Baiia comprend vos données avant de les analyser.
Baiia ne se contente pas d’accéder aux données. Il leur donne une structure métier commune avant de les exploiter.
Avant de pouvoir analyser une activité, il faut comprendre le sens de ses données. Or, chaque logiciel possède son propre langage, ses propres structures et ses propres règles. Baiia rapproche ces informations et construit une représentation métier commune pour permettre un pilotage cohérent de votre entreprise.
Reconnaître le sens des données, au-delà de leur nom.
Dans vos logiciels, une même information peut porter plusieurs noms. À l’inverse, deux champs similaires peuvent désigner des réalités différentes. Pour rapprocher correctement les données, il faut comprendre leur contexte, leur signification et les relations qui les entourent. C’est ce que Baiia cherche à automatiser.
Données fictives — illustration
Deux noms différents désignent-ils la même chose ?
Boutique en ligne · objet Commande
customer
Exemple de valeur : Client A
Comptabilité · objet Facture
client_id
Exemple de valeur : Client A
Le nom seul ne suffit pas. Indices de contexte :
- 01Les deux champs identifient l’entreprise qui achète.
- 02Leurs valeurs renvoient aux mêmes organisations.
- 03Ils sont reliés à des commandes et à des factures.
Dans ce contexte, les deux champs renvoient au concept Client.
Ce n’est pas une règle générale : un champ comme partner_id peut désigner un client dans un logiciel et un fournisseur dans un autre.
Exemple illustratif
Pour aller plus loinMapping sémantique
Le mapping sémantique consiste à établir des correspondances entre des données hétérogènes et des concepts métier communs.
Ces correspondances doivent tenir compte du sens des informations et pas uniquement de la ressemblance entre les noms des champs : un même nom peut recouvrir des réalités différentes, et des noms différents peuvent désigner la même réalité, ou non, selon le contexte.
Construire un langage commun pour toute l’entreprise.
Une fois les informations interprétées, elles doivent pouvoir être comprises selon des définitions métier partagées. Clients, commandes, produits, factures : Baiia les organise autour de concepts communs et de relations explicites. Vos logiciels peuvent ainsi participer à une même lecture de l’activité.
Exemple pédagogique · ce n’est pas l’ontologie de Baiia
Concept
Client
Concept
Commande
Concept
Produit
Concept
Facture
Pour aller plus loinOntologie métier
Une ontologie métier formalise les concepts d’un domaine, leurs propriétés et les relations qui les unissent.
Elle constitue un cadre sémantique commun pour interpréter et exploiter des données provenant de sources différentes.
Donner du contexte à chaque information.
Une donnée prend davantage de sens lorsqu’elle est reliée aux autres informations de l’entreprise. Une commande peut être associée à un client, à plusieurs produits et à une facture. En structurant ces relations, Baiia permet de dépasser la lecture isolée de chaque logiciel.
Données fictives — illustration
Knowledge Graph : des entités précises et leurs relations effectives. Choisissez une entité.
Pour aller plus loinKnowledge Graph
Un Knowledge Graph organise des entités et leurs relations afin de représenter un ensemble d’informations dans leur contexte. Cette structure facilite l’exploitation cohérente des relations entre les différentes dimensions de l’activité.
Ontologie et Knowledge Graph sont complémentaires : l’ontologie décrit les concepts et les relations possibles (un client peut passer des commandes) ; le Knowledge Graph représente des entités précises et leurs relations effectives (Client A a passé la commande 4821).
Une IA qui s’appuie sur le sens de vos données.
Accéder aux données ne suffit pas pour les interpréter correctement. Pour analyser votre activité, un assistant doit comprendre les indicateurs utilisés, leurs définitions et les relations entre les informations. Baiia s’appuie sur le modèle métier pour donner un cadre cohérent à l’interrogation de vos données.
Données fictives — illustration
La question
« Pourquoi ma marge a-t-elle diminué ? »
Avant d’y répondre, il faut savoir de quoi l’on parle. Le modèle métier apporte ces précisions de façon cohérente d’une question à l’autre.
Même question. Même définition métier. Une interprétation plus cohérente.
Ces éléments orientent l’analyse. Ils n’identifient pas automatiquement toutes les causes et n’excluent pas l’erreur.
- IndicateurTaux de marge
- DéfinitionSelon les règles de gestion de l’entreprise, par exemple chiffre d’affaires HT moins coût d’achat
- PériodeMois en cours, comparé au mois précédent
- PérimètreL’ensemble de l’entreprise, ou une entité précise
- Données pertinentesFactures, commandes, produits, coûts d’achat
- Éléments d’analyse disponiblesÉvolution par catégorie de produits, par client, par période
Pour aller plus loinIA contextualisée par le métier
La représentation métier apporte un contexte structuré pour identifier les informations pertinentes et appliquer des définitions cohérentes aux analyses.
Elle contribue à réduire les ambiguïtés d’interprétation et les incohérences entre indicateurs, sans supprimer tout risque d’erreur.
Des analyses qui reposent sur des définitions métier communes.
Définitions partagéesLes indicateurs et leurs calculs reposent sur les mêmes définitions, quel que soit l’endroit où ils sont utilisés.
Relations explicitesChaque information est remise dans son contexte : à quel client, à quelle commande, à quelle période elle se rapporte.
Analyses contextualiséesQuestions et indicateurs s’appuient sur une même représentation métier de l’entreprise.
Questions fréquentes
Vos questions sur notre approche.
Pourquoi connecter plusieurs logiciels ne suffit-il pas ?
Récupérer des données ne garantit pas qu’elles partagent les mêmes définitions. Il faut également comprendre leurs structures et établir des correspondances pertinentes.
Qu’est-ce que le mapping sémantique ?
C’est le rapprochement de données issues de sources différentes à partir de leur signification métier.
À quoi sert une ontologie métier ?
Elle définit un vocabulaire structuré de concepts et de relations permettant d’interpréter les données dans un cadre commun.
Quelle différence entre une ontologie et un Knowledge Graph ?
Une ontologie décrit les concepts et les relations possibles. Un Knowledge Graph représente des entités et leurs relations dans un contexte donné.
Pourquoi cette approche est-elle utile à un assistant IA ?
Elle apporte un cadre d’interprétation métier qui contribue à la cohérence des réponses, sans supprimer tout risque d’erreur.
Baiia remplace-t-il les logiciels de l’entreprise ?
Non. Baiia exploite conjointement les informations de logiciels existants, dans le périmètre effectivement pris en charge.