Kortex

Kortex · Une IA gouvernée sur vos données

Vos assistants IA répondent avec les données de votre entreprise. Sans leur livrer la base de données.

Kortex connecte claude.ai, ChatGPT, Copilot et les outils d'IA que vos équipes utilisent déjà à votre data warehouse. Chacun interroge avec son identité d'entreprise, ne voit que ce que son rôle autorise, et chaque requête est auditée. Vos données ne quittent pas votre infrastructure.

Demander une démo Comment ça marche

Compatible avecclaude.aiChatGPTCopilot StudioClaude CodeCursor

En cours de déploiement chez un gestionnaire de fonds de pension chilien (AFP).

Conversación en claude.ai donde Kortex responde la facturación por país, filtrada a la región EMEA

Une vraie requête dans claude.ai : Kortex applique automatiquement le filtre région EMEA lié au rôle de l'utilisatrice.

Le problème

L'IA est déjà dans votre entreprise. Vos données, pas encore.

Des tableurs collés dans des chats

Faute de connexion sécurisée, les collaborateurs copient des données sensibles dans des outils d'IA, hors de tout contrôle.

Des comptes partagés

Une intégration via un seul compte technique voit tout, et personne ne sait qui a demandé quoi.

Du SQL généré au hasard

Laisser l'IA écrire du SQL libre produit des jointures inventées, des KPI incohérents et des réponses que personne ne peut défendre.

Comment ça marche

Une couche de gouvernance entre l'IA et vos données.

Assistants IA

claude.ai, ChatGPT, Copilot Studio, Claude Desktop, Claude Code, Cursor

Votre infrastructure

Kortex

Identité, droits, couche sémantique et audit

Votre data warehouse

Utilisateur en lecture seule, requêtes agrégées

Question

L'utilisateur pose sa question en langage naturel, dans l'assistant qu'il utilise déjà.

Identité

Kortex vérifie qui il est via le SSO de l'entreprise : Entra ID ou Google.

Droits

Il applique ses rôles : quels indicateurs et quelles lignes il peut voir, côté serveur, à chaque requête.

Requête gouvernée

Il traduit la question en requête agrégée sur les indicateurs définis par votre équipe data.

Réponse auditée

Il renvoie le résultat à l'assistant et enregistre qui a consulté quoi, quand et depuis où.

De vrais droits d'accès

La même question. Pour chacun, la réponse qui lui revient.

« Où en sommes-nous ce mois-ci ? »

Ventes EMEA

Ventes et commandes, de sa région uniquement.

Finance

Chiffre d'affaires, marges et coûts de toute l'entreprise.

RH régionales

Effectifs et absentéisme de sa région, rien sur les ventes.

Aucun rôle attribué

Rien. Avoir un compte dans l'annuaire ne suffit pas.

Couche sémantique et cubes

Votre métier, défini une fois. Dans des cubes que l'IA comprend.

Kortex ne laisse pas l'IA deviner les tables. Votre équipe data définit des cubes avec les indicateurs, dimensions et relations métier, et tous les assistants répondent avec ces mêmes définitions.

Cubes : des indicateurs métier, pas des tables brutes

Chaque cube décrit un pan de l'activité dans son propre langage : ce qu'est le chiffre d'affaires, comment se calcule la marge, ce qu'est un client actif. Les jointures et les calculs sont définis une seule fois, et l'agent n'a qu'à choisir quel indicateur demander.

Mesures, dimensions et relations nommées et décrites
Des vues qui combinent les cubes pour chaque domaine métier
Une seule définition de chaque KPI pour tous les assistants

Pré-agrégations : de quelques minutes à quelques secondes

Les cubes peuvent déclarer des pré-agrégations que Kortex matérialise et tient à jour dans votre infrastructure. Les questions fréquentes y trouvent leur réponse sans parcourir des millions de lignes dans le warehouse : l'agent obtient en quelques secondes ce qui prendrait des minutes.

Mises à jour automatiques selon la fréquence que vous définissez
Moins de charge sur votre data warehouse
Les droits s'appliquent aussi aux agrégats

model/ventas.yml

cubes:
  - name: ventas
    sql_table: dwh.ventas
    description: Ventas netas, sin impuestos
    measures:
      - name: facturacion
        type: sum
        sql: monto_neto
    dimensions:
      - name: region
        type: string
    pre_aggregations:
      - name: ventas_por_region_mes
        measures: [facturacion]
        dimensions: [region]
        granularity: month
        refresh_key: {every: 1 hour}

Définie dans des fichiers, dans votre propre Git

La couche sémantique vit dans des fichiers de configuration YAML, dans un dépôt de votre entreprise. Votre équipe la modifie comme n'importe quel code : pull requests, revue et validation automatique. Chaque modification approuvée arrive en production en quelques secondes, sans rien redémarrer.

Format ouvert et lisible, sans langage propriétaire
Historique complet de qui a modifié chaque indicateur et pourquoi
Branches distinctes pour le développement et la production

Connexion à Excel et aux outils de BIBientôt

Les mêmes indicateurs gouvernés et les mêmes droits, aussi depuis Excel et vos outils de BI.

Pourquoi Kortex

Mieux que brancher l'IA directement sur la base de données. Plus ouvert qu'une couche sémantique de plateforme.

	IA branchée directement sur la base de données	Couche sémantique de plateforme (Microsoft Fabric ou autres)	Kortex
Où résident vos données	Dans votre base, mais l'IA peut lire tout ce que le compte voit	Doivent souvent être déplacées ou répliquées dans le cloud du fournisseur	Dans votre warehouse. Kortex tourne dans votre infrastructure et ne copie aucune donnée
Qui voit quoi	Un compte technique partagé, sans identité individuelle	Droits individuels, au sein de l'écosystème du fournisseur	Votre identité d'entreprise, avec des droits par indicateur et par ligne à chaque requête
Des réponses cohérentes	SQL généré au hasard, jointures inventées, KPI différents à chaque fois	Indicateurs définis dans le modèle sémantique	Indicateurs validés dans des cubes, identiques pour tous les assistants
Rapidité	Requêtes lourdes sur des tables brutes : des minutes	Dépend de la capacité souscrite	Pré-agrégations dans votre infrastructure : des secondes
Assistants compatibles	Ceux que vous intégrez, un par un	Pensée avant tout pour l'assistant du fournisseur	claude.ai, ChatGPT, Copilot, Claude Code, Cursor et d'autres, via des standards ouverts
Modèle sémantique	Inexistant : l'IA interprète le schéma	Dans le format et les outils du fournisseur	Fichiers YAML ouverts, dans votre propre Git
Adoption	Immédiate, mais sans contrôle	Exige souvent de migrer les données et d'adopter toute la plateforme	Sur votre warehouse actuel, en quelques semaines

Où résident vos données

IA branchée directement sur la base de données: Dans votre base, mais l'IA peut lire tout ce que le compte voit
Couche sémantique de plateforme (Microsoft Fabric ou autres): Doivent souvent être déplacées ou répliquées dans le cloud du fournisseur
Kortex: Dans votre warehouse. Kortex tourne dans votre infrastructure et ne copie aucune donnée

Qui voit quoi

IA branchée directement sur la base de données: Un compte technique partagé, sans identité individuelle
Couche sémantique de plateforme (Microsoft Fabric ou autres): Droits individuels, au sein de l'écosystème du fournisseur
Kortex: Votre identité d'entreprise, avec des droits par indicateur et par ligne à chaque requête

Des réponses cohérentes

IA branchée directement sur la base de données: SQL généré au hasard, jointures inventées, KPI différents à chaque fois
Couche sémantique de plateforme (Microsoft Fabric ou autres): Indicateurs définis dans le modèle sémantique
Kortex: Indicateurs validés dans des cubes, identiques pour tous les assistants

Rapidité

IA branchée directement sur la base de données: Requêtes lourdes sur des tables brutes : des minutes
Couche sémantique de plateforme (Microsoft Fabric ou autres): Dépend de la capacité souscrite
Kortex: Pré-agrégations dans votre infrastructure : des secondes

Assistants compatibles

IA branchée directement sur la base de données: Ceux que vous intégrez, un par un
Couche sémantique de plateforme (Microsoft Fabric ou autres): Pensée avant tout pour l'assistant du fournisseur
Kortex: claude.ai, ChatGPT, Copilot, Claude Code, Cursor et d'autres, via des standards ouverts

Modèle sémantique

IA branchée directement sur la base de données: Inexistant : l'IA interprète le schéma
Couche sémantique de plateforme (Microsoft Fabric ou autres): Dans le format et les outils du fournisseur
Kortex: Fichiers YAML ouverts, dans votre propre Git

Adoption

IA branchée directement sur la base de données: Immédiate, mais sans contrôle
Couche sémantique de plateforme (Microsoft Fabric ou autres): Exige souvent de migrer les données et d'adopter toute la plateforme
Kortex: Sur votre warehouse actuel, en quelques semaines

Comparaison générale. Les fonctionnalités de chaque plateforme varient selon le produit et la licence souscrite.

La console

Qui voit quoi, toujours sous vos yeux.

Votre équipe gère accès, rôles et filtres depuis une console web, et peut répondre en quelques secondes à la question qui compte le plus pour l'audit.

Matriz de accesos de Kortex: usuarios por cubo, con sus roles y filtros de fila

Matrice des accès : chaque utilisateur, ses rôles, ce qu'il voit de chaque cube et les filtres de ligne qui lui sont appliqués.

Filtros de fila de un rol: región igual a EMEA en cada cubo

Filtres de ligne par rôle : un utilisateur Ventes EMEA ne voit que les lignes de sa région, dans tous les cubes.

Búsqueda inversa: qué roles y usuarios pueden ver la facturación

Recherche inversée : quels rôles et quelles personnes peuvent voir le chiffre d'affaires, et avec quels filtres.

Fonctionnalités

Tout ce dont la DSI a besoin pour dire oui.

Les assistants que vos équipes utilisent déjà

Une seule URL connecte Kortex à claude.ai, ChatGPT, Claude Desktop, Claude Code, Cursor et VS Code. Pour les GPT personnalisés et Copilot Studio, des actions avec une spécification OpenAPI prête à coller.

Identité d'entreprise individuelle

Chacun se connecte avec son compte Entra ID ou Google. Ni comptes partagés, ni mots de passe locaux.

Droits par indicateur et par ligne

Définissez par rôle les mesures et dimensions visibles, et quelles lignes, par exemple région = EMEA. Ils s'appliquent côté serveur et l'agent ne peut pas les contourner.

Des KPI gouvernés

Les réponses s'appuient sur une couche sémantique aux définitions métier validées, versionnée dans votre Git avec revue et validation automatique.

Des requêtes sûres

Pas de SQL libre : uniquement des requêtes agrégées sur la couche sémantique, via un utilisateur de base de données en lecture seule.

Recherche sémantique d'indicateurs

L'agent trouve le bon indicateur par son sens, en plusieurs langues, et uniquement parmi ceux que l'utilisateur est autorisé à voir.

Audit complet

Chaque requête enregistre qui, quand, depuis quelle application, quels indicateurs, quels filtres et avec quel résultat. Les données renvoyées ne sont jamais conservées.

Revue des accès

Matrice de qui peut voir quoi, recherche inversée par indicateur (« qui peut voir le chiffre d'affaires ? ») et droits effectifs par personne.

Console d'administration

Utilisateurs, rôles, applications connectées, SSO, sources de données et audit dans une console web. Modifications sans redémarrage.

Se connecte à votre data warehouse

PostgreSQL
Amazon Redshift
Snowflake
BigQuery
SQL Server
Databricks
MySQL
ClickHouse
Athena
Trino
Oracle
DuckDB

Pour la DSI et la sécurité

Vos données, toujours sous votre contrôle.

Les données restent dans l'entreprise

Kortex s'installe dans votre cloud ou sur vos serveurs. Il ne copie ni n'indexe aucune donnée métier : seulement les noms et descriptions du modèle.

Dataforge n'accède pas à votre infrastructure

Ni accès distant, ni agents, ni tunnels. Votre équipe décide quand installer chaque version.

Kortex n'appelle aucun modèle d'IA

Ce sont les agents qui appellent Kortex, pas l'inverse. Aucun flux sortant vers des fournisseurs d'IA n'est nécessaire.

Identifiants chiffrés

AES-256-GCM, avec la clé maîtresse hors de la base de données. Une sauvegarde ne révèle aucun mot de passe.

Fermé par défaut

Sans rôle, on ne voit rien. La console d'administration ne répond qu'aux plages IP de votre réseau.

Aucune télémétrie, sauf si vous l'activez

Si vous l'activez, seuls des comptages et des latences sortent, et vous voyez le contenu exact avant l'envoi.

Options de déploiement

Dans votre VPC AWS via un modèle CloudFormation : sans SSH, disque chiffré, accès par Session Manager
Sur vos serveurs avec Docker Compose
Uniquement derrière le VPN, pour les clients desktop
Sans connexion Internet, avec des images chargées manuellement

Déploiement

De l'installation à la production en quelques semaines.

Une demi-journée

Installation

Un script qui ne demande que deux noms DNS et une adresse e-mail. Le SSO et la connexion au warehouse se configurent depuis la console.

1 à 2 semaines

Rôles et tests

Les rôles sont définis puis testés avec de vrais utilisateurs dans un environnement de développement.

Production

Agents connectés

La configuration est reproduite en production, chacun connecte son assistant et les administrateurs sont formés.

< 10 s

pour qu'une modification du modèle sémantique arrive en production, sans redémarrage

~1 min

pour une mise à jour de version, avec sauvegarde préalable et retour arrière

90 jours

d'audit par défaut, avec graphiques d'activité et synthèse par personne

FAQ

Questions fréquentes sur Kortex

Uniquement les indicateurs que ses rôles autorisent et les lignes que ses filtres autorisent. Sans rôle, il ne voit rien. Les droits sont vérifiés côté serveur à chaque requête.

Amenez l'IA à vos données sans perdre le contrôle.

Nous vous montrons Kortex en action avec un vrai assistant et des rôles d'exemple, et passons en revue ensemble les exigences de votre DSI.

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Vous remplissez un court formulaire sur votre processus, vos systèmes et vos volumes afin de valider la pertinence avant d'organiser un échange.

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