Réponse fondée et citée

Trois modes d'accès

Structuré. Non structuré. Hybride.

Une interface unique et contrôlée achemine automatiquement votre question vers le moteur approprié.

Moteur structuré : Interrogez votre base de données en langage clair

Votre requête est transformée en requête SQL, basée sur le graphe de connaissances de l'application et non déduite du schéma. Elle est exécutée sur votre base de données et renvoie un tableau de données accompagné d'un résumé en langage clair. Aucune administration de base de données n'est requise.

Résultats : SQL · Tableau de données · Résumé en langage clair

Moteur de recherche non structuré : recherchez dans vos documents et obtenez des réponses citées.

Les questions relatives aux contrats, politiques, manuels ou procédures de conformité trouvent leur réponse dans les documents de votre entreprise. Chaque réponse est accompagnée de références. Vous pouvez consulter directement chaque source.

Résultats : Réponse citée · Liens vers les documents sources

Moteur hybride : Une seule question. À travers les données et les documents.

Posez une question qui interroge simultanément une base de données et un ensemble de documents. Data Ask combine les réponses des deux et les renvoie sous la forme d'une réponse unique, étayée et référencée, éliminant ainsi la réconciliation entre outils qui prenait auparavant des heures.

Résultats : Réponse synthétisée · Tableau de données · Citations

Pourquoi les réponses sont justes

Les outils génériques font des suppositions. Data Ask sait.

La plupart des outils de traitement du langage naturel utilisent un module de langage naturel (LLM) pour analyser le schéma de votre base de données et en déduire sa signification. Sur des schémas simples et bien nommés, ils s'en sortent bien. En revanche, sur Oracle EBS, SAP ou PeopleSoft, ils produisent des réponses erronées, mais avec assurance.

Le graphe de connaissances de l'application change la donne. Il est construit automatiquement par données Sense Directement à partir de votre schéma — structure d'encodage, relations, termes métier et modèles de requêtes testés. Le modèle ne devine pas. Il sait ce que vos données signifient.

Des casques AKG pré-assemblés sont disponibles dès aujourd'hui pour Oracle E-Business Suite et SAP (ECC et S/4HANA)Les AKG personnalisés pour toute autre application sont créés via Data Sense Builder. Aucune migration de données n'est requise : les données restent à leur emplacement d'origine.

NL2SQL générique

Lit le schéma brut. En déduit le sens. Échoue sur les applications d'entreprise complexes — et la mauvaise réponse semble plausible.

Demande de données + AKG

L'AKG encode la signification de votre application. Le modèle est fondé sur ce que vos données représentent réellement, et non sur ce que suggèrent les noms de leurs colonnes.

Requête inter-applications

Une seule question peut couvrir plusieurs systèmes d'entreprise. Elle doit être cohérente, étayée et traitée comme une réponse unique.

Cas d'usage

Chaque équipe. Chaque domaine.

La même interface sert aux services Finance, Opérations, RH, Conformité, et bien plus encore.

Finances et opérations

Âge des comptes clients, exposition des comptes fournisseurs, diagnostics de clôture de période, dépenses fournisseurs — réponses sur demande sans ticket DBA ni attente de deux jours.
Chaîne d'approvisionnement et inventaire

Rotation des stocks, risque de rupture de stock, performance des fournisseurs, analyse du processus d'approvisionnement et de paiement — le tout à travers des données structurées et des documents d'approvisionnement, dans une seule réponse.
Conformité et audit

Des réponses étayées par les politiques en vigueur, couvrant l'ensemble des contrats et des procédures. Réponses conjointes aux questions structurées et aux questions relatives aux documents – chaque affirmation est citée à sa source.

Gouvernance

Chaque réponse est encadrée. Sans exception.

Les contrôles d'accès, le filtrage des données personnelles et la journalisation des audits s'appliquent à chaque requête, qu'elle interroge une base de données, un document ou les deux. La gouvernance est intégrée au système et n'est pas une couche supplémentaire.

Contrôle des autorisations au niveau de la couche de données

Aucune requête n'est exécutée sans autorisation. Les contrôles d'accès s'appliquent uniformément aux sources structurées et non structurées, avant la génération de la réponse.
Piste d'audit complète

Chaque requête est consignée. Chaque réponse est traçable. Le niveau d'audit est identique, que la question soit structurée, basée sur des documents ou hybride.
Filtrage des informations personnelles intégré

Le filtrage des données personnelles, les balises de conservation et les contrôles des données s'appliquent au moment de la requête, et non a posteriori. Les données sensibles sont protégées avant que la réponse ne quitte le système.

Pourquoi les données demandent

Quatre éléments qui le distinguent.

Réponses correctes sur des schémas complexes

L'AKG explique son efficacité là où les outils génériques échouent. Elle repose sur la signification propre à votre application, et non sur des suppositions basées sur les noms de colonnes.
Réponses hybrides dans une seule réponse

Résultats de bases de données et analyses documentaires dans une seule réponse citée. Une fonctionnalité maîtrisée, rare parmi les plateformes d'IA d'entreprise.
Fonctionne là où vos données sont déjà stockées

Bases de données de production, données archivées sur la plateforme de données commune, lacs de données, ERP cloud. Aucune migration. Aucune interruption de service.
Payez ce que vous utilisez

Tarification basée sur la consommation, liée aux requêtes effectuées et aux applications activées — et non à une licence par utilisateur.

Ressources

Documentation associée

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Fiche technique
Demande de données
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IA d'entreprise : une plateforme de données de quatrième génération
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Architecture de l'information d'entreprise pour l'IA générale et l'apprentissage automatique
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Archive unifiée pour les données structurées, non structurées et semi-structurées.
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