Architecture fonctionnelle
Ce schéma montre, sur une seule page, comment Graphicient transforme des données brutes en réponses. Lisez-le de bas en haut : les données entrent en bas et arrivent aux utilisateurs en haut.
Comment lire le schéma
Le schéma comporte trois colonnes :
- Data value chain (à gauche) — les 4 étapes que traversent les données : Feed, Ingest, Compute et Access
- Functional architecture (au centre) — les briques de la plateforme
- Tech stack (à droite) — les technologies utilisées
Les quatre étapes
| Étape | Ce qui se passe | Briques |
|---|---|---|
| Feed | Vos données sont collectées là où elles se trouvent déjà | Datasources (bases de données, fichiers) et Datalakes (Databricks, Snowflake) |
| Ingest | Les données sont structurées par l’ontologie et chargées dans un graphe | Ontology & ETL et Graph DB & versioning DB |
| Compute | La plateforme traite le graphe | Core app et App modules (BRE, LLM, Impact, KPI) |
| Access | Les utilisateurs obtiennent les résultats | Dashboard & chat with LLM et Use case factory |
Les briques, en termes simples
- Datasources et Datalakes — l’origine de vos données : bases de données de l’entreprise, fichiers, ou plateformes de données comme Databricks et Snowflake
- Ontology & ETL — l’ontologie décrit votre domaine métier ; l’ETL (extraire, transformer, charger) prend les données des sources et les charge dans cette structure
- Graph DB & versioning DB — la base de graphe stocke votre graphe de connaissances ; la base de versioning conserve son historique
- Core app — le cœur de la plateforme, sur lequel s’appuient tous les modules
- App modules — les fonctionnalités spécialisées : BRE (règles métier), LLM (l’IA qui comprend vos questions), Impact (analyse d’impact) et KPI (indicateurs)
- Dashboard & chat with LLM — les écrans du quotidien : des tableaux de bord pour explorer le graphe, et un chat pour poser des questions en langage naturel
- Use case factory — des cas d’usage métier prêts à l’emploi (UC) construits au-dessus de la plateforme
La stack technique en bref
- React — l’interface utilisateur
- Mistral AI — le modèle de langage
- Python — le cœur de l’application et le traitement des données
- Neo4j et MongoDB — les bases de données
- AWS — l’hébergement
Où le retrouver dans Graphicient
Les quatre briques de la plateforme couvrent ces couches : GraphForge pour l’ontologie et le chargement des données, Explorer pour les tableaux de bord, KPI Forge pour les indicateurs, et l’IA Chatbot pour le chat.