Ajouter une couche d'IA explicable et gouvernable, sans remplacer D365, Salesforce ou SAP.
Capturez chaque action en ligne et en magasin, laissez des agents d'IA spécialisés les analyser et déclencher le parcours suivant, en complément de vos systèmes existants. En temps réel, natif MCP, déployé Azure, et entièrement audité.
Réserver une démoLes spécialistes du marketing perdent jusqu'à 36 % de la semaine en extrayant manuellement des données sur toutes les plateformes. L’écart entre la possession de données et l’action en conséquence est le point où les revenus fuient – et où la boucle se ferme.
Cinq couches découplées mais coordonnées, chacune avec une responsabilité distincte : Data Fabric (faits) → Couche sémantique (signification) → Couche agent (jugement) → Couche application (outils) → Couche workflow (gouvernance).
Une couche opérationnelle unique et facile à gérer, intégrée à vos systèmes existants.
Base de données unifiée — agir en temps réel
Trois sorties canoniques : Event Stream (signal comportemental continu - pas de lot périodique), Golden Record (résolution d'identité en constante évolution - pas de nettoyage ponctuel), Serving Views (contrats de données stables - couches supérieures isolées des modifications de stockage).
Kafka comme infrastructure événementielle. Flink pour le calcul en temps réel (fenêtrage, transitions d’état, sémantique temporelle des événements). StarRocks pour un accès analytique haute performance. Un catalogue de connecteurs pour une intégration gérée avec les systèmes de point de vente (POS), de commerce électronique, de gestion de la relation client (CRM), de service client, de publicité et d'entrepôt.
Couche d'opérations de l'agent IA — jugement limité
Une couche sémantique traduit les colonnes et les tables en clients et en valeur (entités, attributs, relations, intentions, segments, indicateurs). Des rôles d’agents spécialisés (consultant, analyste de données, concepteur marketing, conseiller fidélisation) analysent, comparent, évaluent et recommandent ; aucun n’a de pouvoir d’exécution par défaut.
Le jugement de l’agent est lié à son rôle et à une sémantique et des indicateurs partagés. Les agents ne peuvent pas contourner la couche de flux de travail. La confiance au sein de l’entreprise repose sur une responsabilité délimitée, et non sur une capacité de modélisation étendue.
Frontières de l'IA — Interface de ligne de commande, compétences et MCP
API-first, cloud-native. Chaque fonctionnalité appelable possède des entrées, des sorties, des contraintes, un comportement en cas d'erreur et des limites de gouvernance explicites, répartis dans quatre domaines : identité et droits, incitation économique, contenu et portée, service et responsabilité.
MCP (Protocole de contexte de modèle) natif : les limites de l'outil, les paramètres et les résultats attendus sont décrits dans un format lisible par machine. Les compétences CLI rendent les capacités métier composables et versionnables. Elles s'intègrent à des écosystèmes d'IA plus vastes (Microsoft Copilot, agents personnalisés) en tant que nœud d'exécution contrôlé.
Superposition — ne pas modifier
La responsabilité des faits, de l’exécution et de l’audit doit rester clairement définie. L’entrepôt de données existant demeure la source de référence ; la boucle ajoute le traitement des événements, la résolution des identités et une couche de service.
Un modèle d'intégration à copie minimale superpose la boucle à D365, Salesforce, SAP, aux systèmes de point de vente et au commerce électronique. Ces systèmes conservent la propriété des enregistrements de transactions et des données de référence, tandis que la boucle ajoute un accès unifié, une sémantique, une capacité de jugement de l'IA et une orchestration contrôlée.
Gouvernance et conformité d'entreprise
Quatre types d'actions avec une gouvernance progressive : analyse en lecture seule, recommandation, écritures contrôlées et exécution à haut risque. Une pyramide d'autorisation à trois niveaux — Entité (quoi object ?) → Action (quelle opération ?) → Périmètre (jusqu'où ?) — évalue chaque requête.
Les agents sont limités au contexte du flux de travail : ils ne voient que ce que le flux de travail expose, utilisent uniquement les outils autorisés et ne génèrent que le contenu autorisé. Les opérateurs humains et IA convergent vers la même logique de gouvernance, avec une traçabilité complète du scénario, du nœud, du jugement, de la règle et du résultat.
Qu'est-ce qui change réellement au niveau de l'architecture ?
FAQ sur l'architecture
En quoi cette boucle diffère-t-elle d'une CDP ?
Une CDP consolide les données, mais n’agit pas. La boucle ajoute quatre couches au-dessus des données : la sémantique métier (leur signification), les agents d’IA (ce qui doit se produire), les outils accessibles via MCP (comment le faire) et le flux de travail contrôlé (sous quels contrôles). La structure de données est la couche 1 sur 5.
Faut-il remplacer D365, Salesforce, SAP ou nos systèmes existants ?
Non. La boucle est explicitement une couche au-dessus des systèmes existants. Votre CRM, ERP, POS et e-commerce restent propriétaires des enregistrements de transactions et des données de base. La boucle ajoute au-dessus d’eux un accès aux données unifié, une sémantique métier, un jugement de l’IA et une orchestration gouvernée – les faits, l’exécution et la propriété de l’audit restent clairement attribués.
Qu'est-ce que MCP et pourquoi est-ce important ?
MCP (Protocole de contexte de modèle) permet aux agents d'IA de découvrir et d'utiliser les fonctionnalités métier en toute sécurité. Au lieu d'intégrations API codées en dur, MCP décrit les limites, les paramètres, les contraintes et les résultats attendus des outils dans un format lisible par machine, réduisant ainsi les risques d'utilisation abusive, facilitant la gouvernance et permettant à SocialHub.AI de se connecter à des écosystèmes d'IA d'entreprise plus vastes en tant que nœud d'exécution contrôlé.
Comment fonctionne le modèle d'autorisation pour les agents IA ?
Les agents ne reçoivent ni rôles permanents ni autorisations génériques. Ils sont limités à des contextes de flux de travail spécifiques : ils ne voient que ce que le flux de travail expose, n’utilisent que les outils qu’il autorise et ne génèrent que le contenu qu’il permet. Une pyramide à trois niveaux (Entité → Action → Portée) évalue chaque requête d’exécution.