arKItect SEA
Systems Engineering Advanced (SEA) est une base de donnée collaborative permettant de gérer la cohérence de l’ensemble de vos données d’ingénierie système: exigences, architecture fonctionnelle, architecture technique, liens d’allocations…
Brochure
Tutoriel & Guide d’utilisation
arKItect Designer
Designer est notre plate-forme d’intégration de données permettant de structurer, organiser, visualiser, analyser et plus généralement opérer des données provenant de différentes sources (Excel™, database, web sites, xml…) ou des données directement éditées à travers l’interface collaborative d’arKItect
Brochure
Tutoriel & Guide d’utilisation
arKItect-MCP
arKItect-MCP donne à l’IA un accès contrôlé aux données projet, aux opérations sur les modèles et aux compétences d’ingénierie réutilisables, tandis qu’arKItect valide chaque changement au regard du modèle de données, de la logique métier et des règles formelles de cohérence. L’IA devient opérationnelle, mais arKItect, avec ses règles de modélisation formelle, reste l’autorité.
GRAISS
GRAISS permet d’interroger un corpus documentaire en langage naturel et d’obtenir des réponses structurées, vérifiables et sourcées.
Contrairement à un RAG classique, il répond uniquement à partir de vos documents et signale explicitement l’absence d’information.
Conçu pour les professionnels, il sécurise l’analyse documentaire : appels d’offres, normes, documentation technique, claims, risques et conformité.
Knowledge Inside Formal Harness
L’environnement intégré d’ingénierie assistée par IA qui combine les composants arKItect avec l’IA générative, des compétences spécifiques aux modèles, des scripts, des APIs et des mécanismes de vérification.
Il combine :
– arKItect, comme référentiel d’ingénierie structuré et plateforme d’ingénierie basée sur les modèles ;
– arKItect MCP, comme interface contrôlée à travers laquelle les LLM peuvent interroger, parcourir, modifier et exploiter le modèle d’ingénierie ;
– des modèles de données formalisés, des compétences spécifiques aux modèles, des points de vue, des règles, des APIs et des mécanismes de vérification formelle ;
– des scripts et programmes opérant sur les modèles, y compris, lorsque cela est pertinent, des agents agissant à l’intérieur du modèle ;
– des modèles d’IA générative, utilisés comme moteurs interchangeables de raisonnement et de génération.
Ensemble, ces composants permettent à l’IA de travailler à l’intérieur d’un processus d’ingénierie traçable, plutôt qu’en dehors de celui-ci. Le modèle fournit le contexte, les contraintes, la mémoire, la structure et le contrôle ; le LLM fournit la compréhension du langage, la génération et l’assistance.
Le Formal Harness est également conçu pour pouvoir être déployé sur un stack IA souverain lorsque cela est nécessaire.
Formal Harness – Pack de démarrage
Formal Harness – Vision et positionnement
Pour en savoir plus : retrouvez nos vidéos sur notre chaîne Youtube