Knowledge Graphs d'Entreprise
Reliez vos données, révélez les relations cachées, bâtissez une mémoire institutionnelle durable — avec VIVO Research Profiles et Apache Jena Fuseki sur Azure.
Le problème : vos données sont en silos, vos relations sont invisibles
Votre organisation accumule de l’information dans des dizaines d’endroits différents — un système RH, une base de projets, un répertoire de publications, des fichiers Excel, des courriels. Chaque source est compétente dans son domaine. Mais personne ne peut répondre à une question qui traverse plusieurs sources : « Qui dans notre organisation a déjà travaillé sur ce type de projet, et avec qui ? »
Un graphe de connaissances est la couche qui relie tout ça. Pas en remplaçant vos systèmes — en les connectant.
Récit — Un centre de recherche qui ne se connaît plus lui-même
La Dre Sophie Tremblay dirige un centre de recherche hospitalier. Cinq équipes, douze bases de données, quatre systèmes différents. Quand une nouvelle chercheuse arrive, il lui faut des semaines pour comprendre qui travaille sur quoi. Les collaborations passées sont introuvables. Un bailleur de fonds demande de lister tous les projets liés à l’immunologie depuis 2018 — il faut trois personnes et deux semaines pour assembler la réponse.
Cotechnoe déploie VIVO Research Profiles et construit le graphe de connaissances du centre — chercheurs, projets, publications, équipements, partenaires, expertises. Tout est interconnecté, interrogeable, et exposé en données ouvertes. La prochaine fois qu’un bailleur pose la même question, la réponse arrive en quelques secondes.
Deux outils qui travaillent ensemble
VIVO Research Profiles — Le carnet d’adresses sémantique de votre organisation
VIVO est la plateforme open source de référence pour la gestion des profils de recherche. Chaque chercheur, chaque projet, chaque publication dispose d’une fiche structurée, interconnectée et exposée en RDF — le format des données ouvertes liées.
Ce que VIVO apporte :
- Profils enrichis : affiliations, publications, expertises, projets, récompenses
- Connexion aux identifiants persistants : ORCID, DOI, PubMed
- Visualisation des réseaux de collaboration entre chercheurs et institutions
- Endpoint SPARQL public — vos données interrogeables par n’importe quel outil
- Multilingue (FR, EN, DE, ES, PT)
Cas d’usage : universités, centres de recherche, organismes de financement, réseaux interinstitutionnels.
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Apache Jena Fuseki — Le triplestore pour toutes vos données d’entreprise
Apache Jena Fuseki est le serveur SPARQL qui stocke et expose vos données RDF à grande échelle. C’est le moteur derrière votre graphe de connaissances interne — celui qui contient vos procédures, vos politiques, vos relations clientèles, vos données métier.
Ce que Fuseki apporte :
- Stockage RDF persistant (TDB2) — des millions de triplets, des temps de réponse faibles
- Endpoint SPARQL 1.1 complet (requêtes, mises à jour, Graph Store Protocol)
- Authentification granulaire par dataset (Apache Shiro)
- Compatibilité avec tous les formats RDF : Turtle, JSON-LD, N-Triples, RDF/XML
Cas d’usage : graphe de connaissances d’entreprise, référentiel sémantique, base de connaissances pour pipeline RAG.
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Ce que nous construisons pour vous
Un graphe de connaissances opérationnel n’est pas juste un outil — c’est un projet de modélisation. Cotechnoe prend en charge l’ensemble du processus :
| Étape | Ce que nous faisons |
|---|---|
| Modélisation | Identifier les entités et relations qui comptent pour votre organisation |
| Intégration | Brancher vos sources existantes — BD relationnelles, API, fichiers, documents |
| Déploiement | Configurer VIVO et/ou Fuseki sur Azure, sécuriser les accès |
| Enrichissement | Relier vos données aux référentiels ouverts (Wikidata, ORCID, DOI) |
| Usage | Former vos équipes, connecter vos applications, activer les requêtes SPARQL |
La force du Marketplace : du déploiement en minutes et des POC à la volée
Monter un triplestore RDF ou une plateforme de profils de recherche sur une infrastructure interne prend habituellement plusieurs jours. Avec les offres Cotechnoe sur Azure Marketplace, la VM démarre préconfigurée et prête à l’emploi en moins de 5 minutes — sans intervention TI, sans gestion de dépendances.
Cela transforme la façon de faire des preuves de concept : déployez le matin d’une réunion, présentez une solution fonctionnelle, éteignez en fin de journée. La facturation à l’heure signifie que le coût d’une journée de démonstration complète se compte en quelques dollars — pas en licences annuelles.
Pour les arguments détaillés (réduction de l’empreinte carbone, efficacité énergétique, modèle CapEx → OpEx), consultez notre article de blogue : Pourquoi passer par Azure Marketplace plutôt qu’installer soi-même ?
Pourquoi un graphe plutôt qu’une base de données classique ?
Une base relationnelle est excellente pour stocker des données tabulaires uniformes. Un graphe de connaissances excelle là où les relations sont complexes, hétérogènes et évolutives.
| Base relationnelle | Graphe de connaissances |
|---|---|
| Schéma fixe, modifications coûteuses | Schéma flexible, extensible à la volée |
| Jointures SQL entre tables prédéfinies | Navigation naturelle entre n’importe quelle entité |
| Logique métier dans le code applicatif | Sémantique dans les données — interrogeable directement |
| Isolation par application | Couche partagée entre toutes vos applications |
Pour qui ?
- Universités et centres de recherche — valoriser l’expertise, cartographier les collaborations, publier en LOD
- Organismes publics — exposer des référentiels ouverts, satisfaire aux exigences DCAT-AP et données ouvertes
- Entreprises à forte capitalisation de savoir — connecter les expertises internes, alimenter un assistant IA (RAG)
- Réseaux interinstitutionnels — fédérer des données distribuées via des endpoints SPARQL interconnectés
Parlons de votre projet
Une consultation initiale gratuite pour évaluer ensemble comment Cotechnoe peut vous accompagner.