Des outils IA aux systèmes propulsés par l’IA
Découvrez comment les équipes déploient des agents et conçoivent des workflows nativement IA pour accomplir un travail concret.
Glean comprend le comment de votre travail, pas seulement le quoi, en construisant un graphe riche de l’ensemble du contexte de votre entreprise.
Avec les actions du Graphe d’entreprise, chacun peut créer des agents qui exploitent les connaissances et le contexte de l’organisation — ce qui rend les processus sophistiqués simples à concevoir et à exécuter.
Donnez à chaque employé les moyens d’agir grâce à un partenaire IA qui fait remonter des tâches et des informations personnalisées.
L’IA a besoin de contexte pour gérer des tâches complexes comme le font les humains. Lorsque nous consultons des informations, nous les relions naturellement à des travaux, des personnes et des projets connexes. Pour établir ce lien, l’IA s’appuie sur le Graphe d’entreprise pour organiser les relations dans les données — ce qui permet la reconnaissance de schémas et une action intelligente.
Le Graphe d’entreprise s’appuie sur un riche graphe de connaissances qui identifie des entités à forte valeur — telles que des projets, des personnes, des clients et des produits. Chaque entité est étayée par un réseau de signaux associés — par exemple, toute la documentation, les tickets de support et les spécifications de fonctionnalités liés à un produit donné.
Ce réseau va au-delà d’une compréhension sémantique de surface, en apportant un contexte nuancé qui aide à distinguer les détails, comme des noms de produits similaires tels que Gemini 2.0 Flash et Gemini 2.0 Pro.
Construire un graphe d’entreprise nécessite d’indexer non seulement le contenu, mais aussi les métadonnées riches qui alimentent le graphe en signaux pertinents. Cela dépend fortement de la qualité des connecteurs sous-jacents.
Glean construit ces graphes entièrement grâce au machine learning, en comprenant les structures de données des applications d’entreprise et en inférant automatiquement les entités. Tout cela se fait dans l’environnement single-tenant de chaque client afin de garantir la confidentialité des données.
Alors que le Graphe d’entreprise capture la vision organisationnelle, il intègre également des graphes personnels qui montrent comment les individus à travers l’entreprise travaillent réellement.
En observant les actions dans les applications, ces graphes personnels peuvent déduire les tâches et projets plus larges qui les sous-tendent. Cela offre aux modèles une vision du travail à un niveau supérieur. En comprenant à la fois sur quoi quelqu’un travaille et comment il accomplit ses tâches, Glean peut mieux personnaliser les agents afin de fournir un support plus pertinent.
Le graphe d’entreprise réunit les connaissances à l’échelle de l’organisation et les graphes personnels afin de capturer les actifs les plus précieux de l’entreprise : les données, les personnes et les processus. Comme les personnes pilotent les processus clés, cartographier leurs interactions nous aide à révéler des connaissances sur les processus susceptibles d’orienter des agents d’IA.
L’une des forces de ces graphes réside dans leur nature dynamique — ils évoluent au gré des relations, des rôles et des flux de travail, reflétant la réalité fluide et nuancée du travail.
275+ connecteurs d’applications pour une recherche d’entreprise personnalisée et appliquant les autorisations.
Le Graphe d'entreprise de Glean représente la façon dont une entreprise travaille en capturant les relations entre les personnes, les projets, les équipes, les produits et les processus.
Cela permet à l’IA de mieux comprendre l’organisation, afin qu’elle puisse raisonner à partir de signaux connectés plutôt que de s’appuyer uniquement sur une recherche de documents au niveau superficiel.
En reliant les entités et les signaux associés, le Graphe d'entreprise permet un raisonnement multi-sauts à travers les projets, les personnes, la documentation, les tickets de support et d’autres travaux connectés.
Glean construit le graphe grâce au machine learning dans l’environnement monoclient de chaque client, en préservant la confidentialité tout en comprenant les structures de données de l’entreprise.
Il combine les connaissances à l’échelle de l’organisation avec les habitudes de travail individuelles, afin que l’IA puisse comprendre à la fois le contexte global de l’entreprise et le contexte propre à chaque employé.
Il fournit aux agents un contexte organisationnel plus riche, ce qui facilite la création de workflows sophistiqués et les rend plus pertinents par rapport au fonctionnement de l’entreprise.
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