Graphe hybride + vecteur
Similarité sémantique et contexte relationnel interrogés ensemble pour une précision qu’aucun des deux n’atteint seul.
/ Enterprise Knowledge AI /
Votre organisation en sait plus qu’elle ne parvient à retrouver. Nous corrigeons cela.
Enterprise Knowledge AI relie chaque document, système et source de données en une seule couche d’intelligence gouvernée — et offre à vos équipes des réponses instantanées, précises et ancrées dans les sources.
Pourquoi la connaissance d’entreprise se dégrade
La connaissance est là. Le système pour l’utiliser, non.
La plupart des organisations disposent de plus de savoir institutionnel qu’elles ne peuvent consulter. Il repose dans des dossiers que personne ne parcourt, des wikis que personne ne lit, et dans la tête de quelques experts. Résultat : travail dupliqué, décisions lentes et départ du savoir.
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Stockage fragmenté
SharePoint, Drive, Confluence, Notion, e-mail, fichiers locaux — chaque équipe a son système et ils se connectent rarement.
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La recherche renvoie des documents, pas des réponses
La recherche par mots-clés trouve des fichiers. Elle ne répond pas aux questions. Les utilisateurs lisent encore cinq documents — si le bon apparaît.
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Pas de gouvernance sur ce qui est fiable
Des politiques obsolètes côtoient les actuelles. L’IA non gouvernée au-dessus renvoie des erreurs avec une fausse certitude.
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Une connaissance non auditable
Sans attribution, confiance et piste d’audit, les réponses de l’IA ne sont pas acceptables dans les environnements réglementés ou à enjeux élevés.
Définition du produit
Raisonnement gouverné — pas seulement de la récupération
Réponses citées et conscientes des permissions, avec une trace vérifiable — pas des listes de résultats. L’orchestration et les patterns entreprise s’exécutent sur Thinkia Synapse.
RAG avec raisonnement agentique
Récupération et synthèse multi-étapes — pas une seule recherche vectorielle — avec détection des lacunes et nouvelle récupération si besoin.
Confiance et contrôle d’accès
Permissions héritées des systèmes sources, application au moment de la récupération, scores de confiance et journaux d’audit immuables.
Propulsé par Synapse
Orchestration entreprise, routage des modèles et patterns opérationnels de la plateforme Thinkia Synapse.
Architecture
Cinq couches — rapide, précis, gouverné
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Couche 1 — Ingestion et normalisation
Connecteurs (OAuth/API), découpage sémantique, OCR pour scans, métadonnées préservées, synchronisation incrémentielle pour maîtriser les coûts.
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Couche 2 — Index hybride (graphe + vecteur)
Recherche vectorielle pour la similarité ; graphe de connaissance pour entités et relations (ex. remplace, s’applique_à, propriété_de).
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Couche 3 — Récupération et raisonnement agentiques
Décomposition des requêtes, récupération parallèle, classement, synthèse fondée, citations et confiance — avec boucle d’agent pour requêtes complexes.
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Couche 4 — Confiance, gouvernance et accès
RBAC/ABAC, scores de confiance par source, piste d’audit immuable, contrôles d’hallucination. Supervision humaine et explicabilité orientées EU AI Act ; alignement avec ISO/IEC 42001 et documentation NIST AI RMF.
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Couche 5 — Interfaces et intégration
Application web, Teams, Slack, extension navigateur, widget intégrable, API REST/streaming, OpenAPI et SDKs.
Les références à l’EU AI Act, ISO/IEC 42001 et NIST AI RMF décrivent l’orientation produit et des schémas de documentation — pas un conseil juridique pour votre cas précis.
De la question à la réponse fondée
Boucle de récupération en un coup d’œil
Décomposition des requêtes
Les questions complexes sont divisées en sous-requêtes avant récupération pour réduire le bruit et le coût en tokens.
Récupération parallèle
Requêtes vecteur et graphe en parallèle ; résultats classés, dédupliqués et pondérés par la confiance.
Synthèse fondée
Le modèle répond uniquement à partir du contexte classé ; les affirmations renvoient aux extraits sources avec confiance.
Parcours de mise en œuvre
De zéro à la production
Découvrir
Cartographier sources, volumes, modèles d’accès et cas d’usage prioritaires. Livrable : note d’architecture et plan d’ingestion.
Connecter et indexer
Déployer connecteurs, découpage/embeddings/extraction graphe, configurer l’accès. Livrable : base consultable et consciente des permissions.
Ajuster et valider
Évaluer la qualité de récupération, affinage optionnel des embeddings métier, seuils de confiance. Livrable : rapport de qualité validé.
Déployer et mesurer
Cohorte pilote, analytics résolution/escalade, baselines temps de réponse. Livrable : système en production avec mesure.
Passer à l’échelle
Étendre sources et utilisateurs, boucles de retour, rapports de lacunes pour améliorer la documentation.
Connecteurs
Vos sources, une couche de connaissance
Connecteurs OAuth et API — le contenu reste à la source ; les réponses n'utilisent que ce que chaque utilisateur peut voir.
Le catalogue exact des connecteurs et les options de déploiement sont convenus par engagement.
Collaboration
- SharePoint / Microsoft 365
- Microsoft Teams
- Confluence
- Notion
Fichiers et contenu
- Google Drive / Workspace
- PDF, Word, PowerPoint
- PDF numérisés (OCR)
- E-mail (avec contrôles de gouvernance)
Systèmes et données
- Bases de données et API sur mesure
- Exports CSV / JSON / XML
Métriques qui comptent
Vitesse, précision, coût, traçabilité
Objectifs et KPI convenus par déploiement — pas de chiffres universels
<3s
Vitesse — temps jusqu’à la réponse (p95)
Bout en bout pour requêtes typiques ; chemins agentiques complexes plus longs — voir la note technique.
<20m
Vitesse — propagation des mises à jour (p95)
Délai illustratif entre changement source et extraits rafraîchis avec webhooks ; environnements très batch suivent des plannings convenus — ajusté par engagement.
>90%
Précision — qualité fondée
Cibles typiques après réglage : precision@k et/ou précision des réponses fondées >90%, taux d’affirmations non supportées <1% — validé sur jeux hold-out par corpus.
>85%
Précision — rappel et couverture
Objectifs recall@k et couverture du corpus souvent >85% lorsque la réponse existe dans les sources — mesuré avec bancs d’évaluation.
50–70%
Coût — vs RAG naïf
Fourchette typique avec routage, cache, découpage et compression — illustratif, pas une garantie.
Prêt pour audit
Traçabilité — piste conformité
Requête, sources, modèle et confiance journalisés pour les workflows de conformité.
Analyse comparative
Enterprise Knowledge AI en contexte
Microsoft 365 est une référence ; beaucoup d’environnements restent un patchwork recherche, wikis et RAG maison — patterns illustratifs, pas d’affirmations fournisseur.
| Facteur | Copilot pour M365 | Pattern entreprise typique | Enterprise Knowledge AI |
|---|---|---|---|
| Couverture des sources | Focus écosystème Microsoft | Recherche et portails fragmentés par système. | Connecteurs étendus sur sources entreprise |
| Graphe de connaissance | Pas de couche relationnelle équivalente | Recherche par mots-clés sans parcours graphe+vecteur multi-sauts. | Hybride graphe + vecteur pour multi-sauts |
| Choix du modèle / BYOK | Parcours Azure OpenAI | Clés et outils dispersés ; politique inégale. | Routage multi-modèles et options BYOK |
| Déploiement | Modèle service cloud | SaaS éparpillé ; pas de périmètre unique gouverné. | Privé, hybride ou cloud — une couche gouvernée |
| Angle commercial | Souvent au poste (narration M365) | Licences en silos ; TCO et gouvernance fragmentés. | Packaging convenu par engagement |
Options de déploiement
Flexibilité totale : choisissez votre mode de déploiement
La même couche de connaissance gouvernée — vous choisissez où tournent données, index et inférence, de l’air-gapped au cloud entièrement géré.
Mode privé
Déploiement complet dans votre périmètre — index et LLM auto-hébergés optionnels sur votre réseau. Contrôle maximal pour secteur réglementé et public.
- Patterns on-premise ou air-gapped
- Corpus et requêtes ne quittent pas votre périmètre
- Modèles open weights et approuvés selon politique
- Délai typique jusqu’à première requête : 6–10 semaines
- Immediate cloud deployment
- Hardware-free management
Mode hybride
Dans votre tenant AWS, Azure ou GCP : données et résidence dans votre périmètre, déploiement, mises à jour et monitoring gérés par Thinkia.
- Votre compte cloud, vos clés de chiffrement
- OAuth vers SharePoint, M365, Drive et autres sources
- Équilibre contrôle et vélocité opérationnelle
- Délai typique jusqu’à première requête : 4–6 semaines
- Complete data sovereignty
- Immediate rollout, no infra
Mode cloud
Environnement opéré par Thinkia, UE par défaut. Chemin le plus rapide vers pilote avec connecteurs OAuth — sans infra client à exploiter.
- Déploiement type immédiat vs on-prem
- Montée en charge automatique et mises à jour plateforme
- Idéal si la politique autorise un périmètre SaaS géré
- Délai typique jusqu’à première requête : 2–4 semaines
- On-premise infrastructure
- Full data sovereignty
FAQ
Questions techniques
Que se passe-t-il quand un document est mis à jour ou supprimé à la source ?
Les connecteurs détectent les changements à la prochaine synchro (webhook ou planification). Contenu mis à jour re-découpé et ré-embarqué ; suppressions retirent les entrées d’index et révoquent l’accès immédiatement. Les réponses historiques peuvent être signalées dans les journaux.
Peut-il combiner données structurées et non structurées ?
Oui, lorsque les deux sont connectées et que l’utilisateur y a droit. Le graphe relie entités des systèmes de référence aux documents et messages pour des réponses couvrant contrats et données opérationnelles.
Combien de temps prend l’ingestion initiale ?
Dépend de la taille du corpus et des limites API source. Indicatif : petits corpus en heures ; très grands en semaines avec pipelines parallèles. Sync incrémentielle réduit le coût en régime — détails dans la note technique.
Que se passe-t-il quand la réponse n’est pas dans la base de connaissance ?
Le système répond à partir du contexte récupéré et autorisé. Si la preuve est faible ou absente : confiance plus basse, lacunes explicites ou résultat clair du type « pas assez dans les sources », pas une supposition assurée. Seuils et escalade ajustables selon votre posture de risque.
Notre contenu sert-il à entraîner des modèles fondation ?
Les déploiements enterprise sont cadrés pour que votre corpus ne soit pas mélangé à un pool d’entraînement public. Avec BYOK ou inférence on-prem, les fournisseurs sont choisis selon vos accords. Les termes exacts vont au contrat et DPA — détaillés en avant-vente et revue sécurité.
S’agit-il de conseil juridique ou conformité ?
Non. EU AI Act, NIST AI RMF et ISO/IEC 42001 décrivent l’orientation produit et des patterns documentaires — pas une classification juridique de votre cas. Pour le positionnement réglementaire, consultez vos conseils et les pages gouvernance Thinkia.
Comment le système gère-t-il les informations contradictoires entre sources ?
Les affirmations en conflit sont présentées avec les deux sources citées et le conflit signalé. Le système ne choisit pas silencieusement — la résolution reste au propriétaire du savoir. Le taux de conflit peut être suivi comme signal qualité.
Quels modèles sont utilisés ?
Par défaut, le routage utilise des modèles plus petits pour requêtes simples et plus grands pour raisonnement complexe. BYOK permet vos fournisseurs préférés. On-prem : modèles open weights approuvés.
Comment les permissions sont-elles appliquées lors d’une question ?
L’index est construit avec identité source et droits. À la requête, récupération et synthèse n’utilisent que les extraits autorisés — mêmes règles que SharePoint, Confluence, Drive ou votre source de vérité. Si l’utilisateur ne peut pas ouvrir un document à la source, il ne doit pas apparaître dans son contexte de réponse.
Où Enterprise Knowledge AI peut-il s’exécuter ?
Patterns typiques : tenant privé, hybride (données et index chez vous, orchestration cloud optionnelle) ou cloud géré — selon résidence, réseau et achats. La note technique décrit les hypothèses ; nous alignons l’architecture cible en découverte.
Quels systèmes sources peut-on connecter ?
Connecteurs courants : Microsoft 365 / SharePoint, Confluence, Google Drive, magasins de documents similaires, APIs et dépôts internes. Systèmes custom ou legacy : API, export ou plan connecteur dédié. Sources prioritaires convenues dans la feuille de route d’ingestion.
Get started
Parlons de votre couche de connaissance
Parlez-nous de vos sources, modèle d’accès et équipes. Nous revenons vers vous avec une prochaine étape claire — orientation, périmètre pilote ou pistes gouvernance — sans pression commerciale.