Lorsque les entreprises commencent à prendre l'IA au sérieux — au-delà des projets pilotes, au-delà des démos — une question fondamentale émerge rapidement : comment représenter nos connaissances pour que l'IA puisse réellement les exploiter ? Sous la plupart des initiatives d'IA matures, vous trouverez un graphe de connaissances, une base de données vectorielle ou une combinaison des deux — chacun traitant un aspect différent d'un même défi : faire travailler ensemble les données structurées et non structurées au service de l'IA.
En apparence, ce choix peut ressembler à une préférence technique. En réalité, il a des implications majeures sur la sécurité du comportement de vos agents, la fiabilité de leurs réponses, la facilité avec laquelle vous pouvez gouverner les accès et la rapidité avec laquelle vous pouvez déployer de nouvelles capacités d'IA.
Dans ce blog, nous allons définir les deux approches, les comparer honnêtement et montrer comment Glean les combine — afin que vous puissiez prendre une décision éclairée pour votre propre feuille de route IA.
Qu'est-ce qu'un graphe de connaissances ?
Un graphe de connaissances est un modèle structuré de la façon dont les éléments de votre organisation sont reliés entre eux. Il ne se contente pas de stocker du contenu — il stocke des entités (personnes, équipes, documents, tickets, comptes, systèmes) et les relations qui les unissent.
Voyez-le comme une carte vivante de votre activité :
- Les nœuds représentent des entités : « Client : Acme Corp », « Équipe : Sécurité », « Doc : Rapport post-incident 2512 »
- Les arêtes représentent des relations : « possède », « rend compte à », « fait référence à », « dépend de »
- Les types et les schémas définissent quelles entités existent et quelles relations sont valides
Les graphes de connaissances sont stockés et interrogés dans une base de données orientée graphe — une infrastructure spécialement conçue pour interroger les relations à grande échelle. Contrairement à une base de données relationnelle traditionnelle, qui stocke les données en lignes et en colonnes, une base de données orientée graphe est conçue pour parcourir les connexions — ce qui la rend bien plus naturelle pour modéliser la façon dont le travail circule réellement au sein d'une organisation.
Les atouts des graphes de connaissances
Les graphes de connaissances excellent dans les domaines où la structure, les relations et la gouvernance comptent.
Explicabilité et raisonnement
Parce que le graphe est explicite, vous pouvez retracer la raison pour laquelle un résultat a émergé. Lorsqu'un agent IA fait remonter un document ou recommande une prochaine étape, il peut montrer son cheminement : « Cet incident est lié à ce service, qui appartient à cette équipe, dont le runbook se trouve ici. » Ce type de traçabilité est essentiel pour la confiance, le débogage, la détection d'anomalies et la conformité réglementaire.
Gouvernance et contrôle
Les graphes rendent naturelle l'encodage des permissions. Les rôles, les équipes et les responsabilités sont des entités de premier plan. Les règles d'accès et les circuits d'approbation peuvent être exprimés et appliqués via les relations du graphe — ce qui est extrêmement difficile à réaliser de manière robuste avec un système purement textuel.
Requêtes et workflows complexes
Les graphes sont conçus pour le raisonnement multi-sauts :
- « Montre-moi les incidents ouverts affectant nos 20 principaux clients dans la région EMEA. »
- « Quels tableaux de bord sont utilisés par les équipes travaillant sur cet OKR ? »
- « Quels sont les services en aval de cette base de données, et qui en est responsable ? »
Ces questions reposent sur le parcours du graphe — en suivant des chaînes de relations entre entités — et non sur la correspondance de mots-clés.
Représentation stable des concepts fondamentaux
La structure organisationnelle, les hiérarchies clients, les gammes de produits, les cadres réglementaires — tout cela évolue, mais pas au rythme de chaque message de chat ou de chaque modification de document. Encoder les relations entre données dans un graphe offre aux systèmes d'IA une colonne vertébrale fiable sur laquelle raisonner.
Les limites des graphes de connaissances
Les graphes de connaissances sont puissants, mais ils ne sont pas une solution miracle.
Modélisation initiale et gestion continue
Construire un graphe implique d'abord d'investir dans la modélisation des données — décider quelles entités et quelles relations comptent, comment elles sont nommées et comment elles évoluent à mesure que votre activité change. Cela exige une expertise métier, un alignement interfonctionnel et une maintenance continue.
Contenu désordonné et non structuré
La plupart des entreprises détiennent d'énormes quantités d'informations qui ne s'intègrent pas facilement dans des schémas — fils d'assistance, documentation technique, e-mails clients, journaux de chat. Vous pouvez les rattacher à un graphe, mais le graphe lui-même ne comprendra pas automatiquement leur sémantique.
Similarité approximative
Les graphes excellent dans les relations explicites : « ce ticket concerne ce client ». Ils sont moins adaptés pour capturer un sens approximatif — « ces deux documents expliquent des concepts similaires avec des mots différents ». C'est là qu'interviennent les bases de données vectorielles.
Complexité d'échelle et d'infrastructure
À très grande échelle, le stockage de la base de données orientée graphe et l'optimisation des requêtes sur graphe deviennent véritablement difficiles. C'est possible avec la bonne infrastructure — mais ce n'est pas trivial à construire, à exploiter ou à maintenir à mesure que vos données et vos cas d'usage se développent.
Qu'est-ce qu'une base de données vectorielle ?
Une base de données vectorielle stocke des représentations numériques — appelées vecteurs d'embeddings — de données non structurées. Ces embeddings sont produits par des modèles de machine learning et capturent le sens sémantique : les éléments ayant un sens similaire se retrouvent proches les uns des autres dans un espace multidimensionnel.
Au lieu de demander « quels documents contiennent exactement ces mots ? », une recherche vectorielle convertit votre question en un vecteur de requête — une représentation numérique de ce que vous recherchez — puis trouve les vecteurs stockés les plus proches de celui-ci. Cette approche permet une recherche de similarité efficace à grande échelle — en récupérant des résultats sémantiquement pertinents parmi des millions de documents en quelques millisecondes.
Les atouts des bases de données vectorielles
Les bases de données vectorielles sont le moteur de nombreuses applications d'IA modernes, en particulier la génération augmentée par récupération (RAG) et la recherche sémantique.
Recherche sémantique dans du contenu non structuré
Vous pouvez ingérer de grands volumes de données brutes — pages de wiki, PDF, tickets, commentaires de code — et obtenir un comportement de recherche utile sans taxonomies élaborées à la main. Le modèle gère les synonymes, les paraphrases et les concepts connexes d'emblée.
Chemin rapide vers la valeur
Parce que vous n'avez pas besoin d'un schéma détaillé, les bases de données vectorielles facilitent le démarrage de la recherche sémantique et des questions-réponses de base. De nombreuses équipes commencent ici : intégrer le contenu, stocker les vecteurs, connecter un LLM, et vous avez un prototype.
Tolérance aux données désordonnées et hétérogènes
Les systèmes vectoriels gèrent bien les jeux de données variés — contenu multilingue, formatage incohérent, données complexes, données en flux et informations partiellement structurées — ce qui correspond à la réalité de la plupart des environnements d'entreprise.
Adaptation naturelle aux workflows LLM
Les bases de données vectorielles s'intègrent parfaitement aux pipelines de grands modèles de langage : intégrer la requête → récupérer les voisins → transmettre au modèle → générer la réponse. Ce schéma est désormais la norme pour ancrer l'IA sur les connaissances internes.
Les limites des bases de données vectorielles
Utilisées seules, les bases de données vectorielles présentent aussi des risques.
Opacité et explicabilité limitée
Les embeddings sont des représentations denses et opaques. Vous pouvez rarement expliquer pourquoi deux éléments sont similaires — seulement que le modèle les juge similaires. Cela complique le débogage de comportements inattendus et la vérification que le système respecte la logique métier.
Modélisation faible des relations
Une configuration purement vectorielle n'a aucun moyen natif de représenter des relations complexes comme « cette équipe possède ce service » ou « seuls les managers peuvent accéder à ce document ». Vous pouvez approximer ces contraintes avec des filtres de métadonnées, mais vous forcez alors un problème qui relève d'une base de données relationnelle traditionnelle ou d'une base de données graphe à entrer dans un moteur de similarité.
Lacunes en matière de gouvernance et de sécurité
Sans structure dédiée aux autorisations, à la propriété et aux hiérarchies, il est facile pour l'IA de récupérer du contenu qui ne devrait pas être visible pour un utilisateur ou un rôle donné. Ce risque s'amplifie à mesure que vous passez de la réponse à des questions à la réalisation d'actions.
Sensibilité à la dérive du modèle
Changez le modèle d'embedding ou mettez à jour le prétraitement, et tout le paysage de similarité peut basculer — parfois en perturbant subtilement le comportement de classement à travers votre application.
Comparer — ou combiner — les deux
Il est tentant de présenter le débat base de données vectorielle vs base de données graphe comme un choix exclusif. Mais les différences clés entre bases de données vectorielles et graphes ne portent pas sur laquelle est la meilleure — elles portent sur le problème que chacune est conçue pour résoudre.
Structure vs sémantique
Les graphes de connaissances se spécialisent dans la structure explicite : entités, relations et règles — l'habitat naturel des données structurées. Les bases de données vectorielles se spécialisent dans la sémantique implicite : trouver du sens à travers de vastes volumes de données non structurées où aucun schéma n'existe.
Le raisonnement humain s'appuie sur les deux. Nous comprenons que « cette équipe possède cette API et ce ticket concerne cette API » (structure de type graphe). Nous reconnaissons aussi que deux rapports d'incident décrivent des causes racines similaires même lorsqu'ils emploient un langage totalement différent (similarité de type vectoriel). Une IA d'entreprise efficace doit refléter cette dualité.
Gouvernance, sécurité et conformité
Pour les environnements à forte exigence de gouvernance — finance, santé, juridique, secteur public — les bases de données graphe se démarquent :
- Le contrôle d'accès peut s'exprimer à travers des relations et des rôles explicites.
- La traçabilité des données est assurée : vous pouvez voir quelles sources ont contribué à une décision.
- Les politiques de conservation, de partage et de résidence peuvent s'ancrer dans le graphe.
Les bases de données vectorielles seules peinent ici. Les filtres de métadonnées aident, mais la primitive de récupération fondamentale reste « le plus proche dans l'espace vectoriel » — et non « approprié compte tenu du rôle, de la localisation et du contexte métier de cet utilisateur ». Dans de nombreuses entreprises, cette distinction n'est pas un simple bonus. C'est la différence entre un assistant utile et un risque inacceptable.
Pertinence, rappel et classement
La qualité de récupération comporte plusieurs dimensions. La précision — les meilleurs résultats sont-ils hautement pertinents ? Le rappel — captons-nous suffisamment de la longue traîne utile ? Le classement — les bons éléments remontent-ils en premier ? La réponse dépend de la façon dont votre système comprend les relations entre différents points de données, et non seulement leur contenu individuel.
Là où les bases de données vectorielles excellent en rappel et en couverture, les bases de données graphe excellent en précision et en classement — en encodant l'autorité, la propriété et les relations que la recherche par similarité pure ne peut pas capturer. Les systèmes les plus performants combinent les deux — signaux de graphe, recherche d'information classique et similarité vectorielle alimentant un pipeline de classement unique.
Expérience développeur et cycle de vie
Les approches centrées sur le vectoriel permettent aux équipes de passer de zéro au prototype rapidement. Les approches centrées sur le graphe exigent davantage de conception en amont, mais fournissent la structure nécessaire pour encoder en toute sécurité une logique métier nuancée.
La plupart des organisations découvrent qu'elles ont besoin des deux : une colonne vertébrale structurée pour les entités et les autorisations que les bases de données traditionnelles ne modélisent pas bien à grande échelle, et une couche sémantique pour tout le reste. La question n'est pas de savoir laquelle utiliser. C'est de savoir comment bien les combiner.
Choisir la bonne approche pour vos workflows
Plutôt que de débattre dans l'abstrait, il est utile d'examiner des scénarios de workflow spécifiques.
Les workflows qui bénéficient des graphes de connaissances
Les graphes de connaissances sont particulièrement précieux lorsque :
- Des workflows multi-étapes traversent équipes et systèmes : onboarding, réponse aux incidents, escalades clients, cycles de vente
- La traçabilité compte : audits, revues de conformité, validations par la direction
- La propriété et la responsabilité sont centrales : « Qui doit agir sur cette alerte ? » ou « Quelle équipe maintient ce runbook ? »
- Les relations sont aussi importantes que le contenu : systèmes de recommandation, hiérarchies clients, écosystèmes de partenaires, dépendances système
Pour ces workflows, les agents IA ont besoin de plus que « ce qui semble pertinent ». Ils doivent comprendre les relations complexes entre entités et qui est autorisé à faire quoi.
Les workflows qui bénéficient des bases de données vectorielles
Les bases de données vectorielles sont idéales lorsque :
- Vous menez des recherches exploratoires : « Qu'avons-nous écrit sur cette norme ? » ou « Trouver des incidents passés similaires. »
- Vous avez besoin de questions-réponses sur de vastes jeux de données : bases de connaissances d'assistance, documentation d'API, wikis internes
- Vous souhaitez une recherche sémantique rapide sans attendre la conception d'un schéma
- Le contenu est très hétérogène et ne s'insère pas proprement dans des tables structurées
La priorité ici est la couverture et la compréhension sémantique, pas des relations profondément modélisées.
Implémentation hybride : comment les deux fonctionnent ensemble
En pratique, les architectures d'IA d'entreprise les plus robustes adoptent une approche hybride :
- Un graphe de connaissances pour représenter les entités, les relations, les autorisations et les signaux d'usage à travers des données interconnectées.
- Une base de données vectorielle pour représenter la sémantique du contenu non structuré.
- Une couche de récupération et de classement qui combine les deux comme entrées pour les modèles et agents IA.
C'est ainsi que vous passez de la « recherche » à une IA capable de planifier, de décider et d'agir. Les implémentations hybrides typiques incluent :
- Recherche limitée par le graphe : d'abord restreindre l'espace de recherche à l'aide d'une requête graphe (par ex. « trouver uniquement le contenu détenu par cette équipe et pertinent pour ce compte »), puis appliquer la recherche par similarité vectorielle au sein de ce sous-ensemble.
- Classement informé par le graphe : utiliser des signaux de graphe — récence, popularité, proximité organisationnelle — pour reclasser les résultats sémantiquement pertinents.
- Agents conscients des entités : laissez les agents raisonner sur les entités et leurs relations via le graphe, tout en utilisant la recherche vectorielle pour extraire un contexte détaillé des contenus adossés aux vecteurs.
Principaux critères d'évaluation pour les entreprises
Lorsqu'il s'agit de décider comment investir dans les graphes de connaissances, les bases de données vectorielles, ou les deux, ces questions clarifient la voie à suivre.
La réalité de vos données et contenus
- À quel point vos contenus sont-ils fragmentés entre vos outils et systèmes ?
- Quelles parties de votre domaine disposent déjà d'une structure de données claire (bases de données relationnelles, CRM, SIRH, finance) et lesquelles sont essentiellement des données brutes sans aucun schéma (chat, documents, tickets) ?
- Où se trouvent vos taxonomies et ontologies actuelles : sont-elles centralisées ou dispersées ?
Si l'essentiel de vos connaissances critiques réside dans des systèmes structurés — ou si vous avez déjà investi dans des taxonomies métier, voire une ontologie formelle définissant vos principales entités et relations — une approche basée sur un graphe peut tirer parti de cet investissement. Si vos connaissances différenciantes se trouvent principalement dans du texte libre et des données à haute dimension sans aucun schéma, les vecteurs peuvent constituer une rampe d'accès plus rapide, la structure venant s'ajouter progressivement.
Profil de risque et besoins de conformité
- Quelles sont les conséquences si un système d'IA présente le mauvais contenu à la mauvaise personne ?
- Êtes-vous soumis à des exigences réglementaires strictes ?
- Quelle importance accordez-vous à l'explicabilité lorsque l'IA recommande une prochaine étape ou déclenche une action ?
Plus votre profil de risque est élevé, plus vous avez besoin d'une représentation des permissions, des rôles et de la traçabilité adossée à un graphe — avec la recherche vectorielle venant se superposer, et non l'inverse.
Feuille de route IA et cas d'usage
- Développez-vous pour la recherche et la synthèse, ou pour des agents qui réalisent des actions entre vos outils ?
- Prévoyez-vous de passer de quelques flux de travail restreints à une plateforme d'IA large et transversale ?
Si vous ne prévoyez qu'un assistant léger, une pile centrée sur les vecteurs peut suffire. Si votre feuille de route inclut des agents devant répondre à des requêtes complexes entre vos outils — en acheminant le travail, en mettant à jour les systèmes, en synthétisant le contexte issu de multiples sources — vous aurez probablement besoin d'une architecture adossée à un graphe pour coordonner ce comportement en toute sécurité.
Considérations opérationnelles et organisationnelles
- Qui, dans votre organisation, sera responsable du graphe : les équipes data, l'ingénierie plateforme, les responsables métier ?
- Comment allez-vous le maintenir aligné sur les évolutions réelles des équipes, des systèmes et des processus ?
- Préférez-vous construire et exploiter votre infrastructure vous-mêmes, ou vous appuyer sur une plateforme qui gère cette complexité ?
Ces questions comptent souvent autant que les compromis techniques.
L'approche de Glean concernant les graphes de connaissances et les bases de données vectorielles
Du point de vue de Glean, le débat entre graphe de connaissances et base de données vectorielle n'est pas vraiment le bon cadre. Nous avons vu des équipes s'enliser en essayant de choisir une seule pile pour tout. La meilleure question est la suivante : comment combiner structure et sémantique en un système de contexte fiable pour l'IA ?
Notre point de vue : vous avez besoin des deux
Dans les cas d'usage réels en entreprise, l'IA doit fonctionner sous contraintes :
- Les permissions et la confidentialité doivent être respectées en permanence.
- Les agents doivent comprendre les flux de travail, la propriété et les dépendances, et pas seulement les mots présents dans les documents.
- La recherche et la récupération doivent être pertinentes, rapides et explicables, même lorsque les contenus évoluent en permanence.
Nous avons constaté que vous ne pouvez pas répondre à ces exigences avec une architecture reposant uniquement sur un graphe ou uniquement sur des vecteurs. Vous avez besoin des deux :
- Un graphe de connaissances qui modélise les entités, les relations et les signaux définissant le fonctionnement de votre organisation.
- Une couche de récupération vectorielle et classique qui comprend la sémantique des contenus non structurés et fait remonter les bonnes preuves.
Glean a été conçu autour de ce principe dès le départ.
Le Graphe d'entreprise
Au cœur de Glean se trouve le Graphe d'entreprise — un modèle dynamique, continuellement mis à jour, des personnes, des équipes, des contenus et de l'activité de votre organisation. Lorsque Glean se connecte à vos outils — documents, tickets, code, e-mails, chat, tableaux de bord et bien plus — il ne se contente pas d'ingérer du texte brut. Il construit et maintient une base de données en graphe qui encode :
- Les entités : personnes, équipes, documents, tickets, tableaux de bord, dépôts, clients, comptes, projets, et ainsi de suite.
- Les relations : qui possède quoi, qui collabore avec qui, quels documents soutiennent quels services, quels tickets impactent quels clients.
- Les signaux : vues, modifications, partages, commentaires, approbations et autres interactions qui indiquent l'importance et la pertinence.
Au-dessus de ce graphe à l'échelle de l'entreprise, Glean construit une perspective propre à chaque utilisateur : une vue qui reflète ce qui est pertinent et autorisé pour chaque individu en fonction de son rôle, de ses équipes et de son historique de travail. Les modèles et les agents fonctionnent avec une compréhension contextuelle de votre monde — et pas seulement du monde de l'entreprise dans son ensemble.
Et si vous maintenez déjà des taxonomies ou des ontologies métier, Glean peut les ingérer sous forme de métadonnées et de balises afin qu'elles deviennent des signaux de premier plan au sein du Graphe d'entreprise.
Récupération hybride
Le Graphe d'entreprise n'est qu'une partie de l'histoire. Pour alimenter la recherche, les réponses aux questions et les agents, Glean combine :
- La récupération sémantique via les embeddings vectoriels : capturant le sens même lorsque la formulation varie
- Les signaux classiques de recherche d'information : statistiques de termes, récence, autorité, schémas d'engagement
- La structure du graphe : propriété, proximité organisationnelle, structure des liens et signaux d'utilisation issus du Graphe d'entreprise
Ces signaux alimentent un système de classement unique qui détermine ce que le modèle voit réellement. Lorsqu'une expérience d'IA propulsée par Glean récupère du contexte — que ce soit pour un résultat de recherche ou pour l'appel d'outil d'un agent — elle bénéficie d'une pertinence accrue, d'une meilleure sécurité et d'une plus grande explicabilité que n'importe quelle approche de récupération unique ne pourrait offrir à elle seule.
C'est ce qui permet à Glean d'offrir une recherche et un ancrage de qualité grand public dans des environnements d'entreprise complexes et hautement soumis à des permissions.
Orchestrer le contexte pour les agents
La recherche n'est que la première étape. Les entreprises souhaitent de plus en plus des agents d'IA capables d'interpréter une requête, de planifier une séquence d'actions, d'appeler des outils entre les systèmes, d'itérer en fonction de ce qu'ils trouvent — et de faire tout cela en toute sécurité, dans le respect des règles métier.
Le système de contexte de Glean s'appuie sur le Graphe d'entreprise et la récupération hybride pour orchestrer ce que les agents peuvent voir et faire à chaque étape :
- Le graphe fournit un contexte relationnel pour aider à interpréter de qui et de quoi parle la requête — équipes, systèmes, clients, projets.
- La couche de récupération fait remonter juste ce qu'il faut de preuves de haute qualité et autorisées, provenant de tous vos outils.
- Le système met à jour le contexte en continu à mesure que l'agent progresse dans un flux de travail, de sorte qu'il conserve sa compréhension au lieu de fonctionner sur un instantané figé.
Résultat : des agents capables d'agir avec la même compréhension contextuelle qu'un humain qui sait comment les personnes, les systèmes et les livrables de son organisation sont reliés entre eux.
Pour commencer : principes d'une base hybride
Que vous adoptiez Glean ou que vous construisiez votre propre stack, quelques principes peuvent vous guider dans la combinaison des graphes de connaissances et des bases de données vectorielles.
Partez des flux de travail, pas des technologies
Plutôt que de vous demander « Avons-nous besoin d'un graphe ou d'une base de données vectorielle ? », commencez par :
- Quels flux de travail comptent le plus : tri des demandes d'assistance, intégration, gestion des incidents, opérations de revenus, analyse de données ou productivité de l'ingénierie ?
- Sur quelles informations un humain s'appuie-t-il aujourd'hui pour mener à bien ces flux de travail ?
- Lesquelles de ces informations sont structurées et stables, et lesquelles sont non structurées et fluctuantes ?
Utilisez cette analyse pour décider :
- Où investir dans la structure du graphe (entités, relations, autorisations).
- Où vous appuyer sur la récupération sémantique de contenus non structurés.
- Où vous avez besoin des deux, étroitement intégrés.
Superposez un graphe de connaissances à une recherche sémantique performante
Si vous disposez déjà d'un système RAG basé sur les vecteurs, nul besoin de repartir de zéro. À la place :
- Introduisez l'extraction et la liaison d'entités pour identifier les personnes, les équipes, les systèmes et les clients dans vos contenus.
- Commencez à construire un graphe léger autour de ces entités et de leurs relations.
- Utilisez les signaux du graphe pour cadrer et reclasser ce que votre système vectoriel récupère.
Au fil du temps, vous pourrez passer d'une « recherche sur un corpus plat » à une « recherche ancrée dans un graphe de connaissances qui reflète le fonctionnement réel de votre entreprise ».
Investissez dans une couche de contexte partagée
À mesure que les organisations déploient plusieurs expériences d'IA — assistants conversationnels, copilotes intégrés, agents spécialisés par domaine — un constat s'impose : gérer l'ingestion des données, le classement et les autorisations pour chaque initiative ne passe pas à l'échelle. Investissez plutôt dans une couche de contexte partagée, où les données sont ingérées une seule fois, modélisées sous forme de graphe et servies via un service de récupération cohérent. Chaque expérience d'IA devient alors plus rapide, plus sûre et plus facile à gouverner. C'est précisément le rôle que Glean est conçu pour jouer.
Au final, la véritable question n'est pas graphes vs vecteurs
Posé comme un choix binaire, ce débat oriente la plupart des entreprises dans la mauvaise direction. Les architectures qui offrent une IA d'entreprise fiable et performante utilisent presque toujours les deux : des graphes de connaissances pour représenter les entités, les relations, la gouvernance et les signaux sur le déroulement réel du travail ; des bases de données vectorielles pour capturer le sens sémantique au sein des contenus non structurés et alimenter une récupération riche ; et un système de contexte qui réunit le tout dans une couche unifiée. Lorsque cette couche comprend vos personnes, vos projets, vos systèmes et vos contenus — et peut livrer exactement la bonne portion de cet univers à un modèle au bon moment — vous obtenez une IA non seulement performante, mais aussi fiable, sûre et alignée sur le fonctionnement réel de votre activité.
Si vous explorez comment bâtir ce type de fondation, Glean fournit clé en main le Enterprise Graph, la récupération hybride et l'orchestration du système de contexte, afin que vos équipes puissent se concentrer sur la conception de flux de travail et d'agents qui font avancer votre activité, plutôt que de reconstruire l'infrastructure à partir de zéro.
Prochaines étapes
- Découvrez comment le système de contexte de Glean fonctionne.
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