Ontologie
Le modèle d'objets métier — types, instances et relations — sur lequel les agents raisonnent.
catégorie ▸ Données et provenance
Ontologie, en langage clair.
Une ontologie est un modèle structuré des choses qui comptent pour une entreprise et de leurs relations : des types d'objets (Client, Dossier, Sinistre), les instances concrètes de ces types, et les relations typées qui les lient. Elle donne aux agents, aux workflows et aux politiques un vocabulaire commun et explicite, au lieu de les laisser deviner à partir de données non structurées.
Une ontologie devient aussi une surface de gouvernance. Dès lors que les données sont modélisées en objets typés dotés de propriétés nommées, vous pouvez attacher des permissions au niveau de la propriété et restreindre quelles actions sont permises sur quels types d'objets — le modèle de données devient un plan de contrôle.
Comment Cortex l'implémente.
Ici, ce terme n'a rien d'abstrait : il correspond à une capacité réelle du runtime. Voici exactement comment Cortex l'applique ou s'y rattache.
Le service d'ontologie de Cortex modélise les types d'objets, les objets et les relations typées, avec un Object Explorer qui parcourt le voisinage de n'importe quel objet. Chaque type d'objet déclare ses actions autorisées et ses permissions au niveau des propriétés.
Ces permissions sont appliquées : une action proposée sur un objet est confrontée à la liste des actions autorisées du type (403 ACTION_NOT_PERMITTED_FOR_OBJECT si elle ne l'est pas), et les lectures de propriétés restreintes sont fail-closed — l'ontologie impose donc un accès au strict nécessaire, et pas seulement une structure.
Continuez à enrichir le vocabulaire.
Ces termes voisinent celui-ci dans le modèle d'IA gouvernée — suivez le fil pour voir comment les contrôles s'articulent.
Provenance
L'origine consignée d'un fait ou d'un résultat — de quelle source il vient, et où.
Action Fabric
Un cycle de vie qui fait de chaque action d'agent un objet gouverné : simulation, proposition, approbation, exécution, compensation.
DLP
Prévention des pertes de données — filtrage des données entrant et sortant des appels d'outils pour intercepter fuites et injections.
Isolation des tenants
Une séparation stricte pour que les données et les agents d'un client n'atteignent jamais ceux d'un autre.
Voyez Ontologie appliqué, pas seulement défini.
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