Equitus KGNN est une plateforme automatisée d'unification des données dans la catégorie des infrastructures de données de graphes de connaissances et d'IA. Elle est conçue pour les organisations d'entreprise cherchant à ingérer, structurer et contextualiser de grands volumes de données structurées et non structurées sans s'appuyer sur les processus ETL traditionnels. KGNN automatise la transformation des données d'entreprise disparates en connaissances enrichies sémantiquement, prêtes pour l'IA, afin de soutenir des cas d'utilisation tels que l'analyse, l'intelligence d'affaires (BI) et le déploiement d'IA générative (GenAI). Equitus KGNN utilise une combinaison de traitement du langage naturel (NLP), d'apprentissage automatique (ML) et de technologies sémantiques pour construire dynamiquement un graphe de connaissances RDF auto-constructeur. Ce noyau sémantique permet aux organisations d'extraire des entités, des relations et un sens contextuel à partir de données brutes, y compris des documents, des journaux et des bases de données, et de les transformer en formats structurés et vectorisés optimisés pour l'analyse avancée et la consommation de modèles d'IA. Equitus KGNN est adapté pour : Les entreprises opérant à travers des systèmes de données fragmentés. Les organisations ayant besoin de données contextualisées pour des cas d'utilisation d'IA, de BI ou de conformité. Les équipes cherchant à unifier les systèmes hérités et modernes sans redessiner l'infrastructure. Principales capacités : Ingestion de données automatisée : Gère les sources structurées et non structurées sans pipelines manuels. Cartographie automatique sémantique : Génère dynamiquement un graphe de connaissances RDF sans schéma. Intégration fédérée : Permet l'échange bidirectionnel de données à travers les plateformes héritées et modernes. Vectorisation en temps réel : Prépare les données pour les modèles d'IA, les pipelines RAG/CAG et la recherche vectorielle. Gouvernance et provenance : Maintient une traçabilité complète des données, des contrôles de sécurité et de conformité. Avantages : Réduire la dépendance à l'ingénierie des données manuelle de 80%. Minimiser la latence avec un traitement des données quasi en temps réel. Améliorer la précision et l'explicabilité de l'IA grâce à l'enrichissement contextuel. Assurer la compatibilité avec des environnements sécurisés, sur site ou isolés. Exigences minimales du système : IBM Power10/11 40 Cœurs 512 Go de RAM 4 To SSD (utilisable) RedHat OpenShift 4.18 X86/GPU 24 Cœurs 256 Go de RAM GPU Nvidia avec 24 Go+ 4 To SSD (utilisable) RedHat OpenShift 4.18 Equitus KGNN est conçu pour l'évolutivité, la préparation à l'edge et le déploiement de niveau entreprise, permettant une unification transparente des données tout au long du cycle de vie des initiatives d'IA et d'analytique.