Foire aux questions (FAQ)

Un graphe de connaissances est une base de données qui représente des entités (personnes, lieux, produits...) et les relations entre elles sous forme de graphe. Contrairement aux bases relationnelles, il permet de naviguer facilement dans les connexions et d'effectuer des inférences logiques. Exemple : "Paris est la capitale de la France" et "La France est membre de l'UE" permet de déduire que "Paris est une ville d'un pays membre de l'UE".

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) consiste à enrichir un prompt avec des informations trouvées dans une base de connaissances. Rapide à mettre en œuvre, idéal pour des connaissances qui changent souvent.
Le fine-tuning consiste à ré-entraîner partiellement un LLM sur vos données. Plus coûteux et plus long, mais permet d'adapter le style et le ton. Notre recommandation : commencez par le RAG, passez au fine-tuning uniquement si nécessaire.

Une ontologie est une modélisation formelle des concepts d'un domaine et de leurs relations. Elle sert à :
- Structurer la connaissance de manière cohérente
- Permettre l'interopérabilité entre systèmes
- Effectuer du raisonnement automatique (inférences)
- Valider la qualité des données (via SHACL)
Exemple : une ontologie médicale définit que "Médicament" a un "PrincipesActif" et que "Paracétamol" est un médicament.

Les cas d'usage principaux sont :
- 🏢 **Knowledge management** : centraliser la connaissance d'entreprise
- 🛒 **Catalogue produit** : gestion des compatibilités, recommandations
- 💬 **Support client** : chatbot intelligent, FAQ dynamique
- 🔐 **Cybersécurité** : détection de menaces, corrélation d'alertes
- 🧬 **Recherche scientifique** : mise en relation de publications, brevets
- 🏦 **Finance** : détection de fraude, connaissance client unifiée

Les deux sont des modèles de graphes :
- **RDF** (Resource Description Framework) : standard W3C, basé sur des triplets (sujet-prédicat-objet). Idéal pour l'interopérabilité et le web sémantique.
- **LPG** (Labeled Property Graph) : utilisé par Neo4j, permet d'attacher des propriétés aux nœuds et relations. Plus intuitif pour les développeurs.
Nous maîtrisons les deux et choisissons selon votre besoin : RDF pour l'interopérabilité, LPG pour la performance brute.

Les triple stores modernes peuvent gérer des centaines de milliards de triplets. Exemples :
- Apache Jena : jusqu'à 500M triplets
- RDF4J : jusqu'à 1B triplets
- Stardog / GraphDB (enterprise) : > 10B triplets
Pour la plupart des entreprises, le volume n'est pas un problème. Les vrais défis sont la modélisation et la qualité des données.

Pas directement. Le langage des graphes RDF est SPARQL, celui des LPG est Cypher. Cependant, des solutions de virtualisation (comme Stardog) permettent d'exposer des données relationnelles comme du RDF et de les interroger avec SPARQL. Inversement, on peut exposer un graphe via des vues SQL avec des outils comme Ontop.

Nous utilisons plusieurs approches :
1. **SHACL** : langage standard W3C pour valider les graphes RDF
2. **Règles d'intégrité** : contraintes d'unicité, de cardinalité, de type
3. **Pipelines de nettoyage** : dédoublonnage, normalisation
4. **Traçabilité** : provenance de chaque triplet (source, date)
5. **Audit régulier** : détection d'anomalies via requêtes SPARQL

Notre recommandation par ordre de préférence :
1. **Mistral / Mixtral** : open source, excellent français, bon rapport qualité/prix
2. **GPT-4** : meilleure qualité, mais API payante et données traitées par OpenAI
3. **Llama 3** : très performant, mais moins bon en français
Pour les données sensibles, nous recommandons Mistral en déploiement on-premise (via Ollama ou vLLM).

Nous ne proposons pas de POC entièrement gratuits, car ils nécessitent un investissement significatif. En revanche, nous offrons un audit gratuit (2h) pour évaluer votre potentiel. Le POC est facturé (à partir de 40 000€), mais 100% du montant est déductible du projet final si vous allez plus loin.

- Audit : 2-4 semaines
- POC : 6-8 semaines
- Industrialisation : 3-6 mois
- Formation : 2-5 jours
Soit un projet complet de 6 à 12 mois selon la complexité.

Oui, c'est notre philosophie ! Par défaut, nous utilisons des solutions open source (Apache Jena, RDF4J, LangChain, Mistral, Qdrant). Nous ne recourons aux solutions enterprise que si la scalabilité ou des fonctionnalités spécifiques le justifient. Vous n'êtes jamais enfermés dans un lock-in propriétaire.

Oui, nous proposons 3 modules de formation (2 jours chacun) :
- Module 1 : Fondamentaux du web sémantique (RDF, SPARQL, OWL)
- Module 2 : IA et graphes (RAG, GraphRAG, agents)
- Module 3 : Architecture et industrialisation
Prix : 4 000€ HT/jour. Offre packagée (3 modules) : 20 000€ HT.

Par défaut, chez OVHcloud (datacenters en France : Roubaix, Gravelines, Strasbourg). Option Scaleway (France) ou on-premise (chez vous). Nous ne stockons jamais de données hors UE.

Oui. Nous signons des contrats de sous-traitance conformes RGPD. Nos hébergeurs sont certifiés (OVH, Scaleway). Nous ne conservons pas de logs personnels inutiles. Les données sont chiffrées au repos et en transit. Nous réalisons des audits réguliers.

Oui. OVH est certifié HDS (Hébergement de Données de Santé). Nous pouvons signer les contrats nécessaires avec votre établissement. Déjà déployé chez plusieurs CHU et laboratoires pharmaceutiques.

- Audit : 15 000€ HT
- POC : 40 000€ HT
- Projet complet (POC + industrialisation) : à partir de 120 000€ HT
Pour les startups, nous proposons des offres adaptées (accompagnement au forfait réduit + part de succès).

Oui, nous travaillons avec des partenaires financiers pour proposer du leasing sur 12, 24 ou 36 mois. Contactez-nous pour un devis avec option de financement.

Oui, plusieurs dispositifs peuvent s'appliquer :
- **CIR** (Crédit Impôt Recherche) : éligible pour les projets R&D
- **CII** (Crédit Impôt Innovation) : pour les POC
- **France 2030** : subventions pour projets d'IA
- **BPI France** : prêts et subventions innovation
Nous pouvons vous aider à monter les dossiers.

- **Garantie** : 3 mois sur les développements (bugs)
- **Support technique** : selon offre (8/5 ou 24/7)
- **Documentation** : complète (architecturale, utilisateur, administrateur)
- **Formation** : transfert de compétences vers vos équipes
- **Contrat de maintenance** : optionnel à partir de 15% du coût projet/an

Oui, nous proposons des contrats de maintenance et de support évolutif. Nous pouvons aussi intervenir ponctuellement (forfait jour) pour des évolutions.