Modélisation des connaissances Identification des principales entités métier, de leurs attributs et des relations qui les relient afin de construire un modèle de connaissance adapté au fonctionnement réel de l’organisation.
Connexion des sources de données Intégration des bases de données, CRM, ERP, documents, emails, applications métier et autres sources internes ou externes utiles au Knowledge Graph.
Structuration & contextualisation Normalisation des données, résolution des doublons, rapprochement des entités et création des relations nécessaires pour fournir une représentation cohérente et contextualisée de l’information.
Recherche sémantique & exploration Mise en place de moteurs permettant d’explorer la connaissance par entités, relations, dépendances et contexte plutôt que par une simple recherche de mots-clés.
Intégration avec Copilots & agents IA Connexion du Knowledge Graph aux systèmes RAG, Copilots et agents IA afin d’améliorer la précision, la contextualisation et l’explicabilité de leurs réponses et recommandations.
Gouvernance & évolution du graphe Mise en place des règles de qualité, droits d’accès, traçabilité et mécanismes d’actualisation permettant au Knowledge Graph d’évoluer avec les données et les besoins de l’organisation.
Vue client & patrimoine à 360° Relie clients, portefeuilles, sociétés, actifs, transactions, documents et interactions afin de fournir une vision consolidée, contextualisée et immédiatement exploitable de chaque relation. Clients • actifs • transactions • documents • relations
Recherche intelligente dans les connaissances Retrouve rapidement une information et son contexte à travers les documents, bases internes, procédures et applications de l’entreprise, même lorsque les données sont dispersées entre plusieurs systèmes. Recherche • contexte • documents • données • connaissances
Conformité & analyse des risques Met en relation clients, transactions, règles, documents et événements afin d’identifier plus rapidement les incohérences, expositions, dépendances et situations nécessitant une analyse ou une investigation complémentaire. Conformité • risques • transactions • anomalies • traçabilité
IA & décisions contextualisées Donne aux Copilots et agents IA une compréhension structurée des relations métier afin de produire des recherches, analyses, recommandations et réponses plus précises, pertinentes et explicables. Copilots • agents IA • contexte • recommandations • décisions
