Au fur et à mesure que les agents passent aux flux de travail opérationnels, ils ont besoin de plus qu’un accès à des documents pertinents; ils ont besoin d’une compréhension fiable des relations, des dépendances, des politiques, de la propriété et de l’incidence sur les activités.

Ce livre blanc présente une approche de graphe de connaissances centrée sur un schéma directeur, s’appuyant sur une Ontologie Minimum Viable et un Graphe Minimum Viable. Il explique comment les entreprises peuvent définir des entités, relations et contraintes approuvées avant le début de l’extraction, permettant aux agents de raisonner sur des structures de domaine validées plutôt que de déduire le contexte à partir de textes fragmentés.

Le document fournit un modèle d’architecture pratique, un cycle de gouvernance, des cas d’utilisation réels chez HCLTech et une feuille de route d’adoption afin d’aider les organisations à créer des graphes de connaissances interrogeables, vérifiables et prêts pour l’entreprise qui renforcent la capacité de raisonnement, le soutien à la décision et le contrôle opérationnel de l’IA agentique.