Couche 1 - Les Données

La couche qui porte tout le reste.

L'IA générative maîtrise le langage. Elle ignore la physique. Cette série explore l'architecture de données qui comble cet écart : Knowledge Graphs, ingénierie ontologique et validation physique appliqués aux systèmes industriels critiques.

Chaque article part d'une conviction : en industrie critique, la qualité d'un système IA ne dépend pas de la puissance du modèle, mais de la rigueur avec laquelle on a structuré les données qui le contraignent. Les méthodologies documentées ici (Middle-Out, Engagement Ontologique Minimal, NeOn) sont issues de retours d'expérience de grands groupes industriels — Airbus, EDF, TotalEnergies, Thales — et de leur application à la surveillance de réacteurs nucléaires du parc français.

Audience : architectes data, ingénieurs IA, décideurs techniques confrontés à la question "comment rendre l'IA fiable dans mon domaine ?".