Graphicient
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01Pièces forgées, tarifs mouvants 02Une pièce, plusieurs marques 03Talents cachés, vivier révélé 04Pièces à risque, pannes anticipées 05Sécurisation de la chaîne d'approvisionnement
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DE LA DONNÉE DISPERSEE A LA DECISION FIABLE

Structurer, explorer, piloter, décider : quatre briques connectées sur un même graphe, pour transformer la donnée dispersée en décision fiable.

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Ce que nous apprenons sur le terrain, et les réponses aux questions qu'on nous pose le plus souvent.

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Ce que nous apprenons sur le terrain

Modélisation métier, fiabilité des IA d'entreprise, retours de projets : des articles écrits par ceux qui construisent la plateforme.

6 h 40, l'usine brûle : qu'est-ce qui est touché ? Supply chain 27 octobre 2026 L'analyse d'impact : quand une usine brûle, savoir en quelques secondes ce qui est touché Quels produits sont menacés par l'arrêt d'un site, et quelle usine peut prendre le relais ? Le graphe de vos données répond en quelques secondes. Lire l'article → De 87 % à 98 % de réponses justes en changeant de modèle Intelligence artificielle 14 octobre 2026 Quand le modèle devient le plafond : de 87 % à 98 % de réponses justes Quatre mois de travail sur l'ontologie, la couche sémantique et le harnais agentique nous avaient menés à 87 % de réponses justes sur la nomenclature d'un grand constructeur automobile. En changeant seulement de modèle, nous sommes passés à 98 %, trois fois plus vite. Lire l'article → La même pièce, deux références, deux prix Achats 14 octobre 2026 Massification impossible : comment une BoM fragmentée vous prive de vos leviers de négociation Une BoM éclatée entre PLM, ERP et contrats cache les volumes regroupables. Comment rendre la massification des achats possible. Lire l'article → Partenariat technologique Graphicient et Neo4j Partenariat 7 octobre 2026 Graphicient annonce un partenariat technologique avec Neo4j pour apporter une IA explicable et de confiance aux environnements industriels L’Industrial Knowledge & Compliance Engine de Graphicient, construit sur Neo4j, aide les acteurs de l’aéronautique, de l’automobile, de l’énergie et de l’industrie manufacturière à structurer leur savoir d’ingénierie, à gouverner leurs systèmes d’IA et à se préparer à des exigences réglementaires croissantes. Lire l'article → Une IA 3x plus juste grâce à l'ontologie Ontologie 5 octobre 2026 Ontologie : pourquoi commencer par le sens avant les données Les données existent déjà ; il reste à s'accorder sur ce qu'elles veulent dire. Cinq raisons de commencer par l'ontologie. Lire l'article → Comment ne plus jamais recopier des millions de données Graphe de connaissance 1 octobre 2026 L'héritage des contextes : ne plus jamais recopier des millions de données Créer des variantes d'un contexte sans dupliquer la donnée du parent, et garder une seule source de vérité. Lire l'article → Gouverner une ontologie chez Graphicient Ontologie 18 août 2026 Gouverner une ontologie chez Graphicient Construire et faire évoluer une ontologie durablement, sans jamais perdre le contrôle. Lire l'article → Graphicient : une IA de confiance qui ne surveille pas vos collaborateurs Intelligence Artificielle 28 août 2026 Graphicient : une IA de confiance qui ne surveille pas vos collaborateurs Comment Graphicient donne aux entreprises les moyens de configurer des garde-fous contre le profilage individuel des employés. Lire l'article → Trois usines reliées par un graphe de données, chacune produisant ses propres indicateurs BoM 3 août 2026 Pilotage multi-usines : pourquoi vos KPI ne sont pas comparables Une expérience vécue chez un industriel — et pourquoi ce n'est pas un problème de reporting. Lire l'article → L'ontologie augmentée : le langage commun entre vos données, vos équipes et votre IA Graphe de connaissance 21 juillet 2026 L'ontologie augmentée : le langage commun entre vos données, vos équipes et votre IA Vos données regorgent de réponses. Le problème n'est pas leur quantité, mais l'absence de langage partagé. Lire l'article → Un bogie ferroviaire et son jumeau numérique reliés par un graphe de données BoM 17 juillet 2026 Digital twin industriel : aveugle sans une BoM fiable Le digital twin est présenté comme le graal de l'industrie 4.0. Sans nomenclature fiable, il ne voit rien. Lire l'article → Checklist de conformité pour l'IA industrielle : RGPD, souveraineté Cloud Act, obligations de l'AI Act Intelligence artificielle 2 juillet 2026 RGPD, hébergement souverain : quelle conformité pour une IA industrielle ? Ce qu'un RSSI ou un responsable juridique regarde vraiment avant de valider un outil d'IA. Lire l'article → Vos métiers comprennent vos données. Pourquoi ne les pilotent-ils pas ? Gouvernance des données Les métiers doivent reprendre le contrôle de leurs données et le graphe de connaissance en est la clé La donnée appartient à ceux qui la comprennent. Lire l'article → Le SQL voit des colonnes. Le graphe voit du sens. Graphe de connaissance Graphe de connaissance produit : comment structurer la sémantique là où le SQL échoue Votre catalogue produit ressemble probablement à une liste de colonnes. Lire l'article →
BoM fragmentée : le coût caché que votre DSI ne voit pas BoM BoM fragmentée : le coût caché que votre DSI ne voit pas Votre DSI gère des systèmes critiques, pilote des projets de transformation — et ne voit pas ce coût. Lire l'article → Pourquoi l'ontologie est un copilote métier essentiel ? Ontologie Quand l'ontologie devient votre meilleur copilote métier Aujourd'hui, la plupart des entreprises nagent dans un océan de données. Lire l'article → Le vrai coût de la donnée, c'est le temps qu'on perd à la chercher Données métier Pourquoi les métiers perdent 30 % de leur temps à rechercher de la donnée ? Dans les grandes entreprises, on passe plus de temps à chercher qu'à décider. Lire l'article → Un KPI sans contexte ne permet pas de décider Ontologie Pourquoi vos KPI industriels ne vous aident-ils pas vraiment à piloter votre activité ? Vous disposez de KPI. Mais est-ce qu'ils guident réellement vos décisions ? Lire l'article → Ce que vous voyez n'est que la surface : les véritables blocages sont souvent invisibles Supply chain Les 3 angles morts qui peuvent bloquer votre supply chain Votre supply chain semble sous contrôle. Jusqu'au moment où elle ne l'est plus. Lire l'article → Shadow IT : comment le réduire tout en donnant le pouvoir aux métiers Shadow IT Shadow IT : comment le réduire en donnant le pouvoir aux métiers L'informatique fantôme désigne l'usage d'outils et de fichiers hors du périmètre de la DSI. Lire l'article → Stocker n'est pas comprendre Data & Knowledge Architecture Data industrielle : pourquoi votre data lake ne suffit plus Vous avez centralisé vos données. Et après ? Stocker n'est pas comprendre. Lire l'article → Avion dessiné en réseau de points et de liens, image de la nomenclature d'un produit industriel Ontologie Pourquoi votre BoM freine déjà votre performance industrielle Dans la majorité des groupes industriels, la donnée produit et la BoM vivent séparées. Lire l'article → Des équipes noyées sous les documents tandis qu'un graphe lumineux s'élève au centre Intelligence artificielle Les pièges de l'IA : pourquoi vous allez vous planter L'IA offre un potentiel immense, mais de nombreux projets échouent. Lire l'article →
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