La couche Ontologie et Agent connecte les abstractions et laisse l'Agent décider.
Au niveau supérieur, les trois abstractions convergent vers une décision. Un modèle d'ontologie utilisateur les relie, associant l'intention inférée d'un membre, son profil et les données métier en une vision cohérente. Ce contexte est ensuite transmis à l'agent IA, qui l'utilise pour l'analyse et la prise de décision, plutôt que de raisonner sur des signaux isolés.
Une ontologie utilisateur relie l'intention, le profil et les données métier, puis transmet ce contexte connecté à l'agent d'IA pour analyse et prise de décision.
La valeur est opérationnelle, pas seulement technique.
L'agent reçoit un contexte déjà établi. Au lieu d'associer lui-même l'intention, le profil et les indicateurs, il lit un modèle cohérent où ces relations sont explicites, ce qui simplifie et facilite l'explication de son analyse et de ses décisions.
L'intention, le profil et les données métier sont intégrés dans un modèle d'ontologie unique et connecté.
Fournit à l'agent un contexte cohérent au lieu de trois abstractions distinctes et indépendantes.
Maintient la prise de décision fondée sur les abstractions gouvernées qui la sous-tendent.
Rend les relations derrière une décision explicites et plus faciles à auditer.
Fonctionnement de cette couche
Le modèle ontologique relie l'intention, le profil et les indicateurs commerciaux de chaque membre.
Il s'appuie sur les abstractions d'événements, d'étiquettes et de métriques plutôt que sur les enregistrements bruts.
Le contexte connecté est transmis à l'agent IA pour analyse et prise de décision.
La prise de décision reste distincte des responsabilités de collecte, de stockage et d'abstraction.
Fonctionnalités
C’est ainsi que la couche améliore les décisions de l’IA.
Sans ontologie reliant les abstractions, l'agent doit systématiquement réassocier intention, profil et signaux métier. Il en résulte des décisions incohérentes, lentes à mettre en œuvre et difficiles à justifier a posteriori.
L'agent peut considérer ensemble l'intention, le profil et la valeur d'un membre via un modèle connecté.
Une recommandation peut être retracée à l’intention, au profil et au contexte de métrique à partir desquels elle a été élaborée.
De nouvelles abstractions alimentent l'ontologie sans modifier la façon dont l'agent exploite le contexte.