fr.wedoany.com Rapport : L’entreprise sud-coréenne MobiGen a lancé Grapeo 2.0, une plateforme d’IA reposant sur une ontologie dynamique, conçue pour résoudre les problèmes de qualité des résultats de l’IA en entreprise.
Contrairement à la version 1.0, qui se contentait de construire une base de connaissances, Grapeo 2.0 adopte une « ontologie dynamique » capable de juger et d’exécuter des actions de manière autonome. Lorsque les données de l’entreprise évoluent, l’IA détecte automatiquement les changements et traite les tâches prédéfinies.
Selon MobiGen, l’IA déployée en interne dans les entreprises souffre souvent du problème des « bavardages d’IA », c’est-à-dire une prolifération de réponses de faible qualité non filtrées, avec peu de réponses réellement utiles. La cause profonde réside dans la dispersion des données, la fragmentation du contexte métier et un manque de sécurité. L’entreprise estime que la technologie ontologique peut résoudre ces trois problèmes simultanément. L’ontologie est une technique qui indique à l’IA comment lire et interpréter les données à l’avance.
La plateforme Grapeo est structurée en quatre couches : données, ontologie, applications et projets. La couche ontologique définit les relations et le contexte des données dispersées, de sorte que les modifications de l’architecture des données sous-jacentes n’affectent pas les applications de la couche supérieure. L’ontologie dynamique commence par définir les stratégies métier sous forme d’ontologie. Lorsque les données changent, l’IA prend ses propres décisions et déclenche des flux de travail, dépassant ainsi les limites des systèmes traditionnels basés sur des règles, qui ne fonctionnent que dans des conditions définies par l’homme.
Kim Tae-soo, représentant de MobiGen, explique que les données d’entreprise sont souvent dispersées dans des documents ERP, des fichiers Excel et les systèmes de différents départements. Même lorsqu’elles sont centralisées via un lac de données ou un data mart, il existe rarement des données raffinées directement exploitables par l’IA. Grapeo virtualise les données brutes selon des normes standardisées et les lie en une couche logique, permettant des requêtes et des connexions intégrées sans avoir à déplacer ou copier les données. Sur cette base, le système ajoute des connexions, un raffinement et une validation de la qualité, transformant les données en une structure directement utilisable par l’IA.
Pour améliorer la précision des réponses, MobiGen utilise une technologie RAG hybride, qui lie et coordonne le RAG structuré, le RAG vectoriel et le RAG graphique via l’ontologie. Par rapport au RAG graphique classique, il peut déduire et répondre à des informations non explicitement documentées en se basant sur les relations. De plus, Grapeo intègre un visualiseur de flux de travail ontologique sans code, ainsi qu’une technologie IDP qui mappe automatiquement les documents non structurés à l’ontologie.
MobiGen a partagé des cas d’application concrets de Grapeo. Auparavant, le ministère sud-coréen de la Législation employait plus de 20 experts pour la traduction et le conseil en matière de réglementations d’import-export. Le cycle de mise à jour d’une modification réglementaire prenait de 3 à 6 mois, et le nombre de pays couverts était limité. Après l’adoption de Grapeo, le système a intégré les réglementations de 58 pays et 13 langues, permettant un service de mise à jour en temps réel des dernières modifications. Le ministère prévoit d’ouvrir ce service au public au second semestre de cette année.
De son côté, l’Agence coréenne pour l’environnement a appliqué Grapeo à son service de conseil sur les subventions pour les véhicules non polluants. Face à des normes de soutien différentes dans 17 gouvernements locaux et à plus de 700 réglementations connexes, l’introduction de ce système a permis à l’IA d’apprendre l’ensemble des règles et de traiter automatiquement toutes les étapes, du calcul des subventions à la réponse aux demandes de conseil.
MobiGen prévoit de lancer Grapeo 3.0, équipé d’une « ontologie fédérée », au premier semestre de l’année prochaine. Cette version permettra de connecter les organisations uniquement au niveau ontologique, sans partager les données entre elles.
