Apache Jena Fuseki
Triplestore SPARQL industriel prêt à déployer sur Azure Container Apps. Solution clé en main pour vos données RDF.
Michel Héon, Ph.D. · Architecte de connaissance
Donner du sens à vos données.
Votre organisation sait beaucoup. Nous structurons ces connaissances pour produire des réponses IA fiables, sourcées et utiles aux équipes qui décident et opèrent.
Notre offre de services
Expertise de pointe pour structurer, enrichir et exploiter vos actifs informationnels.
Web sémantique — Données ouvertes et liées
Modélisation RDF/OWL, ontologies, SPARQL endpoints et intégration de données ouvertes liées (LOD).
IA & RAG
Systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation), LLM appliqués à vos données métier et graphes sémantiques.
Knowledge Graphs
Conception et déploiement de graphes de connaissances à grande échelle pour les organisations de recherche et entreprises.
Développement info nuagique Azure et AWS
Architecture, déploiement et intégration d'applications cloud natives sur Azure et AWS — serverless, conteneurs et services managés.
Méthodologie DevOps, CI/CD et Agile Scrum
Livraison continue, automatisation des pipelines et gestion de projet agile pour des équipes plus efficaces et des déploiements fiables.
Produits sur Azure Marketplace
Solutions prêtes à déployer sur votre infrastructure Azure en quelques clics.
Semantic MediaWiki 6
Wiki structuré avec annotations sémantiques, requêtes #ask et endpoint SPARQL. Idéal pour capitaliser la connaissance organisationnelle.
Vous reconnaissez-vous dans l'une de ces situations ?
Ce sont les défis que Cotechnoe résout au quotidien pour ses clients.
« Mes données métier sont éparpillées dans des silos »
Modélisation sémantique et ontologies pour relier vos sources et éliminer les redondances.
« Mon assistant IA répond à côté des réalités de mon organisation »
Graphe de connaissances + RAG pour ancrer l'IA dans vos faits — pas dans des généralités.
« Nos données ne peuvent pas être partagées ni réutilisées entre équipes »
Architecture FAIR et Linked Data pour une gouvernance durable et une collaboration efficace.
« Notre expert part à la retraite et son savoir va disparaître avec lui »
Capture et structuration des connaissances expertes en graphes de connaissances — pour que le savoir reste dans l'organisation.
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Réflexions et tutoriaux sur les technologies sémantiques.
Diagnostic IA fiable: 12 questions qu'une direction doit poser avant de déployer
Une grille de diagnostic pour évaluer la fiabilité organisationnelle d'un projet IA: données, gouvernance, traçabilité, risques et capacité d'adoption.
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Feuille de route 12 mois: graphe de connaissances pour le secteur public au Québec
Un plan en quatre étapes pour lancer un graphe de connaissances dans un organisme public québécois, en priorisant valeur métier, gouvernance et adoption.
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IA fiable en université: pourquoi un graphe de connaissances réduit les hallucinations
Comment une université peut rendre ses assistants IA plus fiables en connectant règlements, politiques et référentiels internes dans un graphe de connaissances gouverné.
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Vos données méritent mieux qu'un entrepôt.
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