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Connectivité des données d'IA

Connecter l'IA aux données d'entreprise

Offrez aux modèles, aux agents et aux applications d'IA un accès contrôlé aux données d'entreprise en temps réel grâce à des API, à l'intégration MCP et à une couche sémantique indépendante et unifiée.

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LE PROBLÈME

L'IA a besoin d'un accès aux données encadré

La connexion d'un modèle à une base de données est simple. L'accès en production nécessite toutefois de prendre en compte le contexte métier, les autorisations et des chemins de requête contrôlés avant que l'IA n'intervienne sur les systèmes d'entreprise.

Accéder aux données en toute sécurité

Les ingénieurs peuvent connecter un modèle à une base de données, mais l'accès en production est différent. Les agents ont besoin de contexte, d'autorisations et de chemins de requête contrôlés avant de pouvoir accéder aux systèmes d'entreprise. Sans cette couche, chaque intégration constitue une surface de risque spécifique.

Partager la même logique

Les assistants IA, les applications internes, les flux de travail intégrés et les frameworks d'agents accèdent aux données de différentes manières. Lorsque chacun dispose de ses propres définitions et autorisations, une même question peut donner lieu à des réponses différentes. La situation s'aggrave à mesure que de nouveaux outils d'IA font leur apparition.

Ignorer la gouvernance remaniée

Les équipes peuvent passer des mois à mettre en place l'authentification, les autorisations, la logique de mesure, la validation des requêtes, les pistes d'audit et les connecteurs avant que l'IA ne soit prête à être déployée en production. Ce travail est important, mais il permet rarement de se démarquer. La voie la plus rapide consiste à s'appuyer sur une couche régie.

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COMMENT ÇA MARCHE

Offrir à l'IA un parcours de données contrôlé

Les applications d'IA ne se contentent pas d'une simple chaîne de connexion. Simba Intelligence offre aux développeurs une couche sémantique indépendante et unifiée qui met en correspondance les requêtes d'IA avec la logique métier approuvée, les autorisations et les données en temps réel avant l'exécution d'une requête.

Accès via l'API

Connectez les applications d'IA et les outils internes aux données d'entreprise régies par des règles, grâce à des modèles d'accès contrôlés.

Intégration MCP

Offrir aux outils et agents d'IA pris en charge un moyen contrôlé de découvrir, d'interroger et d'utiliser les données de l'entreprise.

Logique métier sémantique

Appliquer les indicateurs, les relations, les hiérarchies et les règles de domaine approuvés avant que les systèmes d'IA ne reçoivent les données.

Requêtes tenant compte des autorisations

Appliquer des contrôles au niveau des utilisateurs, des rôles, des locataires, des lignes et des colonnes lorsque les systèmes d'IA demandent des données d'entreprise.

Configuration du modèle

Configurez les options de modèle pour les sources de données et les workflows de requêtes sur Vertex AI, Azure OpenAI et Bedrock.

Exécution vérifiable

Vérifier les chemins d'accès aux requêtes, la logique source et le contexte d'exécution afin de pouvoir contrôler l'accès aux données par l'IA.

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POURQUOI NOUS CHOISIR ?

Accès à l'IA sans infrastructure fragile

Offrez aux ingénieurs en IA une couche régulée sur laquelle s'appuyer pour développer leurs solutions, un parcours sémantique commun à de nombreux outils, ainsi qu'un déploiement que vous contrôlez, que ce soit sur site ou en mode hybride.

Conçu pour les ingénieurs en IA

L'accès direct aux bases de données engendre rapidement des problèmes de gouvernance, de sécurité et de maintenance. Il faut fournir aux ingénieurs une couche régie par des règles afin que les agents puissent utiliser les données sans contourner les contrôles.

Une seule couche pour de nombreux outils

L'adoption de l'IA se limite rarement à un seul assistant. Offrez aux équipes une couche sémantique commune pour les modèles, les agents et les flux de travail, afin que chacun puisse s'appuyer sur les mêmes définitions et autorisations.

Un déploiement que vous maîtrisez

L'accès aux données d'IA ne devrait pas imposer un modèle exclusivement basé sur le cloud. Il convient de prendre en charge les environnements sur site, les clouds privés et les environnements hybrides, ce qui est essentiel pour les équipes soumises à une réglementation et qui ont besoin de contrôler leur infrastructure.

Quelle voie de l'IA est prête à être mise en production ?

Les équipes disposent de plusieurs moyens pour relier l'IA aux données. La différence réside dans le fait de se contenter de récupérer le contexte ou d'appliquer également des définitions réglementées, des autorisations et des mécanismes d'audit.
FonctionnalitéSimba IntelligenceRag/VectorDirect DB/MCP
Accès en temps réel aux données structurées
Définitions métriques approuvées
Requêtes tenant compte des autorisations
Exécution SQL contrôlée
Accès à l'API et au MCP
Choix du modèle en fonction du flux de travail
Sur site ou en mode hybride

Foire Aux Questions

À qui s'adresse AI Data Access ?

Les ingénieurs en IA, les équipes chargées des plateformes de données, les équipes chargées des applications et les développeurs de produits qui connectent des modèles, des agents ou des applications d’IA aux données d’entreprise. Ces équipes ont besoin de bien plus qu’une simple connectivité aux bases de données. Elles ont besoin d’un accès régulé qui respecte les définitions, les autorisations et les contrôles de production.

Que signifie « accès aux données pour l'IA » ?

Offrir aux systèmes d'IA un moyen contrôlé de découvrir, d'interroger et d'utiliser les données de l'entreprise. L'objectif n'est pas d'exposer directement les bases de données brutes à un modèle. L'objectif est d'acheminer les requêtes d'IA en respectant la logique métier approuvée, les autorisations et l'accès aux données en temps réel.

En quoi cela diffère-t-il de la connexion directe d'un LLM à une base de données ?

Une connexion directe peut convenir pour un prototype, mais elle ne résout pas les problèmes liés à la gouvernance, aux autorisations, aux définitions métier, à l'auditabilité ou au contrôle des requêtes. Simba Intelligence se positionne entre les systèmes d'IA et les données afin que les requêtes soient interprétées et régies. Une IA en production nécessite une couche d'accès, et pas seulement une connexion.

Cette fonctionnalité prend-elle en charge les agents et le MCP ?

Oui. Simba Intelligence prend en charge les modèles d'accès via API et MCP pour connecter des outils d'IA, des agents et des applications à des données régies par des règles. Les développeurs peuvent mettre à disposition des fonctionnalités liées aux données sans pour autant accorder à chaque agent un accès direct aux systèmes sources. Les agents utilisent les données sans en détenir les règles d'accès.

Comment les autorisations sont-elles appliquées ?

Les autorisations doivent être appliquées avant qu'une requête ne renvoie des données à un système d'IA. Simba Intelligence peut appliquer des contrôles au niveau de l'utilisateur, du rôle, du locataire, des lignes et des colonnes dans le cadre du parcours d'accès régulé. L'accès aux données d'IA doit respecter les mêmes limites que le reste de l'entreprise.

Plusieurs outils d'IA peuvent-ils utiliser la même logique de traitement des données ?

Oui. La couche sémantique indépendante et unifiée permet aux modèles, aux agents, aux applications et aux assistants de s'appuyer sur les mêmes définitions et règles, ce qui réduit le risque que chaque outil interprète différemment les indicateurs clés. Une couche centralisée facilite la mise à l'échelle de l'adoption de l'IA.

Peut-on choisir le modèle LLM à utiliser ?

Oui. Simba Intelligence prend en charge la configuration des modèles pour l'agent de source de données et l'agent de requête, ce qui permet aux équipes d'optimiser séparément certaines parties du flux de travail. La documentation actuelle fait référence à Google Vertex AI, Azure OpenAI et AWS Bedrock. Il convient de trouver le juste équilibre entre vitesse, précision, fiabilité et coût en fonction de la charge de travail.

Cette solution peut-elle fonctionner sur site ou dans un environnement privé ?

Oui. Simba Intelligence est conçu pour un déploiement sur site, dans un cloud privé ou en mode hybride, ce qui permet aux équipes d'adapter l'accès aux données d'IA aux exigences en matière de localisation, d'infrastructure et de politique. C'est une solution particulièrement adaptée aux environnements réglementés et à toute équipe souhaitant éviter de dépendre exclusivement d'une IA hébergée dans le cloud.

Cela remplace-t-il notre infrastructure de données actuelle ?

Non. Cette solution offre aux systèmes d’IA un accès régulé aux données à tous les niveaux de l’infrastructure d’entreprise, sans qu’il soit nécessaire de remplacer chaque entrepôt de données, application, couche analytique ou système d’intégration. Elle met en place un chemin d’accès contrôlé pour l’IA, en s’appuyant sur les systèmes que vous utilisez déjà.

Que doivent prévoir les équipes avant d'intégrer l'IA aux données de l'entreprise ?

Commencez par identifier les domaines de données auxquels l'IA doit avoir accès, les indicateurs nécessitant des définitions validées, les autorisations à mettre en place et les environnements dans lesquels elle doit fonctionner . Déterminez ensuite quels outils ou agents doivent avoir accès en priorité. Les meilleurs projets reposent à la fois sur la gouvernance et sur l'expérience des développeurs.