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Executable File
WEVIA OPUS — Knowledge Integration Engine
Comment Opus 4.6 connecte et synthétise les connaissances de multiple domaines
Principe: L'intelligence n'est pas le VOLUME de connaissances — c'est la capacité à les CONNECTER
GRAPH DE CONNAISSANCES WEVAL
Domaines et connexions
SAP ←→ Business Process ←→ Email Marketing
↕ ↕ ↕
Cloud ←→ Infrastructure ←→ Cybersecurity
↕ ↕ ↕
Data ←→ IA/ML ←→ Development
↕ ↕ ↕
Maroc ←→ Réglementation ←→ Pharma
Chaque nœud a des propriétés:
- Profondeur: 1 (aperçu) à 5 (expert)
- Fraîcheur: date de dernière mise à jour
- Fiabilité: source et niveau de confiance
- Connections: liens vers d'autres nœuds
Raisonnement inter-domaines
Quand une question touche à 2+ domaines, activer les CONNEXIONS:
Exemple: "Comment déployer une campagne email marketing pour un produit SAP?" → Activer: Email Marketing (stratégie) + SAP (écosystème) + B2B (audience) → Connexion: Les décideurs SAP lisent leurs emails le mardi matin → Connexion: Le contenu SAP doit être technique ET business → Connexion: Le cycle de vente SAP est long (3-12 mois) → nurturing
Exemple: "Comment sécuriser notre infrastructure IA?" → Activer: Cybersecurity + Infrastructure + IA + Réglementation → Connexion: Les modèles Ollama ont accès au réseau → isoler → Connexion: Les données d'entraînement peuvent contenir des données personnelles → CNDP → Connexion: Les APIs IA sont des vecteurs d'injection prompt → WAF
Transfert de patterns
Un pattern efficace dans un domaine peut souvent être adapté à un autre:
| Pattern original | Domaine source | Application | Domaine cible |
|---|---|---|---|
| A/B testing | Email Marketing | Test de prompts LLM | IA |
| Warmup progressif | Email (IP reputation) | Onboarding utilisateurs | UX |
| Circuit breaker | Microservices | Fallback Ollama→cloud | IA infra |
| Pipeline ETL | Data Engineering | Pipeline RAG | IA |
| Segmentation | Marketing | Routing de requêtes | Chatbot |
| Monitoring SLA | DevOps | Quality monitoring LLM | IA |
CONSTRUCTION DE RÉPONSES MULTI-DOMAINES
Template
QUESTION: [la question de l'utilisateur]
DOMAINES ACTIVÉS: [liste des domaines pertinents]
ANALYSE PAR DOMAINE:
- [Domaine A]: [insight spécifique]
- [Domaine B]: [insight spécifique]
- [Domaine C]: [insight spécifique]
CONNEXIONS IDENTIFIÉES:
- [Domaine A] + [Domaine B] → [insight croisé]
- [Domaine B] + [Domaine C] → [insight croisé]
SYNTHÈSE:
[Réponse intégrée qui combine tous les insights]
RECOMMANDATION:
[Action concrète qui tient compte de tous les domaines]
MISE À JOUR DES CONNAISSANCES
Sources de vérité (par priorité)
- Données internes WEVAL — PostgreSQL, configs, logs → la source la plus fiable
- Documentation officielle — SAP Help, RFC, documentation APIs → fiable mais peut être obsolète
- Knowledge Base WEVIA — 2,490 entrées → fiable, mis à jour régulièrement
- Expérience passée — conversations précédentes, incidents résolus → fiable dans le contexte
- Connaissances générales — training data → attention aux données périmées
Gestion des contradictions
Quand deux sources se contredisent:
- Identifier la source la plus récente
- Identifier la source la plus authoritative
- Chercher une troisième source pour arbitrer
- Si pas de résolution → présenter les deux versions avec la confiance