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Notes depuis la construction de l'OS agentique d'entreprise

Notre façon de penser agents, garde des données, provenance et mémoire institutionnelle.

Produit28 juillet 2026·5 min de lecture

L'IA d'entreprise a besoin de mémoire institutionnelle, pas seulement de meilleurs modèles

L'IA d'entreprise ne dépend pas que des modèles. Des réponses fiables exigent accès aux données, gouvernance, contexte et mémoire institutionnelle.

Product Engineering · DataQube

Ask in plain Englishno SQL
CRM
ok
BI
ok
Docs
ok
answer generated · evidence attached
Produit25 juillet 2026

Votre entreprise a les réponses. Vos équipes n'y accèdent pas.

Les entreprises ont les données nécessaires, mais les équipes attendent analystes, dashboards et requêtes SQL. L'analytics self-service avec IA change cela.

Product Engineering · 5 min de lecture

source of truthwarehousedocumentspolicies
AIquestion moves,
data stays
Produit25 juillet 2026

Pourquoi l'IA doit venir à vos données, et non l'inverse

Les entreprises veulent des réponses plus rapides grâce à l'IA. La vraie question est architecturale : déplacer les données vers l'IA, ou l'IA vers elles ?

Product Engineering · 5 min de lecture

Drill into the Industrials drag…
warehouse.sqlas-of joined✓ evt-8f3a21
/pytop = drilldown(att, level="issuer")
Produit21 juillet 2026

Un notebook IA pour power users : un kernel, deux paires de mains

La plupart des outils d'analyse IA traitent tout le monde en utilisateur métier - réponses en sortie, questions en entrée, experts exilés vers un autre outil. DataQube est un établi partagé : l'agent et vos quants co-travaillent dans le même kernel, sur les mêmes dataframes, vers le même registre.

Product Engineering · 4 min de lecture

Weekly IC PackMon 06:00
Quarterly ESG ScreenFri 07:00
ALCO Stress Pack1st of month
run #38 · parameters pinned✓ matches run #37
Produit8 juillet 2026

Workflows IA déterministes : un langage, pas un enregistrement

Les workflows IA déterministes ne se construisent pas en sauvegardant une session comme tâche - la répétition exige des propriétés qu'on peut lire avant que rien ne tourne. Pourquoi les workflows DataQube s'écrivent dans un langage : étapes ordonnées, paramètres typés et un manifeste de droits qui ne peut pas mentir.

Product Engineering · 7 min de lecture

Drill into the Industrials drag…
warehouse.sqlas-of joined✓ evt-8f3a21
/pytop = drilldown(att, level="issuer")
Ingénierie18 juin 2026

Compacter le contexte sans amnésie

Toute longue investigation menée par une IA déborde la fenêtre de contexte - la question honnête est ce qui se passe alors. Comment DataQube sépare le contexte de travail du modèle du registre append-only, fait de la compaction un événement visible et garde les fils compactés pleinement auditables.

Engineering · 6 min de lecture

DataQube Data Gateway14 toolsfirst-party
Market Data9 toolsOAuth
Risk Engine6 toolsworkload id
Produit2 juin 2026

Permissions des agents IA : pourquoi le nôtre demande d'abord

Les permissions des agents IA sont la question sous chaque déploiement d'entreprise : que peut-il faire sans humain, et qui l'a décidé ? Comment DataQube traite la capacité comme un droit accordé, s'arrête en pleine exécution pour demander, et inscrit chaque refus au registre.

Product Engineering · 7 min de lecture

network posture
outbound routes0
telemetrynone
licensesigned file · validated locally
model endpointin-cluster · your GPUs
Ingénierie12 mai 2026

Agents IA en air gap : ce qu'exige vraiment le zéro egress

Le déploiement d'IA en air gap n'est pas une option à cocher - c'est une contrainte pour laquelle on a conçu, ou pas. Où tourne le modèle (votre cloud avec zéro rétention de données, ou entièrement à l'intérieur), comment fonctionnent livraison et licences sans route vers l'extérieur, et ce que signifie le support quand personne ne peut entrer en SSH.

Platform Engineering · 5 min de lecture

benchmark T+1 lag · validated
Recherche22 avril 2026

Votre analyste IA a besoin d'un cerveau, pas d'un vector store

Une mémoire d'agent fondée sur la recherche par similarité récupère ce qui sonne proche. Le savoir institutionnel est structurel - ce qui s'applique où, ce qui remplace quoi, qui l'a validé. Pourquoi la mémoire de DataQube est un graphe de connaissances avec sémantique de remplacement - et comment elle sait quand elle a tort.

Research · 7 min de lecture

evt-8f3a21query.execute1,842 rows✓
evt-a10441permission.grantesg.api · once✓
evt-77d0e3auth.decisionwall-crossing✗ denied
evt-b81f55agent.runweekly-ic-pack✓
Sécurité30 mars 2026

Provenance par construction : des analyses IA que vos auditeurs peuvent rejouer

Une piste d'audit IA ne fonctionne que si elle est intégrée à la production des réponses, pas documentée après coup. Comment DataQube construit la provenance - requêtes, citations, exécutions de workflows, refus - pour qu'un relecteur rejoue n'importe quel chiffre sans accès au système.

Engineering · 8 min de lecture

Se déploie dans votre cluster; rien ne sort

Voyez vos données répondre aux questions sans quitter votre infrastructure

Trente minutes avec un ingénieur: produit en direct, options de déploiement et réponses aux questions de votre équipe sécurité.

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