Agent OS​

La Console​

La nouvelle Console reunit en un seul ecran trois panneaux : configuration (modele, prompts, outils, MCP, acces), conversation en temps reel, et observation (trace du raisonnement, outils, tokens, journaux, historique). Vous construisez, lancez et diagnostiquez un agent sans jamais changer de page.

Le Graphe des agents​

Le Graphe des agents est une carte interactive de vos sessions : les executions au contenu proche sont rapprochees. Recherchez par description, cliquez sur un point pour explorer ses voisins similaires, filtrez par statut. Ideal pour retrouver des executions comparables ou reperer les cas atypiques.

Suivi du cycle de vie​

Le monitoring s'enrichit : au-dela du Hub (Kanban temps reel), un suivi du cycle de vie compare les versions, les evaluations, le cout et la latence pour decider quelle version promouvoir.

Connaissances​

Modes de recherche​

La recherche avancee propose desormais quatre modes selon votre intention — Lookup, Investigate, Latest, Authoritative — et une carte de transparence qui explique pourquoi chaque resultat remonte.

Graphe documentaire​

La vue Graphe gagne les territoires par proprietaire, les filtres de sante, la recherche de chemin entre deux documents, un mode investigation (facettes, tri, ensembles), les vues sauvegardees, le lien partageable et l'export PNG / SVG / JSON.

Pour aller plus loin​

• Vue d'ensemble d'Agent OS
• Base de connaissances

Ce qui change​

SDK TypeScript (@ontologie/sdk-client)​

Un client type-safe pour integrer Ontologie dans vos applications :

import { createClient } from '@ontologie/sdk-client';

const client = createClient({
  baseUrl: 'https://api.ontologie-growthsystemes.com',
  apiKey: process.env.ONTOLOGIE_API_KEY,
  workspaceId: 'votre-workspace-id',
});

// Requete avec filtres
const contracts = await client.ontology.query('Contract', {
  filter: { status: { eq: 'active' }, amount: { gt: 10000 } },
  orderBy: { field: 'amount', direction: 'desc' },
});

// Action gouvernee (dry-run → apply)
const plan = await client.actions.dryRun('Contract.approve', {
  targetId: contracts.data[0].id,
});
await client.actions.apply(plan.planId, {
  confirmed: true,
  riskAcknowledged: true,
});

Schema DSL (@ontologie/schema)​

Definissez votre modele metier en TypeScript :

import { objectType, string, number, enumType, action, compile } from '@ontologie/schema';

const Status = enumType('Status', ['draft', 'active', 'archived']);

const Contract = objectType('Contract', {
  title: string().required().indexed(),
  amount: number().required(),
  status: Status.default('draft').mutableBy(['Contract.approve']),
});

const Approve = action('Contract.approve')
  .when({ status: { eq: 'draft' } })
  .risk('medium')
  .roles(['manager']);

export default compile({ types: [Contract], actions: [Approve] });

CLI (@ontologie/cli)​

30+ commandes pour le workflow developpeur :

npx ontologie schema push          # Pousser le schema
npx ontologie schema diff          # Voir les differences
npx ontologie query Contract       # Requeter en CLI
npx ontologie actions dry-run Contract.approve --target $ID
npx ontologie actions apply --plan-id $PLAN_ID --confirm

Facturation DFU​

• Gratuit localement : prototypez avec le mock-server sans compte
• Prepaid en cloud : achetez des packs DFU (a partir de $30 / 200K DFU)
• Pas d'abonnement : payez uniquement ce que vous consommez
• Budget controls : plafonds mensuels, quotidiens et par commande

Securite​

Toute mutation passe par un plan signe : dry-run → inspection → apply. Chaque plan est :

• Signe cryptographiquement (HMAC)
• Lie a un actor specifique
• Expire selon le niveau de risque (1h / 24h / 7j)
• Verifie contre le schema actuel

Documentation​

La nouvelle section SDK & CLI couvre :

• Schema DSL — Declarer vos entites et actions
• Requetes — ObjectSet, filtres, graphe
• Plans et Actions — Cycle de vie des mutations
• Erreurs — Codes et remediations
• Facturation — DFU, quotas, budgets
• Cas d'usage — 6 scenarios metier detailles

Prochaines etapes​

• SDK TypeScript — Commencer
• Facturation — Comprendre les DFU
• Quickstart — Premier appel en 10 minutes

Modele de donnees​

Voir la page

Comprendre les briques fondamentales : types d'entites, proprietes, relations et instances. Un schema simplifie illustre la difference entre type et instance.

Workspaces et espaces​

Voir la page

Deux niveaux d'organisation : le workspace (tenant isole) et l'espace (canvas au sein d'un workspace). Membres, roles et isolation des donnees.

Recherche avancee​

Voir la page

Recherche semantique vs lexicale, recherche hybride, filtres par source et type de document, ponderation automatique et exemples pratiques.

Evenements recurrents​

Voir la page

Nouvelle page sur la recurrence : types de recurrence, modification et suppression d'occurrences individuelles, exemples concrets et limitations.

Mettre en place la gouvernance d'equipe​

Voir le tutoriel

Configurez les roles de votre equipe, creez des politiques d'approbation, classifiez vos entites et testez le flux de validation complet.

Modules : Gouvernance + Parametres + Ontologie

Simuler l'impact d'un changement​

Voir le tutoriel

Creez un scenario de simulation, ajoutez des mutations virtuelles, calculez l'impact sur votre ontologie et decidez d'appliquer ou de rejeter les changements.

Modules : Simulation + Ontologie + Dashboard

Raccourcis clavier​

Voir la page

Tous les raccourcis clavier documentes : navigation rapide entre modules (Ctrl+1 a Ctrl+3), edition (Ctrl+Z, Ctrl+S, Ctrl+D), et palette de commandes (Ctrl+K).

Palette de commandes​

Voir la page

Accedez a n'importe quelle page, entite ou action en quelques frappes avec Ctrl+K. Recherche federee dans les pages, types d'entites, instances, workflows et vues.

FAQ​

Voir la FAQ

Les reponses aux questions les plus frequentes, organisees par theme : compte et acces, ontologie, Live Data, Agent Studio et API.

Connecter des donnees et les analyser par IA​

Voir le tutoriel

Connectez une source externe (Google Sheets, API...), liez les donnees a votre ontologie et interrogez l'ensemble avec un agent IA.

Modules : Live Data + Ontologie + Agent Studio + Dashboard

Automatiser un processus metier​

Voir le tutoriel

Creez un workflow qui reagit a un evenement ontologique, appelle un agent IA pour analyser la situation et envoie une notification par email.

Modules : Ontologie + Workflow Builder + Agent Studio + Email

Creer un agent alimente par vos documents​

Voir le tutoriel

Importez des documents dans la base de connaissances et creez un agent specialise qui repond aux questions en citant ses sources.

Modules : Base de connaissances + Agent Studio

Architecture des modules​

Une nouvelle page Architecture d’Ontologie explique comment les capacités s’interconnectent, avec des schémas visuels des flux de données.

5 etapes pour demarrer​

Le parcours vous guide a travers :

1. Creer un workspace — Votre espace de travail
2. Modeliser une entite — Votre premiere entite dans le Modeler
3. Connecter une source — Synchroniser des donnees externes
4. Interroger l'agent IA — Poser des questions sur vos donnees
5. Creer un workflow — Automatiser une action

Parametres et configuration​

Trois nouvelles pages de parametres accompagnent ce guide :

• Parametres du compte — Profil, securite (2FA), apparence, notifications
• Gestion du workspace — Membres, roles, espaces
• Modeles IA — Connecter vos propres fournisseurs LLM (BYO-key)

Le guide existant est renomme Demarrage rapide (API) et reste disponible pour les integrations programmatiques.

Tableurs — 7 nouvelles pages​

La section Tableurs passe de 1 a 8 pages et couvre desormais :

• Editer des donnees — Modification de cellules, raccourcis clavier, ajout et suppression de lignes et colonnes
• Types de colonnes — Reference des 15 types disponibles (texte, nombre, date, selection, entite...)
• Importer et exporter — Import CSV/Excel avec assistant de mapping, export avec filtres
• Filtres et vues — Moteur de filtres, tri multi-colonnes, groupement, vues sauvegardees et vue Kanban
• Formulaires — Constructeur de formulaires avec champs configures, formulaires publics
• Requetes naturelles — Interroger vos tableurs en langage naturel grace a l'IA
• Liaison avec l'ontologie — Lier vos lignes aux entites de votre modele metier

Dashboard — 4 nouvelles pages​

La section Dashboard passe de 1 a 5 pages :

• Timeline et evenements — Fil chronologique filtre par module, periode et mot-cle
• Indicateurs KPI — Reference des metriques par module (Ontologie, Workflows, API, Agent Hub)
• Actions rapides — Operations courantes accessibles sans changer de module
• Diagnostic et sante — Panneau d'incidents, histogramme de latence, explorateur de logs

Pourquoi Agent Studio v2​

L'Agent Studio v1 permettait de creer des agents IA, de les configurer et de les tester. Mais en production, plusieurs besoins emergent :

• Comprehension : quand un agent donne une reponse inattendue, pourquoi ? Quelle etape de son raisonnement a mal tourne ?
• Choix du moteur : differents cas d'usage necessitent differents modeles et frameworks. Un agent de triage n'a pas les memes besoins qu'un agent d'analyse de donnees.
• Suivi en production : combien d'executions, quel taux de succes, quel cout par requete, quels outils sont les plus utilises ?

La v2 repond a ces trois besoins avec des outils visuels et des metriques actionables.

Ce qui change​

Visualiseur OODA en temps reel​

Le coeur de l'Agent Studio v2, c'est le visualiseur OODA. Il affiche en temps reel les etapes de raisonnement de votre agent selon la boucle OODA (Observe, Orient, Decide, Act) :

Ce que vous voyez :

• Le flux de raisonnement : chaque etape est representee visuellement sur un canvas interactif. Vous suivez le chemin parcouru par l'agent de la requete initiale jusqu'a la reponse finale.
• Les outils utilises : quels outils l'agent a choisi d'utiliser, avec quels parametres et quels resultats.
• Les decisions : a chaque embranchement, vous voyez pourquoi l'agent a choisi un chemin plutot qu'un autre.
• Le timing : combien de temps chaque etape a pris, ou sont les goulots d'etranglement.
• Les boucles de feedback : quand l'agent re-evalue ses resultats et decide de reessayer ou d'affiner sa reponse.

En temps reel : pendant qu'un agent s'execute, le visualiseur se met a jour en direct. Vous voyez chaque noeud s'activer, chaque decision se prendre, chaque outil s'executer — comme un debugger visuel pour l'IA.

Exemple concret : un utilisateur demande "Quels clients n'ont pas de contrat actif ?" et l'agent repond avec une liste incomplete. En ouvrant le visualiseur, vous voyez que l'agent a utilise une recherche par mot-cle au lieu d'une requete structuree, ce qui a manque les clients dont le nom ne contenait pas le mot "client". Vous ajustez la configuration de l'outil de recherche et le probleme est resolu.

Support multi-framework​

L'Agent Studio v2 supporte plusieurs frameworks d'IA pour que vous puissiez choisir le plus adapte a chaque cas d'usage :

Comment ca marche :

• Choix du framework : lors de la creation d'un agent, selectionnez le framework adapte dans l'editeur.

• Configuration specifique : chaque framework a ses propres parametres (signatures Ax, strategies de routing, etc.).
• Meme interface : quel que soit le framework, l'Agent Studio fournit la meme experience de creation, test et monitoring.
• Migration facile : changez de framework sans reconfigurer vos outils et vos integrations.

Exemple concret : pour un agent de classification de tickets, vous utilisez Ax (rapide, peu couteux). Pour un agent d'analyse de donnees complexe, vous passez a l'agent natif avec la boucle OODA complete. Les deux agents se creent et se gerent dans la meme interface.

Monitoring avance​

Le Hub de monitoring offre une vue complete de l'activite de vos agents en production :

Tableau de bord kanban : visualisez les executions en cours, reussies et en erreur dans une vue kanban temps reel.

Metriques detaillees :

• Volume : nombre d'executions par heure, jour, semaine.
• Taux de succes : pourcentage de requetes traitees avec succes.
• Latence : temps de reponse moyen, p50, p95, p99.
• Outils : quels outils sont les plus utilises, lesquels echouent le plus souvent.

Historique d'execution : pour chaque execution, consultez le detail complet : requete, reponse, outils utilises, duree de chaque etape, erreurs eventuelles.

Filtres et recherche : filtrez par date, statut, agent, ou recherchez par contenu de requete.

Exemple concret : vous constatez que le taux de succes de votre agent "Assistant commercial" a baisse de 95% a 82% cette semaine. En consultant les executions en erreur, vous identifiez qu'un endpoint externe a change son format de reponse. Vous mettez a jour la configuration de l'outil concerne et le taux remonte.

Galerie de templates enrichie​

La galerie de templates a ete enrichie pour faciliter la creation d'agents :

• Templates par cas d'usage : assistant FAQ, analyste de donnees, agent de triage, agent de reporting.
• Templates par secteur : e-commerce, finance, ressources humaines, logistique.
• Personnalisation guidee : chaque template inclut des explications sur les parametres a ajuster.

Navigation amelioree​

La navigation dans l'Agent Studio a ete repensee pour un acces rapide :

• Sidebar dediee : acces direct a la galerie, au monitoring et au visualiseur.
• Transitions fluides : passez du Hub de monitoring au visualiseur d'un clic.

Comment demarrer​

1. Naviguez vers Agent Studio dans le menu principal.
2. Creez un agent depuis la galerie : choisissez un template ou partez de zero.
3. Configurez les outils : selectionnez les outils que votre agent peut utiliser.

4. Testez dans l'editeur avec des requetes d'exemple.

5. Publiez et suivez les performances dans le Hub de monitoring.
6. Debuggez avec le visualiseur OODA quand un comportement est inattendu.

Prochaines etapes​

• Agent Studio — Vue d'ensemble de l'Agent Studio
• Creer un agent — Guide pas-a-pas de creation
• Monitoring — Comprendre le Hub de monitoring
• Visualiseur OODA — Guide du visualiseur
• Support — Besoin d'aide avec vos agents ?

Pourquoi un Portail Client​

Jusqu'ici, integrer Ontologie dans vos applications necessitait de :

• Lire la reference API (centaines d'endpoints) pour trouver les bons appels.
• Ecrire manuellement les appels HTTP avec les bons headers, body et parametres.
• Tester sur votre workspace de production, avec le risque de modifier des donnees reelles.
• Gerer l'authentification, la pagination, les erreurs et les types sans assistance.

Le Portail Client elimine ces frictions en fournissant tout ce dont un developpeur a besoin en un seul endroit.

Ce qui change​

Documentation interactive​

Le Portail Client offre une documentation interactive ou chaque endpoint est accompagne de :

• Description claire : ce que fait l'endpoint, quand l'utiliser, quelles permissions sont necessaires.
• Parametres documentes : chaque parametre est decrit avec son type, ses valeurs possibles et des exemples.
• Exemples de code : des snippets prets a copier-coller en TypeScript, Python, curl et d'autres langages.
• Testeur integre : executez un appel API directement depuis la documentation et voyez la reponse en temps reel.
• Schemas de reponse : le format exact de la reponse, avec les types de chaque champ.

Exemple concret : vous cherchez a lister les entites de votre ontologie. Le Portail Client vous montre l'endpoint GET /reference/api/queries/nodes, ses parametres de filtrage et de pagination, un exemple de requete en TypeScript, et vous permet de l'executer avec votre cle API pour voir les vraies donnees de votre workspace.

SDK TypeScript​

Le SDK TypeScript vous permet d'interagir avec Ontologie depuis n'importe quelle application Node.js, Deno ou navigateur :

import { createClient } from '@ontologie/sdk-client';

const client = createClient({
  baseUrl: 'https://api.ontologie-growthsystemes.com',
  apiKey: 'ont_live_votre_cle_api',
  workspaceId: 'votre-workspace-id',
});

// Lister les entites
const entities = await client.ontology.nodes.list({
  entityType: 'concept',
  limit: 10,
});

// Creer une entite
const newEntity = await client.commands.execute({
  type: 'CREATE_NODE',
  payload: {
    name: 'Mon entite',
    entityType: 'concept',
    position: { x: 100, y: 200 },
  },
});

Fonctionnalites du SDK :

• Typage complet : autocompletion et validation a la compilation grace aux types TypeScript generes.
• Gestion des erreurs : les erreurs API sont typees et structurees (code, message, details).
• Pagination automatique : iterez sur de grandes collections sans gerer les curseurs manuellement.
• Retry integre : les erreurs temporaires (429, 503) sont automatiquement retentees.
• Streaming : support natif du SSE pour les operations longues (invocation d'agent, execution de workflow).

SDK Python​

Pour les equipes data et les notebooks Jupyter, le SDK Python offre la meme experience :

from ontologie import OntologieClient

client = OntologieClient(
    api_key="ont_live_votre_cle_api",
    workspace_id="votre-workspace-id",
)

# Lister les entites
entities = client.nodes.list(entity_type="concept", limit=10)

# Recherche semantique
results = client.search.semantic("clients avec contrat expire")

Le SDK Python est compatible avec les environnements pandas, Jupyter et les pipelines de data science.

Sandbox​

La sandbox est un environnement de test isole ou vous pouvez experimenter sans risque :

• Donnees de test : la sandbox est pre-remplie avec des donnees d'exemple representant une ontologie type.
• Cle API sandbox : une cle API dediee est generee automatiquement pour la sandbox.
• Reset a la demande : remettez la sandbox dans son etat initial a tout moment.
• Memes APIs : les endpoints et le comportement sont identiques a la production — seules les donnees different.

Exemple concret : vous developpez une integration qui modifie des entites. Au lieu de tester sur votre workspace de production, vous utilisez la sandbox pour valider votre code. Une fois satisfait, vous changez la cle API pour pointer vers la production.

Packages OAuth​

Pour les applications qui s'authentifient au nom d'un utilisateur (plutot qu'avec une cle API), le SDK inclut un package OAuth :

• Flux OAuth2 standard avec PKCE.
• Refresh automatique des tokens.
• Compatible avec les frameworks web courants (React, Next.js, Express).

Package React​

Un package React est egalement disponible pour les applications frontend :

import { useNodes, useCommands } from '@ontologie/react';

function EntityList() {
  const { data: nodes, isLoading } = useNodes({ entityType: 'concept' });
  const { execute } = useCommands();

  const handleCreate = async () => {
    await execute({
      type: 'CREATE_NODE',
      payload: { name: 'Nouvelle entite', entityType: 'concept' },
    });
  };

  if (isLoading) return <p>Chargement...</p>;
  return (
    <ul>
      {nodes.map((node) => (
        <li key={node.id}>{node.name}</li>
      ))}
    </ul>
  );
}

Les hooks React gerent automatiquement le cache, la revalidation et les mises a jour optimistes.

Comment demarrer​

1. Accedez au Portail Client via le lien dans la barre de navigation ("Portail Client") ou a l'adresse portal.growthsystemes.com.
2. Explorez la documentation interactive : parcourez les endpoints par categorie.
3. Testez dans la sandbox : utilisez le testeur integre pour executer des appels API.
4. Installez le SDK :
   • TypeScript : npm install @ontologie/sdk-client
   • Python : pip install ontologie
5. Integrez dans votre application en utilisant votre cle API.

Prochaines etapes​

• Référence API — Documentation complète des endpoints
• Cles API — Creer et gerer vos cles d'acces
• Quickstart — Premier appel API en 10 minutes
• Support — Besoin d'aide pour integrer Ontologie ?

Pourquoi l'automatisation des workflows​

Un workflow qui fonctionne en mode manuel, c'est bien pour les tests. Mais en production, vous avez besoin que vos workflows :

• S'executent automatiquement a intervalles reguliers (tous les jours a 8h, chaque lundi, le 1er du mois).
• Se recuperent seuls en cas d'erreur temporaire (timeout reseau, service momentanement indisponible).
• Vous previennent quand un probleme necessite une intervention humaine.
• Soient duplicables pour creer des variantes sans repartir de zero.

C'est exactement ce que cette mise a jour apporte au Workflow Builder.

Ce qui change​

Scheduling cron​

Planifiez l'execution automatique de vos workflows avec des expressions cron standard :

• Expressions cron : toute la puissance de la syntaxe cron (0 8 * * 1-5 = chaque jour ouvrable a 8h).
• Interface visuelle : un editeur visuel traduit l'expression cron en langage clair ("Tous les jours ouvrables a 08:00").
• Fuseaux horaires : configurez le fuseau horaire de votre schedule (Europe/Paris par defaut).
• Protection anti-chevauchement : si une execution est encore en cours quand la suivante est planifiee, elle est mise en file d'attente au lieu de demarrer en parallele.

Exemples de schedules courants :

Exemple concret : vous creez un workflow "Rapport hebdomadaire de qualite des donnees" et le planifiez chaque lundi a 9h. Le workflow s'execute automatiquement, genere le rapport et envoie un email a l'equipe.

Retry et resume automatiques​

Les workflows en production rencontrent inevitablement des erreurs : un service externe est temporairement indisponible, un timeout reseau, un quota API depasse. Au lieu d'echouer definitivement, les workflows peuvent desormais se recuperer automatiquement.

Retry (nouvelle tentative) :

• Configurez le nombre de tentatives (1 a 5) et le delai entre chaque tentative.
• Le delai peut etre fixe (30 secondes) ou exponentiel (30s, 60s, 120s, 240s).
• Chaque tentative est tracee dans l'historique d'execution.

Resume (reprise) :

• Si un workflow echoue apres toutes les tentatives, il est mis en pause au point d'echec.
• Vous pouvez corriger le probleme (ex: renouveler un token API) et reprendre l'execution la ou elle s'etait arretee.
• Pas besoin de re-executer les etapes deja completees — le workflow reprend exactement au bloc qui a echoue.

Exemple concret : votre workflow d'import de donnees echoue a cause d'un timeout sur une API externe. Le systeme retente 3 fois avec un delai exponentiel. Si l'API est toujours indisponible, le workflow se met en pause. Une heure plus tard, l'API est de retour — vous cliquez "Reprendre" et le workflow continue la ou il s'etait arrete.

Cloning de workflows​

Dupliquez un workflow existant en un clic :

• Copie complete : tous les blocs, connexions, configurations et variables sont dupliques.
• Renommage automatique : le clone s'appelle "Mon workflow (copie)" — renommez-le selon vos besoins.
• Independance : le clone est completement independant de l'original. Les modifications de l'un n'affectent pas l'autre.
• Cas d'usage : creer des variantes (test vs production), dupliquer pour un autre workspace, sauvegarder avant modification.

Exemple concret : vous avez un workflow "Import clients France" qui fonctionne bien. Vous le clonez et modifiez le clone pour creer "Import clients Belgique" en changeant uniquement les parametres de filtrage.

Alertes​

Soyez notifie quand un workflow necessite votre attention :

• Echec d'execution : recevez une alerte quand un workflow echoue (apres les tentatives de retry).
• Execution longue : recevez une alerte quand un workflow depasse une duree configurable.
• Canaux de notification : email, webhook, ou notification dans l'application.
• Regles de filtrage : configurez quels workflows declenchent des alertes et a qui les envoyer.

Exemple concret : vous configurez une alerte sur votre workflow "Synchronisation quotidienne" : si l'execution echoue ou depasse 10 minutes, un email est envoye a l'equipe operations.

Annulation en cours d'execution​

Nouveau controle sur les workflows en cours :

• Annulation propre : arretez un workflow en cours d'execution sans corrompre les donnees.
• Etat "annule" : le workflow est marque comme annule dans l'historique, distinct d'un echec.
• Nettoyage : les ressources allouees (fichiers temporaires, connexions) sont liberees proprement.

Comment demarrer​

1. Ouvrez le Workflow Builder et selectionnez un workflow existant.
2. Configurez le schedule dans l'onglet "Planification" : choisissez une expression cron ou utilisez l'editeur visuel.
3. Configurez le retry dans les parametres avances de chaque bloc sensible.
4. Activez les alertes dans l'onglet "Alertes" du workflow.
5. Testez en executant manuellement le workflow, puis laissez le schedule prendre le relais.

Le scheduling est disponible pour tous les workflows. Les alertes se configurent par workflow dans les parametres avances.

Prochaines etapes​

• Workflow Builder — Vue d'ensemble du Workflow Builder
• Blocs disponibles — Liste des 21+ types de blocs
• Planification — Guide complet du scheduling cron
• Executer et debugger — Suivi et historique des executions
• Support — Besoin d'aide pour automatiser vos workflows ?

Pourquoi le MCP​

Le Model Context Protocol (MCP) est un standard ouvert qui permet aux assistants IA d'interagir avec des sources de donnees externes de maniere structuree et securisee. Au lieu de copier-coller des donnees entre votre ontologie et votre assistant IA, le MCP cree un pont direct.

Les cas d'usage sont nombreux :

• Exploration de donnees : demandez a Claude "Quelles sont les entites de type Client qui n'ont pas de relation avec un Contrat ?" et obtenez la reponse en temps reel depuis votre ontologie.
• Modification assistee : "Ajoute une propriete 'date_derniere_revue' a toutes les entites de type Process" — l'assistant execute la commande via le MCP.
• Analyse et reporting : "Resume l'etat de mon workflow de validation des donnees" — l'assistant consulte le statut des executions et synthetise.
• Developpement : dans VS Code ou Cursor, interrogez votre ontologie pendant que vous codez pour generer du code coherent avec votre modele de donnees.

Ce qui change​

159 outils dans 13 categories​

Le serveur MCP d'Ontologie expose 159 outils organises en 13 categories couvrant l'ensemble de la plateforme :

Chaque outil est documente avec son schema d'entree, son schema de sortie et des exemples d'utilisation.

Connexion a Claude Desktop​

Pour connecter Claude Desktop a votre workspace Ontologie :

1. Generez une cle API MCP dans Parametres > Cles API avec les scopes mcp.read et mcp.write.
2. Configurez Claude Desktop en ajoutant le serveur MCP dans les parametres :

{
  "mcpServers": {
    "ontologie": {
      "url": "https://api-app.growthsystemes.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ont_live_votre_cle_api",
        "x-workspace-id": "votre-workspace-id"
      }
    }
  }
}

3. Testez en posant une question a Claude : "Liste-moi les 10 dernieres entites creees dans mon ontologie."

Claude aura automatiquement acces aux 159 outils et pourra les utiliser selon vos questions.

Connexion a VS Code et Cursor​

Les editeurs de code compatibles MCP (VS Code avec l'extension Claude, Cursor) se configurent de la meme maniere :

1. Ajoutez le serveur dans la configuration MCP de votre editeur.
2. Utilisez les outils dans le chat de l'assistant : "Montre-moi le schema de l'entite 'Commande' dans mon ontologie."
3. Generez du code coherent avec votre modele de donnees : "Genere un composant React qui affiche les proprietes d'un Client selon mon schema."

Securite et permissions​

Le serveur MCP respecte le systeme de permissions d'Ontologie :

• Scopes API : les outils disponibles dependent des scopes de votre cle API (mcp.read, mcp.write, mcp.workflow.execute, mcp.agent.execute).
• Isolation workspace : chaque connexion est isolee dans son workspace. Aucune donnee ne peut etre accedee en dehors du workspace de la cle API.
• Audit : toutes les actions effectuees via MCP sont tracees dans le journal d'audit.
• Streaming SSE : les operations longues (execution de workflow, invocation d'agent) utilisent le streaming pour un retour en temps reel.

Resources et Prompts​

En plus des outils, le serveur MCP expose :

• 7 Resources : acces direct a des donnees structurees (schema d'ontologie, liste des workflows, etc.) que les clients IA peuvent consulter.
• 7 Prompts : modeles de requetes pre-configures pour les cas d'usage courants (exploration d'ontologie, analyse de workflow, etc.).

Comment demarrer​

1. Creez une cle API MCP dans Parametres > Cles API.
2. Selectionnez les scopes : mcp.read pour la lecture, mcp.write pour les modifications.
3. Copiez la configuration fournie dans la page de la cle API.
4. Collez-la dans votre client MCP (Claude Desktop, VS Code, Cursor).
5. Testez avec une requete simple : "Combien d'entites contient mon ontologie ?"

Prochaines etapes​

• Serveur MCP — Vue d'ensemble du serveur MCP
• Configuration — Guide de connexion et configuration
• Outils disponibles — Liste complete des 159 outils
• Cles API — Gerer vos cles et scopes
• Support — Besoin d'aide pour configurer le MCP ?

Pourquoi un calendrier integre​

Jusqu'ici, la planification des taches liees a vos ontologies se faisait dans des outils externes (Google Calendar, Outlook, tableurs). Ce decoupage creait plusieurs problemes :

• Pas de lien avec les donnees : les evenements dans votre calendrier externe ne sont pas relies a vos entites.
• Pas de recurrence metier : les calendriers generiques ne gerent pas les regles de recurrence specifiques a vos processus.
• Pas de vue unifiee : pour savoir ce qui est prevu, il faut jongler entre plusieurs outils.
• Pas d'automatisation : impossible de declencher un workflow quand un evenement arrive.

Le module Calendrier integre la planification directement dans Ontologie avec des liens bidirectionnels vers vos donnees.

Ce qui change​

Gestion d'evenements​

Creez, modifiez et organisez vos evenements directement dans votre workspace :

• Vue calendrier : jour, semaine, mois — avec filtres par type, par entite liee ou par calendrier.
• Multi-calendriers : creez plusieurs calendriers par workspace (ex: "Jalons projet", "Maintenances", "Reunions equipe").
• Evenements lies : associez un evenement a une ou plusieurs entites de votre ontologie. L'evenement apparait dans le detail de l'entite et dans le calendrier.
• Rappels : configurez des rappels par email ou notification avant chaque evenement.

Exemple concret : vous creez un evenement "Revue trimestrielle du modele de donnees" lie a votre entite "Ontologie Principale". Tous les membres du workspace voient l'evenement dans le calendrier et peuvent acceder directement a l'entite concernee.

Recurrence avancee​

Le module Calendrier prend en charge la recurrence complete selon la norme RFC 5545 (la meme que iCal et Google Calendar) :

• Frequences : quotidienne, hebdomadaire, mensuelle, annuelle.
• Regles avancees : "tous les 2e mardis du mois", "chaque dernier jour ouvrable", "tous les 15 jours sauf jours feries".
• Exceptions : supprimez ou deplacez des occurrences individuelles sans casser la serie.
• Date de fin : nombre d'occurrences ou date limite.

Les occurrences sont generees dynamiquement — vous n'avez pas besoin de creer manuellement chaque evenement.

Exemple concret : vous planifiez une "Revue qualite des donnees" tous les premiers lundis du mois pendant un an, avec une exception pour le mois d'aout (vacances). Le calendrier affiche les 11 occurrences automatiquement.

Synchronisation Google Calendar et Outlook​

Connectez votre calendrier Ontologie a vos calendriers externes pour une vue unifiee :

• Import : les evenements de votre Google Calendar ou Outlook apparaissent dans le calendrier Ontologie.
• Export : les evenements crees dans Ontologie sont synchronises vers votre calendrier externe.
• Bidirectionnel : les modifications sont propagees dans les deux sens.
• Authentification OAuth2 : connexion securisee sans partage de mot de passe.

La synchronisation se fait en temps reel. Les evenements importes sont distingues visuellement des evenements natifs.

Exemple concret : votre equipe utilise Google Calendar au quotidien. En activant la synchronisation, les jalons de votre projet Ontologie apparaissent automatiquement dans le Google Calendar de chaque membre, avec un lien direct vers l'entite concernee.

Integration avec les Workflows et Agents​

Le calendrier n'est pas un simple outil de planification — il s'integre avec le reste de la plateforme :

• Blocs workflow : 4 nouveaux blocs dans le Workflow Builder pour creer, modifier, lister et supprimer des evenements.
• Outils agent : les agents IA peuvent consulter le calendrier, creer des evenements et envoyer des rappels.
• Declencheurs : declenchez un workflow quand un evenement approche ou quand une nouvelle occurrence est generee.

Exemple concret : un workflow "Rappel de conformite" se declenche automatiquement 7 jours avant chaque echeance de revue reglementaire, envoie un email a l'equipe et cree une tache dans le workspace.

Comment demarrer​

1. Naviguez vers Calendrier dans le menu principal de votre workspace.
2. Creez un calendrier (ex: "Jalons projet") ou utilisez le calendrier par defaut.
3. Ajoutez un evenement en cliquant sur une date ou via le bouton "Nouvel evenement".
4. Configurez la recurrence si l'evenement se repete.
5. Liez l'evenement a des entites via le champ "Entites liees" du formulaire.
6. Activez la synchronisation dans Parametres > Integrations > Google Calendar ou Outlook.

Le calendrier est accessible a tous les membres du workspace. La configuration de la synchronisation necessite un acces administrateur.

Prochaines etapes​

• Calendrier — Vue d'ensemble du module Calendrier
• Creer un evenement — Creer et gerer des evenements
• Modifier un evenement — Modifier, deplacer et supprimer
• Synchronisation — Connecter Google Calendar ou Outlook
• Support — Besoin d'aide pour configurer le calendrier ?

Pourquoi la simulation​

Les ontologies modelisent l'etat actuel de vos systemes, processus et donnees. Mais les decisions metier necessitent souvent de repondre a des questions du type :

• Que se passe-t-il si je supprime ce fournisseur ? Quels processus sont impactes ?
• Quel est le meilleur agencement de ressources pour minimiser les couts ?
• Comment evoluera la charge de travail si j'ajoute 3 clients par mois pendant un an ?

Jusqu'ici, ces analyses se faisaient dans des tableurs separes, deconnectes de votre modele de donnees. Le module Simulation integre ces capacites directement dans Ontologie.

Ce qui change​

Scenarios parametriques​

Un scenario est une copie isolee de tout ou partie de votre ontologie dans laquelle vous pouvez modifier librement les donnees sans affecter la production.

Comment ca marche :

1. Creez un scenario a partir de votre ontologie actuelle ou d'une selection d'entites.
2. Modifiez les donnees : ajoutez, supprimez ou modifiez des entites et des relations.
3. Comparez : visualisez les differences entre le scenario et la production (ajouts, suppressions, modifications).
4. Analysez l'impact : le systeme calcule automatiquement quelles entites, relations et workflows sont affectes par vos modifications.
5. Appliquez ou abandonnez : si le scenario est concluant, fusionnez les modifications dans la production. Sinon, supprimez-le sans consequence.

Les scenarios utilisent une technique de copie sur ecriture (copy-on-write) : seules les donnees modifiees sont dupliquees, ce qui rend la creation de scenarios rapide et peu couteuse en stockage.

Exemple concret : vous envisagez de reorganiser votre ontologie en fusionnant deux types d'entites ("Prospect" et "Lead") en un seul ("Contact"). Vous creez un scenario, effectuez la fusion, et l'analyse d'impact vous montre que 3 workflows et 2 tableaux de bord referençant "Prospect" devront etre mis a jour.

Solveurs d'optimisation​

Les solveurs vous permettent de poser des problemes d'optimisation sur vos donnees et d'obtenir des solutions calculees automatiquement.

Un solveur se definit par :

• Des variables : les elements que le solveur peut modifier (ex: affectation de ressources, quantites).
• Des contraintes : les regles a respecter (ex: budget maximum, capacite limitee, delais).
• Un objectif : ce que vous cherchez a minimiser ou maximiser (ex: cout total, temps de traitement, couverture).

Le solveur explore les combinaisons possibles et retourne la solution optimale ou les meilleures solutions trouvees.

Exemple concret : vous avez 15 projets a assigner a 5 equipes, chacune avec une capacite limitee et des competences specifiques. Le solveur calcule l'affectation qui minimise le temps total de realisation tout en respectant les contraintes de competences.

Simulations temporelles​

Les simulations temporelles vous permettent de projeter l'evolution de vos donnees dans le futur selon des regles que vous definissez.

Vous configurez :

• Un horizon temporel : sur combien de jours, semaines ou mois simuler.
• Un pas de temps : la granularite de la simulation (jour, semaine, mois).
• Des regles d'evolution : comment les donnees changent a chaque pas (ex: +3 clients/mois, -5% d'attrition, doublement du volume de donnees tous les 6 mois).

La simulation genere une serie temporelle de l'etat de votre ontologie a chaque pas de temps. Vous pouvez visualiser les tendances, identifier les points de rupture et ajuster vos regles.

Exemple concret : vous simulez la croissance de votre base clients sur 12 mois avec un taux d'acquisition de 50 clients/mois et un taux d'attrition de 8%. La simulation vous montre qu'au mois 9, le nombre de tickets de support depassera la capacite de votre equipe actuelle.

Comment demarrer​

1. Ouvrez votre workspace et naviguez vers Simulation dans le menu principal.
2. Creez un scenario en cliquant sur "Nouveau scenario" et en selectionnant les entites a inclure.
3. Modifiez les donnees dans le scenario et consultez l'analyse d'impact.
4. Pour les solveurs : definissez vos variables, contraintes et objectif dans l'editeur de solveur.
5. Pour les simulations temporelles : configurez l'horizon, le pas de temps et les regles d'evolution.

Les scenarios sont accessibles a tous les membres du workspace. Les solveurs et simulations temporelles necessitent un acces administrateur pour la configuration.

Prochaines etapes​

• Scenarios — Guide complet des scenarios parametriques
• Solveurs — Configurer et executer des solveurs
• Simulations temporelles — Projeter l'evolution de vos donnees
• Gouvernance — Combiner simulation et gouvernance pour des decisions eclairees
• Support — Besoin d'aide pour configurer la simulation ?

Pourquoi la gouvernance des donnees​

Dans un projet d'ontologie collaboratif, plusieurs situations posent probleme sans gouvernance :

• Un collaborateur modifie une entite critique sans validation prealable.
• Des donnees sensibles (informations personnelles, donnees financieres) ne sont pas identifiees comme telles.
• Impossible de savoir d'ou vient une donnee ni par quelles transformations elle est passee.
• Des erreurs de saisie ou des incoherences s'accumulent sans detection.

Le module Gouvernance repond a ces quatre besoins avec des fonctionnalites integrees directement dans votre espace de travail.

Ce qui change​

Approbations multi-niveaux​

Les approbations vous permettent de definir des circuits de validation avant que certaines modifications ne soient appliquees. Vous pouvez configurer :

• Qui doit approuver : un ou plusieurs membres de l'equipe, par role ou par nom.
• Quelles actions declenchent une approbation : creation, modification ou suppression d'entites, de relations ou de proprietes.
• Le nombre d'approbations requises : simple validation ou consensus multi-niveaux.

Lorsqu'une action soumise a approbation est declenchee, elle est mise en attente. L'approbateur recoit une notification et peut accepter ou refuser la modification avec un commentaire. L'historique complet des decisions est conserve.

Exemple concret : vous definissez que toute modification d'une entite de type "Contrat" necessite l'approbation du responsable juridique. Un collaborateur renomme un contrat — la modification reste en attente jusqu'a validation.

Classifications de donnees​

Les classifications permettent d'etiqueter vos entites et proprietes selon leur niveau de sensibilite. Quatre niveaux sont disponibles par defaut :

Les classifications sont visibles directement sur les entites dans le Modeler. Elles servent de base aux politiques d'acces et aux rapports de conformite.

Exemple concret : vous classifiez toutes les proprietes contenant des adresses email comme "Confidentiel". Un rapport de gouvernance liste ensuite toutes les entites contenant des donnees confidentielles et verifie que les acces sont correctement restreints.

Lineage (tracabilite des donnees)​

Le lineage repond a la question : d'ou vient cette donnee et ou va-t-elle ?

Pour chaque entite ou propriete, vous pouvez visualiser :

• L'origine : quelle source de donnees, quel connecteur ou quelle saisie manuelle a cree la donnee.
• Les transformations : quels workflows ou agents ont modifie la donnee.
• Les dependances aval : quels tableaux de bord, rapports ou workflows utilisent cette donnee.

Le lineage se construit automatiquement a partir des evenements de votre workspace. Chaque modification, chaque execution de workflow, chaque ingestion Live Data enrichit le graphe de tracabilite.

Exemple concret : un KPI de votre dashboard affiche une valeur inattendue. En consultant le lineage de la donnee source, vous decouvrez qu'un workflow a modifie la formule de calcul la semaine precedente.

Regles de qualite des donnees​

Les regles de qualite vous permettent de definir des contraintes sur vos donnees et de detecter automatiquement les anomalies :

• Completude : verifier que les champs obligatoires sont remplis.
• Unicite : detecter les doublons sur un champ ou une combinaison de champs.
• Format : valider le format des donnees (email, telephone, code postal, etc.).
• Coherence : verifier les relations entre entites (ex: un "Contrat" doit etre lie a un "Client").

Les resultats sont affiches dans un tableau de bord dedie avec un score de qualite global et des indicateurs par regle. Les entites en erreur sont signalees directement dans le Modeler.

Exemple concret : vous creez une regle "Tout client doit avoir un email valide". Le systeme analyse vos entites et signale les 12 clients dont le champ email est vide ou mal formate.

Comment demarrer​

1. Ouvrez votre workspace et naviguez vers Parametres > Gouvernance.
2. Activez les modules souhaites (approbations, classifications, qualite).
3. Creez votre premiere regle d'approbation ou de qualite.
4. Classifiez vos entites sensibles via le panneau de proprietes dans le Modeler.
5. Consultez le lineage d'une entite en cliquant sur l'onglet "Lineage" dans son detail.

Les fonctionnalites de gouvernance sont disponibles pour les administrateurs de workspace. Les approbateurs sont configures par les administrateurs.

Prochaines etapes​

• Approbations — Guide complet des circuits d'approbation
• Classifications — Configurer les niveaux de sensibilite
• Lineage — Comprendre la tracabilite des donnees
• Qualite — Definir et suivre vos regles de qualite
• Support — Besoin d'aide pour configurer la gouvernance ?

• Une documentation publique structuree par blocs (Ontologie, Live Data, Connaissances, Agents, Workflows, API).
• Une premiere version en anglais est disponible via le selecteur de langue.

Pour qui​

• Tous les utilisateurs finaux.

Ou le trouver​

• FR: page d'accueil de la documentation.
• EN: selectionnez English dans le menu de langue.

Besoin d'aide ?​

Ecrivez-nous: Support et contact.