Ingénierie
Nous explorons et construisons l'infrastructure, les contrôles et les systèmes de connaissance nécessaires pour exploiter l'IA d'entreprise de manière sûre, observable et gouvernée.
Nous ne courons pas après chaque nouvel outil ou modèle. Nous travaillons sur des problèmes qui resteront pertinents quand la technologie change : identité, connaissance, permissions, sécurité, évaluation et opérations.
Infrastructure pour exécuter des agents comme systèmes d'entreprise — pas des démos.
Inclut agents.innoquo.com — plateforme pour configurer, connecter et publier des agents selon vos règles.
Explorer Agents by INNOQUO →Connaissance organisationnelle connectée, vérifiable et gouvernée.
Inclut la base de connaissance INNOQUO et Lang by INNOQUO pour une IA en production consciente de la langue.
Explorer Lang by INNOQUO →Contrôle sur qui peut faire quoi, sur quelles ressources, sous quelles politiques.
Les protocoles d'outils comme MCP font partie de ce problème — pas une catégorie de produit à part.
Explorer la gouvernance IA →Protection des données, outils, modèles et de la plateforme elle-même.
Savoir si le système fonctionne réellement — et l'améliorer.
Preuves avant promesses
Contrôles explicites
Moindre privilège
Architectures reproductibles
Observabilité by design
Intervention humaine là où ça compte
Portabilité entre modèles et fournisseurs
Travail d'ingénierie visible
Architectures, labs, dépôts, recherche et produits publiés — des preuves que vous pouvez inspecter, pas une liste de promesses.
Conceptions complètes avec composants, flux, identité, sécurité et opérations.
Explorer les architectures →Implémentations reproductibles pour valider patterns et contrôles.
Explorer les labs →Documents techniques sur les problèmes d'IA en production.
Explorer la recherche →Code de référence et modules que nous utilisons, testons et documentons.
Explorer les dépôts →Notes d'ingénierie sur les systèmes, décisions et leçons opérationnelles.
Explorer les perspectives →Rechercher dans la recherche, architectures, labs et ressources.
Rechercher la connaissance →INNOQUO travaille pour que les systèmes IA puissent connaître, agir et évoluer dans une organisation sans perdre le contrôle. Les implémentations concrètes sont liées ici au fur et à mesure — pas annoncées comme produits futurs.
Si vous concevez une plateforme IA, connectez des agents à des systèmes d'entreprise ou établissez permissions et contrôles — dites-nous quel obstacle vous rencontrez.
Proposer un problèmeRadiographie technique · Vers où va INNOQUO
Un système IA d'entreprise nécessite bien plus qu'un accès à un LLM. La radiographie technique montre comment INNOQUO structure ces capacités, où nous plaçons les limites de confiance et quels contrôles chaque exécution requiert.
Une plateforme transversale — pas un chatbot avec RAG. Sélectionnez une couche pour inspecter responsabilités, limites et signaux opérationnels.
Canaux par lesquels utilisateurs et systèmes interagissent avec les agents.
Responsabilités
Signaux opérationnels
Qui agit, au nom de qui et avec quels claims.
Responsabilités
Ne doit pas contenir
Signaux opérationnels
Centralise la définition et la gouvernance des agents sans exécuter nécessairement les charges.
Responsabilités
Ne doit pas contenir
Signaux opérationnels
Connaissance d'entreprise avec permissions — pas seulement une base vectorielle.
Responsabilités
Ne doit pas contenir
Signaux opérationnels
Où les agents planifient, appellent les modèles, invoquent les outils et valident les résultats.
Responsabilités
Ne doit pas contenir
Signaux opérationnels
Guardrails, observabilité et évaluation continue sur chaque chemin.
Responsabilités
Signaux opérationnels
Comment une requête passe d'une entrée authentifiée à un résultat audité.
Exemple
Un agent financier peut consulter des factures mais pas émettre un paiement. Au-delà d'un seuil, la politique exige une approbation humaine et une identité déléguée avec permissions temporaires.
Session → État → Planification → Récupération → Appel modèle → Décision outil → Contrôle politique → Exécution → Validation → Réponse
Sources entreprise → Connecteurs → Parsing → Classification → Découpage → Embedding → Récupération avec permissions → Citations
Peut [subject] effectuer [action] sur [resource] sous [context] ?
Entrée non fiable → Injection prompt → Raisonnement modèle → Sélection outil → Systèmes privilégiés → Action sensible ou irréversible
Trace → Contexte identité → Récupération → Modèle → Politique → Exécution outil → Évaluation → Attribution coûts
Requête de politique
{
"subject": {
"user_id": "usr_123",
"tenant_id": "acme",
"roles": ["finance-analyst"]
},
"agent": {
"id": "invoice-agent",
"version": "2.4.1"
},
"action": "payment.create",
"resource": {
"invoice_id": "INV-2026-1842",
"amount": 12800,
"currency": "EUR"
},
"context": {
"channel": "internal-portal",
"risk_level": "high"
}
}
Réponse de politique
{
"decision": "REQUIRE_APPROVAL",
"policy": "finance.payment.high_value",
"reason": "Payment exceeds autonomous execution threshold",
"approver_role": "finance-manager"
}
┌──────────────── Enterprise ────────────────┐
│ Users · Applications · Internal data │
│ Enterprise APIs and systems │
└──────────────────┬─────────────────────────┘
│ Trust boundary
┌──────────────────▼─────────────────────────┐
│ INNOQUO platform │
│ Identity · Policies · Runtime · Knowledge │
│ Audit · Evaluation │
└──────────────────┬─────────────────────────┘
│ Provider boundary
┌──────────────────▼─────────────────────────┐
│ External providers │
│ Model APIs · SaaS tools · Cloud APIs │
└────────────────────────────────────────────┘
| Risque | Contrôle |
|---|---|
| Injection de prompt | Isolation des instructions et validation du contexte |
| Exfiltration | DLP, allowlists et filtrage de sortie |
| Abus d'outils | Politiques, scopes et identité déléguée |
| Accès cross-tenant | Isolation tenant forte |
| Fuite de secrets | Identité workload et secret broker |
| Supply chain | SBOM, signature et vérification d'artefacts |
| Action irréversible | Approbation et compensation |
| Modèle compromis | Model gateway et contrôles externes |
APIs IA cloud · Vector store managé · Runtime serverless · IdP entreprise
Adapté pour
Vitesse · Moins d'ops · Charge variable · Petites équipes
Trade-off
Dépendance fournisseur · Moins de contrôle · Limites réglementaires
Kubernetes · Model gateway · Agent runtime · Policy engine · Observabilité · Modèles managés
Adapté pour
Équipes multiples · Isolation · Gouvernance centrale · Besoins entreprise
Trade-off
Complexité accrue · Plateforme interne · Coût opérationnel
Cloud privé / on-premises · Modèles self-hosted · Plan connaissance privé · Egress restreint
Adapté pour
Données très sensibles · Résidence stricte · Environnements isolés
Trade-off
Coût · Capacité · Opérations modèles · Mises à jour plus lentes
Les technologies peuvent changer. Les responsabilités architecturales restent.
Identité
Entra ID · Okta · Keycloak · IAM · SPIFFE/SPIRE
Runtime
Kubernetes · ECS · Lambda · Container Apps · Temporal · LangGraph
Connaissance
PostgreSQL · OpenSearch · pgvector · Azure AI Search · S3 · SharePoint
Modèles
OpenAI · Azure OpenAI · Bedrock · Anthropic · vLLM
Politique
OPA · Cedar · Services de politique custom
Outils
MCP · REST · gRPC · Files · Event buses
Observabilité
OpenTelemetry · Prometheus · Grafana · Langfuse
Sécurité
KMS · Vault · Secrets Manager · Defender · GuardDuty
| Décision | Option A | Option B | Critère |
|---|---|---|---|
| État de l'agent | Redis | PostgreSQL | Latence vs durabilité |
| Orchestration | LangGraph | Temporal | Raisonnement vs workflows durables |
| Moteur de politique | OPA/Cedar | Service custom | Standards vs flexibilité |
| Routage modèle | Fournisseur direct | Gateway central | Simplicité vs gouvernance |
| Récupération | Vectoriel seul | Hybride | Coût vs qualité |
| Exécution | Serverless | Kubernetes | Élasticité vs contrôle |
| Outils | Identifiants partagés | Identité déléguée | Facilité vs traçabilité |
Architectures, labs, dépôts et registres de décision — liés quand disponibles.