Installation
Connectez KnowOS à Claude, ChatGPT ou à tout client MCP.
Un seul endpoint et le même contrat pour tous. Vous changez de modèle sans toucher à l’intégration.
Sous le capot · Pour les développeurs
Connectez votre IA, quelle qu’elle soit. L’ontologie fixe les règles.
Le modèle ne voit jamais la base de données. Il voit des outils aux noms métier, et seulement ceux que son jeton l’autorise à utiliser.
Architecture
Cinq briques, un cycle qui se répète.
01 · Ingestion
ERP, e-commerce, CRM, CSV ou API, sans pipelines manuels.
- ERP
- CRM
- E-commerce
- CSV et PDF
- API
02 · Data Lake
Versionnage et lignage natifs, partitionnement par client et par période.
- Versionnage
- Lignage
- Partitionnement
03 · Ontologie
Objets, relations et actions, lisibles par l’IA via MCP.
- Objets
- Propriétés
- Relations
- Actions
- Droits
04 · Droits par jeton
Appliqués avant de répondre : rôle, lignes, colonnes et actions.
- Rôle
- Lignes
- Colonnes
- Actions
- Audit
05 · Hypothèses
Corrélations détectées et validées sur des données réelles.
- Tendances
- Cause racine
- Anomalies
- Alertes
Serveur MCP
Votre entreprise, dans votre IA.
Outils
Des noms métier, pas des tables. Lire ne demande pas d’autorisation ; agir, toujours.
API
REST et GraphQL générées à partir des modèles de données.
Audit
Qui a demandé, avec quel jeton, quel outil et ce qu’il a reçu.
Relationnel + vectoriel
Ce qui s’est passé et ce qui a été dit, rattachés au même objet.
- SQL exact sur l’ERP, le CRM et le WMS
- Recherche par le sens dans les tarifs, les manuels et les e-mails
- Audio des appels transcrit et découpé
- Une question croise les deux mondes et cite les deux sources
Questions techniques
Quelles API KnowOS propose-t-il ?
Une API REST et GraphQL générée à partir des modèles de données, et un serveur MCP pour les clients d’IA. Le même contrat pour tous.
Ai-je besoin d’un data engineer ?
Non. L’ingestion, le Data Lake, la modélisation et l’ontologie se configurent sans code pendant la mise en service.
Quel modèle d’IA utilise-t-il ?
Celui que vous préférez : GPT, Claude ou Gemini. Vous changez de modèle sans toucher à l’intégration, car les règles vivent dans l’ontologie.
Écrit-il dans mon ERP ?
Pas dans la première phase. Ensuite, les actions sont générées en brouillon et exécutées par Connect ou Flow après validation par une personne.
Existe-t-il une option on-premise ?
Sur demande. Par défaut, un serveur dédié dans l’UE, à votre nom.
Montrez-nous une question qui vous prend aujourd’hui un après-midi.
Une session de 30 minutes sur un cas réel : un tarif historique, une procédure interne, une requête qui finit aujourd’hui en demande au service informatique. Nous en sortons avec le périmètre des sources et un prix ferme.