Qu’est-ce qu’une couche sémantique ?
Une couche sémantique exprime les données dans le langage de l’entreprise : clients, commandes, livraisons, chiffre d’affaires et indicateurs définis. Elle évite de demander à chaque analyste ou agent IA d’interpréter seul les tables et leurs jointures. Un modèle utile précise aussi le périmètre : ce qui compte, ce qui est exclu et les enregistrements qui étayent le résultat.
Pourquoi un schéma ne suffit pas à l’IA
Un schéma de base de données indique où sont stockées les valeurs. Il ne précise pas toujours si le chiffre d’affaires est facturé, encaissé ou comptabilisé, ni si un indicateur de livraison inclut les expéditions en cours. Une requête générée par l’IA peut être correcte techniquement et répondre à la mauvaise question métier. Des définitions et des relations explicites rendent ces hypothèses vérifiables.
Exemple : définir la livraison à l’heure avant de la calculer
Dans l’exemple commercial illustratif de Talamys, une livraison à l’heure est une expédition terminée dont la date réelle ne dépasse pas la date promise. En juin, 7 392 livraisons sur 8 000 livraisons terminées respectent cette règle, soit 92,4 %. Les 100 expéditions encore en transit sont exclues. La définition, le dénominateur et les enregistrements comptent autant que le pourcentage. Ces chiffres sont fictifs et ne constituent pas un résultat client.
L’approche de Talamys
Talamys réunit les objets métier, leurs relations et les enregistrements qui étayent les réponses. Sa cartographie d’entreprise relie clients, commandes, expéditions, factures et paiements. L’objectif est de permettre aux équipes de comprendre une réponse et de remonter aux éléments qui la justifient, au lieu de recevoir un chiffre sans explication.
Comment évaluer une solution
Commencez par une question métier. Définissez les termes et la population, vérifiez les relations utilisées et examinez quelques enregistrements représentatifs. Demandez comment sont traités les définitions ambiguës, les éléments manquants et les changements de règles métier. Une couche sémantique apporte du contexte ; elle ne garantit pas à elle seule la qualité des données sources ni l’exactitude des réponses de l’IA.