Plateforme de connaissance IA Datamachine
Plateforme de connaissance IA Datamachine
Réunissez images, textes, audio, documents, métadonnées, thésaurus et relations dans une couche de connaissance unique et recherchable. La plateforme de connaissance IA Datamachine rend les connaissances existantes utilisables pour rechercher, enrichir, relier et interroger.
De nombreuses organisations disposent déjà de connaissances précieuses, mais dispersées entre notices de collection, documents, scans, images, audio, vidéo, métadonnées, thésaurus et fichiers séparés. La plateforme de connaissance IA Datamachine réunit ces sources dans une couche de connaissance multimodale. Les utilisateurs peuvent rechercher par mots, sens et contenu visuel, découvrir des relations, trouver des contenus similaires et interroger leurs propres informations. Lorsque c’est pertinent, les résultats restent traçables jusqu’à la source d’origine.
Adaptée aux collections existantes et nouvelles
La couche de connaissance configurée peut être utilisée pour améliorer les collections existantes et décrire de nouveaux contenus de collection.
Images, documents et métadonnées ensemble
La plateforme combine plusieurs sources dans une couche de connaissance qui soutient recherche, enrichissement et connexion.
Un environnement prêt pour l’IA
Les données deviennent utilisables par des agents IA, des assistants de recherche et des workflows d’enrichissement contrôlés.
Gouvernance et contrôle
L’organisation garde la maîtrise des données, des droits, de la qualité et des décisions finales.
Construit autour de vos connaissances, pas d’un seul modèle d’IA
La solution n’est pas liée à un seul modèle d’IA ni à un seul fournisseur. Différents modèles peuvent être choisis selon les tâches d’image, de texte, d’audio, d’extraction ou de recherche. Lorsqu’un modèle plus performant ou mieux adapté apparaît, il peut être ajouté sans reconstruire les sources, métadonnées, relations, droits et règles de qualité sous-jacents.
Contrôle et qualité
L’IA effectue le travail préparatoire. Les résultats restent vérifiables et sont configurés selon vos sources, vos champs, votre terminologie et vos critères de qualité. Lorsque c’est pertinent, la source ou le passage reste traçable. Votre organisation décide de ce qui est corrigé, validé et finalement utilisé.
Une première étape concrète
Nous commençons de préférence par un jeu de données test clairement délimité. Ensemble, nous définissons la sortie attendue, les critères de qualité et le processus de validation. Vous voyez ainsi rapidement ce qui fonctionne avant de passer à l’échelle.