Aller au contenu

Les modules et l’évaluation des situations.

Pour les spécialistes de l’informatique, de la protection des données et des achats : comment MAKOR est construit, quels modules existent et comment des données deviennent une évaluation étayée d’une situation.

Architecture

MAKOR sépare l’infrastructure de l’application.

Une infrastructure commune crée la base. Les modules qui s’y appuient créent des espaces de décision concrets. Les nouveaux modules ne nécessitent pas de nouvelle intégration des données.

InfrastructureÄther

Six composants forment la couche commune au-dessus de votre informatique.

Chaque composant peut être utilisé seul. Ensemble, ils portent tous les modules et vos propres applications.

01 · Connexion

Connecter au lieu de copier

Des adaptateurs standardisés vers GIS, ERP, logs, capteurs, sources ouvertes et interfaces des administrations. Les données sont référencées, pas copiées.

02 · Ontologie

Un langage commun

Un vocabulaire précis par domaine, fondé sur acteur, lieu, événement et temps, fait la traduction entre les systèmes sources. Les classes de données et les relations se modélisent sans code.

03 · InférenceCortex

Inférence et modèles

Des méthodes à base de règles et d’apprentissage automatique, avec un registre des modèles et un niveau de confiance par résultat. Elles fonctionnent sur votre infrastructure, aucune donnée ne quitte votre périmètre.

04 · Harness et audit

Le cadre autour de l’IA

Le harness lie l’IA à vos données : elle répond uniquement sur cette base, cite ses sources et signale les lacunes. Pour chaque déduction, la piste d’audit enregistre la source, le modèle, le niveau de confiance et la date sur lesquels elle repose.

05 · Flux de donnéesFlux

Des flux de données orchestrés

Des pipelines déclaratifs relient sources, modèles et résultats. Versionnables, testables et reproductibles, du pilote jusqu’à l’exploitation courante.

Voir le film ↓
06 · Souveraineté

Vous restez propriétaire

Les données, les modèles et les journaux d’audit restent les vôtres.

Comment naissent les flux de données dans MAKOR.

Flux
De quoi parle le film

En deux minutes, le film montre comment naît un flux de données dans MAKOR : sources, modèles et résultats sont reliés dans un pipeline déclaratif, versionnés, testés et menés du pilote à l'exploitation courante.

Lire la transcriptionSous-titres

Chaque équipe en a : de petits programmes qui récupèrent, transforment et envoient des données. Et quelque part, sur une machine quelconque, ils tournent … on l'espère. Avec Flux, vous créez simplement un dossier avec votre script et vous le téléversez. Flux le reconnaît tout seul. Pas de formulaire, pas de refonte. Vous dites à Flux quand démarrer, et Flux s'occupe du reste. Chaque exécution tourne dans sa propre capsule fermée et apporte ce dont elle a besoin. Ensuite, on nettoie. Personne ne gêne personne. Cela tourne sur l'ordinateur portable comme dans le centre de calcul. Les exécutions peuvent se déclencher entre elles : l'étape suivante en cas de succès, le plan B en cas d'échec. Vous voyez en direct ce qui tourne, ce qui a réussi et ce qui a échoué. Les secrets restent secrets. Et si quelque chose tourne mal, Flux vous prévient. Et si quelque chose bloque, Flux ne perd pas le fil. Et concrètement, à quoi cela ressemble-t-il ? Un exemple du port. Une nouvelle image aérienne arrive, et Flux se met en route. L'IA cherche ce qu'on lui dit avec des mots. Ce qui ne peut pas être est écarté. Ce qui est nouveau arrive sur la carte sous forme de connaissance. Et à partir de là, tout continue de lui-même. Flux est le chef d'orchestre de Makor. Il met en mouvement données, IA, connaissances et vos propres workflows. Makor Flux. Un script. Un push. Ça tourne.

Modules

Trois modules pour l’espace, les relations et le temps. Vos propres applications les complètent.

Module · EspaceAtlas

Du pixel à l’image de situation.

Relie images satellites, cartes, capteurs et procédures métier en une image de situation spatiale. Chaque affirmation porte sa source et son niveau de confiance.

Capacités
Intégration de données spatiales, analyse d’images et détection d’objets, analytique spatiale
Sources
Satellite, photographie aérienne, capteurs, cartes vectorielles, GIS, données des administrations
Résultat
Tuiles d’image de situation, cartes des risques, analyses de tracés
Usage
Détecter les changements le long des tracés, cartographier les dommages, planifier l’usage des sols
Module · RelationsSocius

De l’acteur isolé à l’image du réseau.

Relie acteurs, organisations et événements en une image des relations. Chaque lien porte sa source et son niveau de confiance, une trace le justifie.

Capacités
Détection des acteurs et des relations, analyse des contenus et des thèmes, détection de schémas
Sources
Sources ouvertes, registres, données de référence, logs, flux d’événements
Résultat
Graphes de relations, évaluations des risques, clusters
Usage
Cartographier les dépendances dans les chaînes d’approvisionnement, vérifier des partenaires commerciaux, relier des événements entre les sources
Module · TempsChronos

De l’instantané à l’évolution.

Rend visibles les schémas temporels : tendances, anomalies et indicateurs avancés. Chaque prévision porte un corridor de confiance et des hypothèses nommées.

Capacités
Intégration de séries temporelles, détection d’anomalies et de schémas, prévision et indicateurs avancés
Sources
Séries temporelles de capteurs, logs, données de marché, flux d’événements, données des administrations
Résultat
Tendances, marqueurs d’anomalies, prévisions avec corridor
Usage
Prévisions de charge, distinguer les défauts de capteurs des événements réels, suivre l’effet des mesures
Vos applications · SDKCustom

Votre équipe construit sur la même infrastructure.

Un SDK ouvre la même infrastructure que celle des modules. Vos propres applications héritent de la souveraineté, de l’ontologie, de la piste d’audit et de l’explicabilité. Pas de deuxième stack, pas de deuxième pipeline d’audit.

Composants
Connecteurs, pipelines, modèles propres, extension de l’ontologie, composants d’interface
Langages
Python, TypeScript, CLI
Usage
Images de situation propres à un secteur, intégration des modèles de votre propre recherche, automatisation des processus de validation
Évaluer les situations

Une situation devient solide quand l’espace, les relations et le temps se rejoignent.

Réseau d’hypothèsesDonnées d’exemple
  1. 01

    Recueillir les observations

    Depuis toutes les sources connectées, classées par lieu, relation et date.

  2. 02

    Formuler des hypothèses

    MAKOR cherche la meilleure explication de ce qui est observé et formule des explications possibles, chacune avec un niveau de confiance.

  3. 03

    Nommer les lacunes

    MAKOR indique quand les données disponibles ne suffisent pas pour confirmer ou écarter une hypothèse.

  4. 04

    Justifier

    Chaque hypothèse renvoie à ses sources et à son chemin de traitement. La piste d’audit enregistre les deux.

  5. 05

    Décider

    Vos spécialistes évaluent la situation et décident. MAKOR fournit la base.

Souveraineté

La souveraineté est le principe de départ, pas une option.

Chaque composant est conçu pour que les données, les modèles et les journaux d’audit restent dans votre périmètre.

Implantation
Développement, exploitation et hébergement en Allemagne
Hébergement
Sur site, cloud privé ou PaaS européen, selon votre choix
Exploitation
Y compris en fonctionnement isolé (air gap)
Accès
Bonn Systems n’a pas accès aux données des clients
Entraînement
Vous entraînez MAKOR avec vos données, sur votre infrastructure
Conformité
Compatible avec l’AI Act européen, le BSI C5 et les audits ISO 27001
Base
Infrastructure de base open source, sans dépendance fournisseur
Prochaine étape

Testez MAKOR sur votre propre question.

Vers le Challenge →Voir les secteurs