Plateforme bee4sense

Un changement de paradigme par lequel l’information n’est plus un auxiliaire de l’application mais l’application elle-même.

 

VUE D’ENSEMBLE

Solutions fondées sur la connaissance

La vision fondatrice de bee4sense est que les approches SQL/BI classiques ne peuvent pas être appliquées avec succès aux Big Data. Notre atout est de faire converger les données structurées et non structurées dans un modèle de connaissance unifié de stockage et de traitement inspiré du web sémantique.

Les entreprises ont accès à une variété croissante d’informations via des capteurs de machines, des applications, des initiatives de données ouvertes et liées et des médias sociaux dit – le « Big Data ». Toute entreprise est consciente que sa capacité à convertir ces informations en opportunités est essentielle.

Ces mêmes informations restent cloisonnées et difficilement accessibles en raison de:

 

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Multiplicité des sources internes et externes

Applications, systèmes de gestion de documents, bases de données, datalakes, fournisseurs d’information professionnels, Internet et médias sociaux.

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Contraintes en matière de sécurité et de licences

Appliqué aux renseignements

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Variété croissante des formats

Texte, images, imagerie satellite, vidéos, sons, SQL and NoSQL, indices, flux, IOT, Logs et plus.

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Diversité des langues

Le défi à relever est le suivant: Comment fournir aux utilisateurs un accès unifié à toutes les informations dont ils ont besoin?”

 

La solution bee4sense déployable sur site, en cloud privé et cloud public .

PRINCIPES DE CONCEPTION

 

Transformer l’information en connaissance

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Qualité et intégrité des données

Plus d'informations

L’intégration des données s’effectue souvent au moyen de technologies très diverses, notamment dans le cas de données non structurées (textes, images, sons, vidéos…). Étant donné que chaque technologie ne mutualisera pas les processus et les méthodes, l’intégrité et l’homogénéité des données ne seront pas assurées.

Le cadre d’intégration unifié de Bee4Sense mutualise l’acquisition et les processus de traitement des données structurées dans tous les formats:

  • Acquisition et transformation des données
  • Conversion des formats
  • Lignage des données et des processus
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Sécurité et gouvernance de l’information

Plus d'informations

Il s’agit de veiller à ce que l’information soit protégée à toute les étapes de son cycle de vie.

De saisir et de mettre à jour la sécurité définie dans les différents systèmes sources et de l’appliquer à toutes les étapes du cycle de vie des données depuis l’acquisition, par l’enrichissement jusqu’à la publication pour l’utilisateur final.

D’assurer la gestion de la sécurité par des processus de transformation en introduisant des restrictions supplémentaires depuis la source.

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Traçabilité et vérifiabilité des informations

Plus d'informations

Bee4Sense s’assure que l’historique des changements est enregistrée comme il convient à toute étape du cycle de vie des données en conservant l’historique de:

  • La création, l’effacement, et des modifications se rapportant aux données structurées (valeur de champ avant et après) et aux données non structurées (modifications des textes en clair et des métadonnées).
  • Des modèles et des versions des processus appliqués aux données à toute étape du cycle de vie des données.
  • L’accès aux données par les utilisateurs et administrateurs, est systématiquement enregistré.

Transparence et interopérabilité

Plus d'informations

Les Big Data et l’IA constituent un vaste domaine dans lequel, pour obtenir les meilleurs résultats, une plateforme doit faciliter l’encapsulation d’initiatives et de technologies tierces.

L’API (Interface de Programmation Applicative) est une architecture qui vise à maximiser l’interopérabilité des modules bee4sense et des technologies tierces. Tout module bee4sense est intégré au moyen des mêmes API utilisées pour des parties tierces.

Un cadre de connecteurs SDK permet à des parties tierces de créer de nouvelles sources même en mutualisant 80% du code.

Le stockage et la publication multi modèles permettent l’interopérabilité des données en fonction des exigences extérieures.

Un cadre d’annotation unifié ML/IA permet d’intégrer les initiatives tierces.

Modèle de connaissance unifié

Plus d'informations

La convergence de l’information en une base de connaissance unifiée est essentielle pour que l’utilisateur puisse contribuer à la capitalisation de la connaissance par l’utilisation des données existantes, l’enrichissement des données en vue de créer de l’information et de la connaissance.

Les principes de conception du web sémantique ont été systématiquement appliqués à chaque étape de la gestion du cycle de vie de l’information pour maximiser la convergence et la fertilisation croisée des données.

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Accès unifié à la connaissance

Plus d'informations

L’utilisateur final ne s’intéresse pas à la représentation technique de l’information – fichiers, tableaux, champs, jointures ou tableurs: ce qu’il veut c’est simplement pouvoir créer l’information dont il a besoin par lui-même, sans être techniquement compétent.

Grâce aux technologies Knowledge Graph, Search and Geospatial de Bee4Sense, l’utilisateur peut effectuer des recherches, naviguer à partir de diverses représentations de la même information (carte, schéma, moteur de recherche, tableau de bord, dossier), enrichir, individualiser et partager l’information.

 

RESUME DES FONCTIONNALITES

3 étapes pour permettre aux utilisateurs d’accéder à la connaissance

 

Permettre que l'information réponde rapidement aux besoins de l'utilisateur depuis l'acquisition de l'information jusqu'à sa publication.

 
 
 

Etape 1:

Acquisition de l’information et la sécurité liée

Etape 2:

Enrichir l’information par des règles, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique

Etape 3:

Permettre aux utilisateurs un accès autonome à toute l’information dont ils ont besoin

Fédérer

Infohub : Accès unifié à l’information

 

Partie intégrante de Bee4Sense, infohub est une plateforme de fédération de l’information visant à acquérir des données brutes et la sécurité connexe, quels que soient le format, l’application, l’emplacement et la zone de stockage intermédiaire, sans aucune modification, et les stocker dans un cadre multimodal unifié pour les enrichir. Un stockage unifié permet d’éviter des processus complexes de synchronisation et garantit l’intégrité des données quel que soit le modèle de stockage requis.

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Acquérir des données brutes quel que soit le format, l’application et l’emplacement à partir de plus de 100 connecteurs d’application et convertisseurs de format

2

Mettre à jour en détectant en permanence les modifications et en les mettant à jour pour vous assurer que les données sont à jour

3

Stockez sans aucune modification dans un stockage multimodèle unifié pour un enrichissement supplémentaire.

4

Sécuriser les informations en acquérant et en diffusant les règles de sécurité définies dans les systèmes source et les processus d’enrichissement en aval

5

Gérer les informations via le lignage des données et des processus

6

Garantissez l’accès aux processus d’IA et de ML en aval et aux utilisateurs via la recherche.

Apprendre, Enrichir et Relier

 

Sense builder fait appel à une architecture moderne du Web sémantique pour le traitement de l’information permettant de gérer les divers formats et volumes d’information des Big Data:

Volume de données

Infrastructure élastique permettant de traiter des volumes massifs de données et de processus.

Variété des données

80%[i] de la charge de travail des données scientifiques est affectée à l’accès et à la préparation des données, un seul point d’accès aux données est essentiel pour maximiser le ROI.

Les processus d’IA exigent que les données soient accessibles et publiées dans différents formats, ce qui est traité par le stockage multi-modèles Infohub de bee4sense.  

 

[i]Nettoyer le Big Data : la tâche la plus chronophage et la moins agréable en science des données, selon un sondage – Forbes – 23 mars 2016 par Gil Press

Déploiement de modèles génériques pour les enrichissements

L’industrialisation du déploiement de modèles et de la gestion du cycle de vie est également un défi que Sense Builder relève en fournissant un cadre générique d’industrialisation aux scientifiques des données et aux fournisseurs de solutions d’IA tiers.

  • Transformation des données et moteur de règles
  • Conversion de données d’image en texte, de la parole en texte
  • Traitement du langage naturel et extraction de texte
  • Vision par ordinateur via des partenaires sélectionnés
  • Détection par satellite via des partenaires sélectionnés
  • Cadre d’apprentissage automatique et d’Intelligence Artificielle.
Publication unifiée

L’information enrichie converge vers:

 

  • Une base de connaissances unifiée permettant de croiser l’information et de mettre en évidence l’information pertinente directement aux utilisateurs.
  • Infohub pour mettre à jour la lignée de données et s’assurer que toute l’information est convergente.
bee4sense Fablab

oppScience se concentre sur ses compétences de pointe, le traitement du langage naturel, le couplage d’enregistrements, Le Machine learning et l’IA, et sélectionne et intègre systématiquement les meilleures initiatives de tiers au sein du Fablab bee4sense.

bee4sense Fablab est une première architecture API permettant aux partenaires d’être totalement intégrés dans bee4sense pour faire converger tous les enrichissements en cas d’utilisation requis.

Rejoindre le Fablab de bee4sense

 

Publier & Utiliser

Expérience utilisateur (UX) pour accéder à l’information

bee4sense SARA fournit aux utilisateurs un point d’accès unique pour rechercher, naviguer, visualiser et enrichir l’information à travers différents formats comme la carte, le dashboard, le graph, la liste ou la représentation de fichier.

La relation entre les informations est unifiée par une représentation graphique permettant aux utilisateurs d’accéder à plus de détails pour organiser ou enrichir les informations de manière significative, de télécharger leurs propres informations dans le système et de partager les représentations avec d’autres utilisateurs.

 

Expérience Utilisateur

Une expérience utilisateur réussie consiste à fournir aux utilisateurs une expérience agréable qui, au-delà de l’interface utilisateur (IU), tient compte du profil de l’utilisateur, du contexte d’utilisation, de l’accès aux informations et de la navigation de la manière la plus efficace possible.

 

Fonctionnalités détaillées de la plate-forme

Acquisition de données brutes et de la sécurité connexe, quels que soient le format, l’application, l’emplacement et la zone de stockage intermédiaire, sans aucune modification, et leur stockage dans un cadre multimodal unifié pour les enrichir. Unification du stockage pour éviter des processus complexes de synchronisation et garantir l’intégrité des données quel que soit le modèle de stockage requis.

Bibliothèque de connecteurs : + de 100

 

  • Structurés (Applications, DBMS, NoSQL)
  • Semi structurés (Courriels, Flux, Conversations)
  • Non-structurés (Documents, Web et formats textuels, sons, vidéos, images et imagerie satellite)
  • Analyse massive (Web, Darkweb)
  • Sources supplémentaires par des connecteurs SDK mutualisant 80% du code requis
Acquisition, mise à jour et propagation de la sécurité
  • Connecteurs aux répertoires Entreprise et Application
  • Sécurité sur les colonnes
  • Sécurité sur les lignes
Lignage des données tirées des données brutes acquises
  • Enregistrement de l'historique des modifications au niveau des valeurs du schéma et du champ, y compris la sécurité
  • Console d'audit de lignage de données
Stockage intermédiaire multi modèle unifié
  • NoSQL
  • Géospatial
  • Graphiques
Administration et suivi des connecteurs
  • Console d'administration et d'orchestration des connecteurs : lot et flux à partir des sources et du téléchargement utilisateur
  • Administration et surveillance multi modèles
  • Entièrement distribués mais permettant une administration centralisée

Contrairement à l’enrichissement classique des données héritées des techniques de données structurées, Sense builder exploite une architecture de traitement de l’information Web sémantique moderne permettant de gérer la variété de formats et de volumes d’information Big Data

Transformation des données et conversion du format
  • Bibliothèque d'enrichisseurs de données structurées
  • Moteur de règles
  • Conversion de texte (texte brut, HTML, XML, tableaux et structure de documents)
  • Image vers texte (OCR)
  • Discours vers texte
  • Traduction
Traitement du langage naturel et sémantique
  • Extraction d'entité nommée non configurable à partir du texte
  • Extraction d'entité nommée avancée
  • Extraction de relations
  • Balisage de polarité d'opinion à partir du texte
  • Graphique des connaissances
  • SDK de traitement de langue naturelle
Vision d'ordinateur image et vidéo
  • Reconnaissance des caractères faciaux et marquage
  • Reconnaissance et marquage des objets
  • Classification des images et vidéos
  • SDK de vision d'ordinateur
Modèle d'image satellite et détection d'objets
  • Caractéristiques environnementales (forêt, construction, eau, biodiversité)
  • Détection des formes (véhicule, bâtiment, parking, terrain, infrastructure)
  • Renseignements économiques (surveillance de l'activité des sites de production, trafic, transport)
  • SDK de télédétection
Cadre de modélisation de l'apprentissage machine et de l'IA
  • Cadre d'annotation unifiée des données scientifiques et NLP
  • Intégration d'algorithme tiers et propriétaires dans un cadre générique
  • Gestion des schémas
  • Console d'administration
  • Packaging & gestion du cycle de vie des modèles
  • Bibliothèques standards ML/IA
  • Classification supervisée/non supervisée, regroupement, modèles séquentiels, extraction de texte
  • SVM, HMM, CRF, RNN, exploration graphique
  • Cadre API tiers
Console d'administration et d'orchestration
  • Gestion des processus et des modèles
  • Base de données sur la transformation, enrichissement et version (retour à infohub)
  • Surveillance et gestion des exceptions
  • Reporting

Contrairement à la représentation BI classique, le Big Data nécessite une adaptation dynamique de l’UX au contexte, aux données, au volume et à la densité des relations. Une UX unifiée et interopérable permettant aux utilisateurs d’accéder et d’enrichir l’information sans aucune compétence technique à partir d’un point d’entrée.

Accès unifié à l'information configurable UX & APIs
  • Recherche
  • Tableau de bord
  • Carte
  • Graphiques
Applications
  • Téléchargement et traitement d'informations utilisateur à la volée
  • Gestion des données de référence
  • Gestion ontologique des données
  • Système de gestion de cas

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