Chez Synebra, nous construisons un système qui capture les connaissances qui vivent dans la tête des collaborateurs et les stocke dans un Enterprise Brain structuré que les outils IA peuvent interroger directement. Trois décisions fondatrices orientent notre façon de construire. Nous croyons qu'il faut prendre les bonnes décisions architecturales tôt. Voici nos trois principes directeurs.
1. Architecture EU-first
2. La voix comme entrée principale
3. Se connecter à vos outils (IA) existants
1. Architecture EU-first
Nous ne croyons pas à la conformité ajoutée après coup. Cette approche devient de plus en plus intenable, surtout en Europe. Pour les organisations soumises au RGPD, avec des DSI et DPO responsables des flux de données et de leur traitement, ce n'est pas une option. L'architecture EU-first signifie que chaque composant tourne en Europe dès le premier jour. Toutes nos données résident en Europe et nous utilisons Mistral AI pour nos travaux LLM. Cela signifie ne pas concevoir un système où des connaissances organisationnelles sensibles transitent par une infrastructure hors de votre contrôle juridictionnel pour corriger le tir ensuite. Nous avons fait d'autres choix sur les fournisseurs, les modèles de données et les intégrations. Certains coûtent plus cher au départ. La plupart sont moins chers à long terme.
2. La voix comme entrée principale
Il existe un fossé immense entre la connaissance documentée et la façon dont les choses fonctionnent réellement. La documentation processus, les wikis et les bases de connaissances ne capturent qu'une fraction de ce que les collaborateurs savent. Elles reflètent rarement la réalité opérationnelle. Les vrais processus sont rarement écrits. Non par manque de volonté, mais parce que les bases de connaissances héritées ont été conçues pour une autre époque et conviennent mal à la connaissance tacite et contextuelle. La voix est un meilleur médium. Un entretien conversationnel fait émerger la connaissance implicite qui n'avait jamais été formalisée. Dix minutes de conversation naturelle produisent plus de signal exploitable que la plupart des projets de documentation. L'essentiel est de traiter l'entretien comme un processus d'extraction de connaissances, pas comme une saisie de données.
3. Se connecter à vos outils (IA) existants
L'idée que « si on le stocke quelque part, les gens le trouveront » ne tient pas la route. Vos outils IA ont besoin du contexte d'entreprise pour produire des résultats fiables. Sans ce contexte, ils dérivent. La réponse côté architecture : rendre les connaissances capturées directement interrogeables via API ou MCP. Elles ne restent plus dans un système à part que tout le monde oublie de consulter. Elles accompagnent chaque échange assisté par IA dans l'organisation, au moment où c'est utile. Nous connectons votre couche de connaissances à vos outils (IA) existants pour que vos équipes en tirent vraiment parti. D'où une couche plug & play avec ChatGPT, Claude, Copilot ou l'agent sur mesure que vous utilisez déjà.