Entity resolution
Rapprochement d’identités et d’entités multi-systèmes. Clés, similarité et règles métier pour éviter les doublons trompeurs.
En clair : Une personne, un actif, un événement : une seule identité utile.
En clair
Reconstruire un contexte cohérent.
Nous rapprochons des événements provenant de systèmes différents pour reconstruire un contexte exploitable : identification d’entités, corrélation temporelle, fusion multi-capteurs, résolution de conflits et consolidation.
La confiance dans une fusion dépend de la qualité amont et de règles de pondération explicites. Nous documentons pourquoi une source l’emporte, et comment arbitrer les incohérences.
Selon volume et latence, la fusion peut vivre en streaming, en base opérationnelle ou dans un lakehouse. L’important est l’exposition : une vue unique, stable, consommable.
Le résultat n’est pas un tableau de plus, mais un référentiel opérationnel : qui, quoi, où, quand, avec quel niveau de confiance — prêt pour supervision, IA ou action.
EntitésRapprochement multi-SI
ConfianceScores explicites
LatenceRT ou consolidé
COPVue partagée
Ce que nous faisons
Corréler pour décider.
Des mécanismes de rapprochement adaptés à vos entités, vos capteurs et votre rythme opérationnel.
Sensor fusion
Fusion multi-capteurs pour une lecture terrain fiable. Utile quand aucune source seule n’est suffisante.
En clair : Le terrain se lit mieux à plusieurs signaux.
Event correlation
Corrélation temporelle et causale des événements. Réduit les alertes en cascade et reconstruit des chaînes d’incident.
En clair : On voit la cause, pas seulement le symptôme.
Scoring & conflits
Pondération des sources et résolution des incohérences. Les scores de confiance accompagnent chaque objet fusionné.
En clair : Quand les sources divergent, la règle est claire.
Knowledge graph
Représentation relationnelle du contexte métier. Facilite exploration, IA et requêtes complexes.
En clair : Les liens entre entités deviennent interrogables.
Vue opérationnelle
Exposition unifiée pour supervision, API et applications. Contrats d’accès, fraîcheur et droits sont définis dès le design.
En clair : Tout le monde regarde la même situation.
Questions fréquentes
Fusion de données — précisions.
La fusion nécessite-t-elle forcément un data lake ?
Non. Selon le volume et la latence, nous pouvons fusionner en streaming, en base opérationnelle ou dans un lakehouse. Le choix suit le besoin, pas une mode.
Quels cas d’usage typiques ?
Supervision d’infrastructures, IoT, géospatial, cybersécurité, IA et synchronisation de processus métier. Partout où plusieurs systèmes décrivent la même réalité.
Comment gérer les conflits de sources ?
Règles de priorité, scores de confiance, fenêtres temporelles et parfois validation humaine. Les conflits sont tracés, pas masqués.
La fusion est-elle temps réel ?
Elle peut l’être. Certaines vues sont consolidées périodiquement quand le métier n’exige pas la seconde.
Quel lien avec l’IA ?
Une fusion propre est souvent le meilleur carburant pour RAG, agents et modèles de détection. L’inverse — IA sur données fragmentées — produit du bruit.
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