Gestion des données de référence conçue pour l'entreprise « agentique »

STEP est la plateforme d'intelligence de confiance qui offre aux agents IA, aux pipelines automatisés et aux équipes humaines une source unique et contrôlée de données de référence sur laquelle s'appuyer pour raisonner et agir. L’IA d’entreprise passe des workflows assistés, où une personne vérifie chaque résultat, à une exécution autonome, où les agents interrogent les données, les analysent et agissent directement en fonction de celles-ci. Cette évolution modifie les exigences relatives aux données de référence : celles-ci ne peuvent plus fonctionner comme un simple système d’enregistrement statique. Elles doivent désormais servir d’infrastructure décisionnelle en temps réel que les agents peuvent interroger, à laquelle ils peuvent se fier et sur laquelle ils peuvent agir en toute sécurité.

STEP est conçue pour répondre à cette exigence. En tant que plateforme de gestion des données de référence (MDM) multidomaine, elle résout, gère et fournit les données de référence afin que chaque décision au sein de l’entreprise, qu’elle soit prise par une personne, un pipeline ou un agent, repose sur le même enregistrement fiable. Elle fait office de couche de données de référence faisant autorité et interrogeable, sous-jacente tant aux opérations menées par des humains qu’à celles pilotées par des agents.

Une base multidomaine unifiée

STEP gère les données relatives aux produits, aux clients, aux fournisseurs, aux sites, aux actifs et aux références sur une seule et même plateforme, reposant sur un modèle de métadonnées partagé, un cadre de gouvernance partagé et une couche d’intégration partagée. Au lieu d’assembler des solutions ponctuelles spécifiques à chaque domaine, chacune avec ses propres règles et son propre modèle d’intégration, les organisations disposent d’un ensemble cohérent de contrôles de gouvernance appliqués de manière uniforme à tous les domaines.

Une architecture multi-locataires évolutive

STEP s’exécute sur Microsoft Azure à l’aide d’une architecture de microservices conteneurisés qui s’adapte de manière élastique à la demande de charge de travail. Le modèle multi-locataires isole logiquement chaque locataire tout en partageant les ressources de calcul et de stockage au sein d’un environnement Azure sécurisé, ce qui garantit une mise en service rapide et un coût total de possession faible. Le provisionnement « Infrastructure-as-Code » permet des déploiements sécurisés et reproductibles, et s’intègre aux systèmes d’identité et d’authentification déjà en place.

L’isolation des services tolérante aux pannes et les zones de disponibilité mondiales maintiennent une faible latence et une disponibilité élevée, même lorsque les charges de travail automatisées génèrent davantage de requêtes simultanées sur la plateforme que ne l’a jamais fait l’utilisation traditionnelle, au rythme humain.

STEP fournit des informations fiables aux agents

STEP extrait les données de référence de l'ensemble de l'entreprise, les harmonise et les gère pour en faire des enregistrements de référence fiables, puis transmet ces informations en aval à tout système, personne ou agent qui en a besoin.

Des enregistrements fiables au moment de la requête

STEP offre aux agents bien plus qu’une simple valeur : il leur fournit du contexte. Grâce à des règles de survie configurables, à une logique d’enrichissement et à un contrôle des versions, un agent qui interroge STEP reçoit un enregistrement déjà validé comme canonique, et non l’une des nombreuses versions concurrentes. Outre la valeur en soi, les agents peuvent récupérer des scores de qualité des données, des indicateurs de fiabilité et des métadonnées de traçabilité, ce qui permet d’ancrer chaque décision dans un enregistrement à la fois correct et justifiable a posteriori.

Précision en temps réel pour les workflows des agents

Les workflows des agents s’exécutent au temps présent. Les mises à jour par lots effectuées de nuit, qui conviennent pour un tableau de bord, ne conviennent pas à un agent qui doit décider de l’action à entreprendre immédiatement. STEP valide et enrichit les enregistrements dès leur ingestion et propage les mises à jour instantanément ; ainsi, les systèmes en aval et les agents lisent l’état actuel sans avoir à l’interroger ni à travailler à partir d’un cache obsolète.

Une gouvernance qui rend l’autonomie justifiable

STEP applique un contrôle d’accès basé sur les rôles et conserve un historique vérifiable de chaque modification. Aucun enregistrement n’atteint le magasin principal sans avoir franchi les étapes de validation, d’approbation et d’enrichissement définies par l’organisation, que le déclencheur soit un gestionnaire humain ou un agent automatisé. C’est ce plan de contrôle qui rend l’automatisation à grande échelle défendable plutôt que risquée.

Interopérabilité de la source à l’agent

Les données affluent de partout ; c’est pourquoi STEP se connecte aux systèmes ERP, CRM et aux systèmes adjacents via une bibliothèque de plus de 100 connecteurs préconfigurés, permettant d’importer les données, de les traiter et de les restituer sans enfermer l’organisation dans l’écosystème d’un seul fournisseur. En ce qui concerne plus particulièrement l’accès des agents, le serveur MCP de Stibo Systems expose les données de référence via le protocole MCP (Model Context Protocol), permettant ainsi aux agents d’interroger, de récupérer et d’agir sur les enregistrements de référence en utilisant le même protocole que celui qu’ils utilisent déjà dans le reste de leur écosystème d’outils, sans nécessiter d’intégration sur mesure pour chaque nouvel agent ou outil.

Relations sémantiques pour le raisonnement interdomaines

Les agents qui effectuent des raisonnements interdomaines doivent comprendre comment les entités sont liées les unes aux autres, et non pas se contenter de récupérer des valeurs d’attributs isolées. Le modèle de données de STEP représente chaque entité comme un nœud dans une structure de graphe, avec des relations typées et directionnelles, des hiérarchies configurables et un héritage d’attributs intégré de manière native. Les définitions de relations régies, les métadonnées et les schémas de classification véhiculent une signification sémantique que les agents peuvent interpréter directement à partir de la structure, au lieu de la déduire statistiquement à partir d’un texte non structuré.

Architecture prête pour l’IA sur Microsoft Azure

Les workflows agentiques de STEP gèrent automatiquement la déduplication, la détection des anomalies et l’enrichissement des données, garantissant ainsi que les données de référence restent propres, contextuelles et prêtes à être exploitées. Ces workflows évoluent grâce à Azure Kubernetes Service (AKS), tandis qu’Azure Event Grid et Azure Service Bus assurent la réactivité en temps réel dont dépendent les opérations agentiques. L’intégration avec Microsoft Fabric garantit que les données de référence restent structurées, gouvernées et traçables, ce qui les rend également adaptées à l’entraînement des modèles d’IA et à l’analyse, et pas seulement à un usage opérationnel. Les flux de données appliquent des règles métier pour nettoyer et transformer les enregistrements, et l’accès unifié via OneLake, avec des autorisations héritées directement de STEP, permet à ces données de haute qualité d’alimenter Power BI, Synapse et Azure ML sans avoir à reconfigurer les contrôles d’accès à chaque étape.