NCE — Neural Context Engine · 100 % on-premise · industrie réglementée

Vos documents réglementaires ont une mémoire.
Encore faut-il pouvoir les trouver et les comprendre.
La réponse est dans vos archives,
Une question en langage naturel. Une réponse avec sa source exacte.

Vous vous reconnaissez dans l'une de ces situations ?

Nous travaillons avec cinq profils de décideurs dans l'industrie réglementée. Chacun a une problématique spécifique — et une réponse spécifique.

DSI · Grand groupe

Vos projets IA sont bloqués par votre RSSI ou votre DPO ?

Chaque solution cloud vous expose à un veto. Les projets avancent à reculons pendant que votre COMEX attend des résultats. Vous avez peut-être déjà vu un POC s'arrêter 6 mois après démarrage.

votre réponse
Directeur R&D · ETI réglementée

Vous avez déjà investi dans un POC IA qui n'a pas tenu ses promesses ?

Budget engagé, mois perdus, résultats trop peu fiables pour la production. Votre DG vous demande où on en est. Vous êtes convaincu que ça peut marcher — mais pas avec la même approche.

votre réponse
Affaires réglementaires

Chaque réponse IA engage votre responsabilité professionnelle ?

Sans traçabilité jusqu'à la source, vous ne pouvez pas inclure une réponse IA dans un dossier d'inspection. Vous avez refusé des solutions — pas par conservatisme, mais par rigueur.

votre réponse
Direction de programme · Aéro / Défense

30 ans de documentation. Qui détient encore le savoir quand l'expert part en retraite ?

Les ingénieurs qui ont conçu la phase 1 approchent la retraite. Ce qu'ils savent n'est dans aucun document accessible. Chaque analyse d'impact prend des mois à redécouvrir des décisions de 1998. Le cloud est exclu d'office.

votre réponse
Directeur général · ETI industrielle

Vos concurrents investissent dans l'IA. Vous ne savez pas par où commencer ?

Pas d'armée d'ingénieurs en interne. Budget maîtrisé. Vous voulez un résultat mesurable rapidement, pas un projet multi-années. Et vous avez besoin de savoir ce que ça vaut vraiment avant de vous engager.

votre réponse

Voyez ce que NCE fait
de vos documents réglementaires.

Documents ingérés, entités extraites, réseau construit. Une question en langage naturel. Une réponse avec sa source exacte — opposable en inspection.

Demander une démo

30 minutes · préparé à partir de votre secteur · sans engagement

Comment NCE transforme vos documents

Trois étapes techniques : de vos archives brutes à une réponse sourcée en langage naturel. Distinct de la méthode de déploiement en 4 phases — voir la Méthode →

step / 01 · ingestion · semaines 1–2

Vos documents deviennent des nœuds

PDF, DOCX, emails, exports CAD/ERP — chaque document est analysé, parsé, normalisé et transformé en entité structurée du réseau de connaissances.

40+ formats · multi-langues
step / 02 · ingestion · semaines 3–6

Le NCE construit la mémoire

Le Neural Context Engine extrait les relations entre entités. Il modélise les normes, les références croisées, les décisions, les sources. Carte sémantique de votre domaine.

traçable · auditable
step / 03 · interrogation · semaines 7–12

Posez une question. Obtenez la réponse + sa source

Langage naturel en entrée. Sortie : réponse précise, paragraphes sources cités, dates, contexte. Opposable en inspection. < 3 secondes par requête.

source citée · contexte fourni
Voir la méthode complète

NCE
Neural Context Engine

Notre moteur propriétaire. L'intelligence de KnowWeave.

◆ Schéma métier & réseau sémantique Avant d'ingérer le premier document, le NCE définit un schéma métier propre à votre secteur : quelles entités comptent, comment elles s'articulent, quel vocabulaire est le vôtre. Pas un modèle générique.
◆ Hallucination < 5 % — ancré dans vos sources Le NCE interroge un graphe — il ne génère pas. Les rares écarts surviennent à l'extraction, pas à la génération. Mesuré sur corpus réel : < 5 % d'erreur, contre 35–45 % pour un RAG classique.

Quatre mesures. Corpus réel, qualification en cours.

Mesurées sur corpus phytosanitaire réel (2023–2024), en cours de qualification formelle. Reproductibles dans votre contexte.

vitesse · time-to-value 12 sem. de la décision aux premiers résultats mesurables délai projet → production · 4 phases
précision · taux d'erreur >95 % de précision sur archives réglementaires vérifiées vs 60–70 % avec RAG classique · jeux de tests sectoriels
productivité · consolidation 3 jours pour consolider un dossier qui prend 6 semaines validé sur cas agrochimie · AMM/ANSES
souveraineté · exposition 0 donnée exposée hors de votre infrastructure garanti par architecture · 100 % on-premise
Voir le protocole d'évaluation →
Comprendre · Le concept Knowledge Graph · Fondamentaux

Knowledge Graph : comment ça marche.
Sans jargon, sans schéma abstrait.

Derrière le terme technique, une idée simple : relier chaque information à sa source, son contexte et ses liens — au lieu de la « deviner » comme le fait une IA générative. C'est cette différence d'architecture qui rend une réponse vérifiable, traçable et opposable — exactement ce qu'exige l'industrie réglementée.

◆ Une idée simple
On part de ce que vous connaissez déjà,
pas d'un schéma abstrait.
◆ La vraie différence
Pourquoi ChatGPT ou Copilot
ne peuvent pas faire la même chose.
◆ Ce que ça change
Une réponse avec sa source exacte,
directement utilisable en audit.
Au sommaire
  • Ce qu'est un graphe de connaissance
  • En quoi c'est différent d'un LLM
  • Ce que le graphe ne fait pas
  • Ce que ça change concrètement
Lecture ~6 min · sans prérequis technique

NCE vs RAG classique vs Humain seul

Pourquoi un réseau de connaissances spécialisé est différent. Pour les archives réglementaires.

Critère NCE RAG classique Humain seul
Traçabilité de la source ◆ Toujours ○ Partielle ◆ Mais lente
Déploiement on-premise ◆ Natif ✕ Cloud souvent requis ◆ Par nature
Délai de réponse < 3 sec < 5 sec Jours · semaines
Mise en œuvre 12 semaines 3 – 12 mois
Taux d'hallucination < 5 % 15 – 40 % 0 %
Scalabilité au volume ◆ Oui ◆ Oui ✕ Non
Coût marginal par requête Faible Moyen Élevé
Opposable en inspection ◆ Oui ✕ Rarement ◆ Oui
équipe · expertise

Une équipe d'experts digitaux au service des secteurs exigeants

Une équipe pluridisciplinaire, quatre expertises complémentaires — habituée à intervenir aussi bien dans des industries fortement réglementées que dans des secteurs qui ne le sont pas.

cybersécurité · on-premise Sécurité & architecture on-premise Confinement, souveraineté et sécurité du NCE, entièrement dans votre infrastructure.
IA · pipelines de données IA & pipelines de données Cœur IA du NCE et pipelines d'ingestion des archives documentaires.
relation · secteurs régulés Relation industries régulées Interlocuteur des DSI, directions réglementaires et directions générales.
produit · architecture Produit & pilotage projet De la mission terrain à l'architecture produit du NCE.
Industries réglementées Phytosanitaire · Agrochimie · Aéronautique · Automobile · Énergie nucléaire
Secteurs non réglementés Transport & logistique · Industrie · Commerce
Testé sur archives réelles · qualification en cours
En savoir plus sur l'équipe →
secteurs · industries

Conçu pour l'industrie réglementée

Six secteurs, chacun avec ses archives, ses normes, son réseau de connaissances. Secteur de référence validé : agrochimie / phytosanitaire. Les autres secteurs sont en préparation de déploiement — les scénarios ci-dessous illustrent les capacités NCE appliquées à chaque contexte.

Agrochimie · Phytosanitaire ✓ Référence validée · 2023–2024 ANSES · ECHA · REACH · CE 1107/2009 Renouvellement AMM : 200 références bibliographiques, 15 études tox-éco à structurer. NCE opérationnel en 30 jours dans votre infrastructure. Seul secteur testé sur archives réelles — scénarios et métriques disponibles pour évaluation.
83–87 % confiance extraction
< 8 % doublons · corpus frais
859+ tests · 0 régression
Aérospatiale EASA · DO-178C · ITAR Votre expert part à la retraite dans 6 mois. 30 ans de décisions non documentées. NCE les capture avant qu'elles disparaissent. → Voir le secteur
Pharma · Biotech ANSM · EMA · GxP · ICH Inspection ANSM annoncée dans 3 semaines. 12 000 documents à corréler. Réponses PSUR prêtes en 2 jours — source citée, opposable. → Voir le secteur
Nucléaire ASN · IRSN · RCC-M Réévaluation décennale : prescriptions, REX, écarts depuis la mise en service. NCE retrouve la décision de conception en 2 secondes. → Voir le secteur
Automobile UNECE · ISO 26262 · IATF Rappel potentiel : 8 ans de tests, 3 sites, 2 générations de pièces. NCE identifie les lots concernés et la décision initiale en < 1h. → Voir le secteur
Chimie REACH · CLP · Seveso Substance classée SVHC : quels produits finis ? quelles FDS à jour ? quels clients alerter ? Une requête NCE. Une réponse complète. → Voir le secteur
Votre secteur Tout secteur à corpus réglementaire dense Pharma, nucléaire, défense, aérospatiale, énergie, transport — si votre métier vit dans ses documents, NCE s'y adapte. La même architecture, votre schéma métier. → Parlez-nous de votre cas
Voir les archives par secteur

Vos questions les plus fréquentes

KnowWeave NCE se déploie 100 % dans votre infrastructure — physique, virtualisée ou enclave habilitée. Aucun appel sortant n'est nécessaire au fonctionnement. Un audit réseau est livré avec la solution. Votre RSSI peut bloquer toute sortie réseau du conteneur, et le système continue à fonctionner.
Votre graphe de connaissances, vos vecteurs, toutes les données extraites de vos documents — tout réside dans votre infrastructure. Si KnowWeave cessait ses activités demain, votre mémoire documentaire resterait intacte dans vos serveurs. KnowWeave maintient l'applicatif NCE (le moteur). Vos données — le graphe de connaissances, les vecteurs, les chunks indexés — vous appartiennent et ne quittent jamais votre périmètre.
Un RAG s'appuie sur une recherche vectorielle "proximale" — il trouve les paragraphes ressemblants à la question, sans comprendre les relations. Le NCE commence par définir un schéma métier propre à votre secteur : les entités qui comptent (normes, composants, décisions, sources), leurs relations, leurs hiérarchies. C'est ce schéma qui structure le réseau et qui produit des réponses traçables, avec < 5 % d'hallucination visés, mesurés à ce jour sur notre corpus phytosanitaire, y compris sur des questions multi-sauts.
KnowWeave est en phase d'accès précoce — nous n'avons pas encore de déploiement commercial finalisé. Les premiers partenaires industriels sont en cours d'engagement. Nos scénarios sectoriels de référence et métriques mesurées sur archives réelles (phytosanitaire, agrochimie) sont disponibles pour évaluation. Contactez-nous pour en discuter.
Forfait fixe, transparent, communiqué après un diagnostic de 30 minutes — accessible aux ETI industrielles, sans licence annuelle ni coût variable. L'objectif du projet est de prouver le ROI sur votre cas réel avant tout engagement plus large. Les 12 semaines correspondent à une base de référence d'environ 10 000 fichiers (PDF, CSV, DOCX, PPTX, XLSX) : la durée réelle varie selon le nombre de documents à traiter et la puissance de la machine d'ingestion (CPU, GPU, VRAM, RAM, disque). Voir la page offre pour les détails.
40+ formats : PDF (y compris scannés via OCR), DOCX, XLSX, PPTX, MSG, EML, exports SAP/ERP, Confluence, SharePoint, Notion. Formats CAD (CATIA, NX) : métadonnées et structure documentaire — géométrie native sur demande selon périmètre. Multi-langues (FR, EN, DE par défaut). Les nouveaux formats sont intégrés en quelques jours.
Oui. Le déploiement inclut systématiquement des sessions on-site (kickoff, mi-parcours, restitution). En production, nous proposons un suivi mensuel et nous restons disponibles. Pas de prestataire one-shot qui disparaît après livraison — c'est dans le contrat.
première étape

30 minutes.
Votre cas. Notre lecture.

Pas de démo générique. Échange préparé à partir de votre secteur, de vos contraintes et de votre problème spécifique. Si nous ne pouvons pas vous aider, nous vous le dirons.

sans engagement réponse sous 24h