Notes de version – Mise en production du 2026-10-12
🛠️ GraphForge
- Création du mode expert permettant de faire :
- Onglet Data :
- Connecteurs Snowflake, Databricks et PostgreSQL, avec un catalogue de sources (fichiers ou SQL).
- Console d’exploration SQL dans les connecteurs pour tester une requête avant de l’ajouter.
- Onglet Transformation : code Python à appliquer sur les données sources pour transformer les données.
- Onglet Mapping :
- Écran de mapping guidé : colonnes → nœuds et relations, puis chargement dans le graphe.
- Anciens mappings migrés automatiquement : fini les catalogues vides.
- Onglet Lineage Overview : voir quelle source de données a été mappée à quel objet/relation dans l’ontologie.
- Onglet Pipeline Loads : pipelines des opérations faites sur les sources de données avec suivi en temps réel et reprise automatique en cas d’incident.
- Onglet History (dans l’onglet Ontology) : historisation des ontologies.
- Onglet Data :
- Mode basic permettant de faire la même chose qu’avant mais de manière plus ergonomique.
- Nouvelles fonctionnalités en plus :
- KPI ontology quality.
- Onglet Semantic : enrichissement de la partie sémantique et interaction avec la partie IA.
- Au niveau global des objets et relations et au niveau local des attributs : ajout de la partie sémantique (description longue, règles métiers et synonymes).
- Prise en compte de la confidentialité : fonctionnement pris en compte C1, C2, C3 et PII, encryptage des données, gestion des droits par services applicatifs (idem Snowflake).
- Onglet AI Agent : interaction avec l’assistant IA, on retrouve les mêmes fonctionnalités.
🧭 Explore
- Nouvelle IHM.
- Advanced research bar : filtres multiples attributs.
- Comments : amélioration de la fonctionnalité Commentaires.
- Ajout de la recherche de graphes dans la fonctionnalité Visualizations.
- Plus court chemin d’un objet : nouvelle option « type exclu ».
- Nouvel onglet Data > Breakdown > Mini KPI plot sur les attributs d’un objet.
- Meilleure interaction Explore et AI.
🤖 AI
- Skill Creator plus autonome : l’IA rédige, corrige et fait relire la skill elle-même ; la sauvegarde n’est plus refusée pour un défaut de forme, seulement pour une écriture dans le graphe ou un élément de schéma inexistant.
- Skills avec script Python : une skill peut embarquer sa propre logique de calcul (fichier .py de référence), contrôlé à la sauvegarde.
- Code Interpreter : Kepler peut désormais exécuter des calculs (taux, réconciliations, pivots) sur les résultats de requêtes, dans un environnement d’exécution interne et sécurisé.
- Nouvelle ontologie (V2) : l’agent lit les tags, synonymes, descriptions et règles métier, et les retrouve aussi par sens.
- Réponses plus rapides : premier mot en 1,5 à 2 s au lieu de ~7 s sur une nouvelle conversation.
- Plus fiable : correction automatique de la casse des attributs, requêtes plus robustes, plus de réponse bâtie sur un résultat en échec, corrections issues de l’analyse des traces prod.
- Sécurité : aucune requête sans filtre de contexte, garde-fous de conversation renforcés, confidentialité des données sensibles.
- Configuration agent : nouveaux éditeurs d’instructions, de questions de démarrage et de garde-fous ; instructions activables ou désactivables ; jusqu’à 12 000 caractères ; choix d’icônes.
- Interface : nouvelle identité Graphicient (logo animé) et streaming des réponses plus stable.