Scrydon en un après-midi
Une orientation de trois heures sur l'ensemble de la plateforme : le problème qu'elle résout, le modèle mental, les données et les connaissances, les ontologies, les agents, la gouvernance, et la place de Scrydon parmi les alternatives.
Ce cours s'adresse à toute personne qui débute avec Scrydon : un nouveau collègue, un nouvel utilisateur, l'ingénieur d'un partenaire. Il ne suppose aucune connaissance préalable en IA, en plateformes de données ou en ontologies. Chaque terme est expliqué la première fois qu'il apparaît.
Il comporte sept modules. Chacun vous présente l'idée en termes simples, puis la façon dont Scrydon la met en œuvre, puis où approfondir. Lisez-les dans l'ordre : chacun s'appuie sur le précédent. Comptez environ trois heures, y compris les liens que vous choisirez de suivre.
Chaque module s'ouvre sur une courte vidéo commentée (environ trois minutes, sous-titrée) qui couvre le même contenu. Regardez-la d'abord pour avoir une vue d'ensemble, ou passez-la et lisez directement.
Vous préférez apprendre en pratiquant ? Lisez les modules 1 et 2, suivez ensuite Prise en main (10 minutes), puis revenez pour les modules 3 à 7. La partie pratique rend le reste concret.
Module 1 — Le problème que résout Scrydon
La plupart des organisations disposent désormais de l'IA. Rares sont celles qui ont changé leur façon de travailler.
Un assistant conversationnel aide une personne pour une tâche : résumer ceci, rédiger cela. C'est utile, mais le processus autour de cette personne repose toujours sur des transmissions, des boîtes de réception et des réunions. Un dossier reste des jours dans la file d'attente de quelqu'un, non parce que quelqu'un est lent, mais parce que la personne suivante a besoin d'informations provenant de trois systèmes et d'un collègue en congé.
Pour certaines organisations, c'est encore plus difficile. Les banques, la défense, les administrations publiques, la santé et les infrastructures critiques partagent trois contraintes :
- Leurs données ne peuvent pas sortir. Elles sont classifiées, réglementées ou tout simplement trop importantes pour être envoyées dans le cloud de quelqu'un d'autre ; les outils d'IA que tout le monde utilise ne peuvent donc pas les atteindre.
- Leurs décisions doivent être expliquées : à un régulateur, à un tribunal, à un conseil d'administration ou lors d'un retour d'expérience. Une IA incapable de montrer d'où vient une réponse ne peut pas être utilisée.
- Leurs équipes sont sous tension. Les experts partent à la retraite, les effectifs n'augmentent pas et le travail se complexifie.
Scrydon existe pour que ces organisations puissent mettre l'IA au service de leurs processus réels, entre leurs propres murs, avec une trace de chaque étape.
Module 2 — Le modèle mental : un nouveau collègue
La manière la plus simple de comprendre Scrydon est de penser à la façon dont vous intégrez un nouveau collègue compétent à un poste critique. Vous ne lui remettez pas les clés dès le premier jour. Vous lui donnez :
| Ce que vous donnez à un nouveau collègue | Ce que fait Scrydon | Où cela se trouve dans Scrydon |
|---|---|---|
| Une boîte de réception. Il voit les rapports, alertes et demandes qui arrivent. | Il voit ce qui arrive, depuis les outils que vous utilisez déjà : e-mail, chat, documents, systèmes métier, capteurs et flux. | Extensions, Déclencheurs, Analytics |
| Une intégration. Vous lui apprenez ce qui compte ici : nos clients, nos actifs, nos dossiers. | Il apprend votre organisation : une compréhension partagée de ce qu'est chaque chose et de la façon dont tout est relié, validée par vos propres équipes. | Ontologie, bases de connaissances |
| Un mandat. Préparer et proposer jusqu'à cette limite ; au-delà, une personne nommément désignée signe. | Il agit dans les limites de son mandat. Il rassemble, relie et rédige. Lorsqu'un jugement est nécessaire, une personne décide, et rien n'avance tant qu'elle ne l'a pas fait. | Agents, étapes d'approbation dans les process flows |
| Le manuel. Voici comment nous faisons les choses ici. | Il suit vos procédures, de la même manière à chaque fois, entre équipes, systèmes et jours. | Workflows, process flows |
| Le dossier. Tout ce qu'il a fait est consigné. | Chaque étape a un nom, une raison et une source. | Journalisation d'audit |
| Un bureau dans vos locaux. | Il s'exécute là où vos données ont le droit de se trouver : dans vos locaux, sur un cloud européen ou de manière totalement déconnectée. | Déploiement |
Les quatre lignes centrales forment une boucle que vous rencontrerez peut-être ailleurs dans cette documentation : Observer, Orienter, Décider, Agir. Scrydon observe ce qui arrive, l'oriente à la lumière de ce que sait votre organisation, laisse les personnes décider lorsqu'un jugement est nécessaire, et agit en exécutant votre procédure et en réinscrivant le résultat. Chaque passage dans la boucle enrichit un peu les connaissances de l'organisation.
Les applications que vous verrez
Scrydon est une plateforme unique, surmontée de quelques applications. Vous passez de l'une à l'autre depuis la barre latérale.
| Application | Ce que vous y faites |
|---|---|
| Chat | Poser des questions, rechercher dans vos bases de connaissances, exécuter des workflows, le tout dans une même conversation. Voir Chat. |
| Agentic | Construire des workflows sur un canevas visuel, configurer des automatisations, exécuter des process flows. Voir Architecture → Agentic. |
| Analytics | Transformer des fichiers et des sources en tables gouvernées, les interroger, travailler dans des notebooks, modéliser votre organisation dans l'ontologie. Voir Analytics. |
| Horizon (accès anticipé) | Une vue cartographique en direct d'une opération. Voir Horizon. |
| Platform | Organisation, espaces de travail, personnes, extensions, paramètres de sécurité. Voir Plateforme. |
L'organisation et l'espace de travail sont les deux conteneurs dans lesquels tout réside. Une organisation est la frontière de plus haut niveau : rien ne passe d'une organisation à une autre. Un espace de travail est l'espace d'une équipe au sein de l'organisation ; il contient ses workflows, ses bases de connaissances et ses fichiers. Voir Espaces de travail.
Module 3 — Données et connaissances
Les organisations détiennent deux types d'informations, et Scrydon les traite différemment.
Les données structurées sont des lignes et des colonnes : transactions, inspections, niveaux de stock, relevés de capteurs. Dans Scrydon, elles deviennent une table gérée. Vous téléversez un fichier ou connectez une source, Scrydon déduit les colonnes et leurs types, et vous classifiez la table et ses colonnes sensibles afin que chaque personne les voie affichées, masquées ou pas du tout. Les tables gérées sont stockées sous forme de tables Apache Iceberg ouvertes, un format de table ouvert largement pris en charge : d'autres outils peuvent donc les lire et vos données ne sont jamais enfermées dans un format que seul Scrydon comprend. Voir Tables gérées et Iceberg.
Les contenus non structurés sont des documents : politiques, rapports, manuels, comptes rendus de réunion, e-mails. Dans Scrydon, ils vont dans une base de connaissances.
Ce que « connaissance » signifie ici
Déposer un fichier quelque part n'est pas la même chose que savoir ce qu'il contient. Scrydon sépare volontairement les deux :
- Le stockage répond à la question « où est le fichier ? » Il conserve des octets que vous pouvez parcourir et télécharger.
- Une base de connaissances répond à la question « que savons-nous ? » Les documents y sont ajoutés délibérément, analysés à la recherche de secrets, dotés d'un niveau d'habilitation et indexés, afin que les agents, les workflows et Chat puissent récupérer le bon passage quand ils en ont besoin.
La récupération est ce qui permet à une IA de répondre à partir de vos documents plutôt que de son entraînement général, et de citer l'origine de sa réponse. La technique courante s'appelle RAG (retrieval-augmented generation, génération augmentée par récupération) : trouver d'abord les passages pertinents, puis les donner au modèle avec la question. Scrydon propose RAG et un second moteur, Memex, qui effectue la récupération sans utiliser de modèle du tout. Voir Base de connaissances ou stockage et Architecture → Bases de connaissances.
Règle empirique : déposer un fichier dans le stockage ne le rend pas consultable par les agents. L'ajouter à une base de connaissances, si.
Module 4 — Ontologies : une signification partagée
C'est l'idée que les nouveaux venus trouvent la plus abstraite, et celle qui compte le plus.
L'idée
Chaque organisation possède les mêmes choses, réparties entre de nombreux systèmes. Un navire est une ligne dans le système portuaire, un nom dans un rapport d'inspection, un ID dans un flux de capteurs et l'objet d'un e-mail dans la boîte de réception de quelqu'un. Chaque système a ses propres noms de colonnes et sa propre idée de ce qu'est un navire. Une personne peut faire le lien de tête. Un logiciel, et une IA, ne le peuvent pas, à moins que quelqu'un n'écrive ce qu'est un navire.
Une ontologie est cet accord écrit : les choses qui comptent pour votre organisation, leurs propriétés et leurs relations. Un navire a un nom, un pavillon et un propriétaire. Une inspection porte sur un navire. Une constatation appartient à une inspection. C'est un modèle de votre organisation, dans vos propres mots.
Comment Scrydon procède
| Concept | Signification simple | Exemple |
|---|---|---|
| Type d'objet | Une sorte de chose | Vessel, Inspection, Customer |
| Type de lien | La relation entre deux sortes de choses | Inspection → of → Vessel |
| Type d'action | Une chose que vous êtes autorisé à faire à un objet, avec des règles | AssignInspector, FileReport |
| Liaison | D'où proviennent réellement les données d'un objet | « Un Vessel est une ligne de la table port_register » |
| Branche et proposition | Les modifications sont rédigées, relues et publiées, comme un document | « Ajouter Vessel.riskScore : proposé par Anna, approuvé par Tom » |
Deux propriétés rendent l'ontologie de Scrydon pratique :
- Aucune copie. Une liaison indique à Scrydon comment construire un
Vesseltypé à partir de la source réelle au moment de la lecture. Il n'existe pas de seconde copie à maintenir synchronisée, et les mêmes règles de permissions, de masquage et d'habilitation s'appliquent au passage. - Vos équipes décident. Lorsqu'une nouvelle source arrive, l'IA peut suggérer comment ses champs correspondent à ce que l'organisation connaît déjà. La suggestion ne change rien tant qu'une personne ne l'a pas examinée, et l'auteur d'une modification ne peut pas l'approuver lui-même : c'est un autre réviseur qui décide. Chaque version est conservée.
Pourquoi l'effort en vaut la peine
L'ontologie est le coût réel de Scrydon : votre organisation doit s'accorder sur la signification des choses. Cela demande de vraies discussions entre les personnes qui détiennent les données. La contrepartie est que cet accord est réutilisable. Le premier processus que vous automatisez définit Vessel et Inspection ; le deuxième démarre avec ces éléments déjà définis et coûte donc une fraction du premier. Et les agents qui raisonnent sur « un navire avec trois constatations ouvertes » commettent bien moins d'erreurs que des agents qui devinent des noms de colonnes.
Pour approfondir : Ontologie, Concepts, Branches et propositions.
Module 5 — Les agents, et ce que signifie « agentique »
L'idée
Un modèle de langage, à lui seul, ne produit que du texte. Un agent est un modèle de langage qui peut aussi utiliser des outils : rechercher dans une base de connaissances, consulter un enregistrement, envoyer un message, appeler un système. Confiez-lui une tâche : il décide quels outils utiliser, examine les résultats et continue jusqu'à ce que la tâche soit terminée. Cette capacité à franchir des étapes, et pas seulement à répondre, c'est ce que signifie « agentique ».
Il existe deux façons de construire avec des agents :
- L'agent pilote. Le modèle décide de chaque étape suivante, en boucle. C'est flexible et adapté à l'exploration, mais le chemin peut varier d'une exécution à l'autre, ce qui le rend difficile à prévoir, à chiffrer et à auditer.
- Le processus pilote, et les agents effectuent le travail linguistique en son sein. Les étapes sont fixées lors de la conception du processus. Un agent est une étape parmi d'autres, utilisée là où il faut lire, écrire, classifier ou extraire.
Comment Scrydon procède
Scrydon est déterministe par défaut, et agentique là où cela se justifie :
- Un workflow est un graphe fixe d'étapes (appelées blocs) sur un canevas. La même entrée exécute les mêmes étapes dans le même ordre : une exécution peut donc être expliquée à partir de sa trace. Un bloc Agent est l'endroit où le modèle travaille ; des blocs typés Condition et Router décident de la branche qui s'exécute ensuite.
- Une automatisation est un agent unique doté d'une invite, d'un ensemble d'outils et d'un déclencheur, pour les tâches où laisser l'agent choisir ses étapes est le bon choix. Voir Automatisations.
- Un process flow fait progresser un dossier à travers des étapes, des personnes et des jours : une demande arrive, le travail est préparé, une personne approuve, le résultat est réinscrit. C'est là que le principe « une personne nommément désignée décide » est intégré. Voir Process flows.
- Chat est la porte d'entrée conversationnelle : il peut rechercher des connaissances, interroger les données de l'ontologie et exécuter des workflows depuis un même fil. Voir Chat.
Chaque outil qu'un agent peut appeler est typé : ses entrées et sorties sont déclarées à l'avance et vérifiées des deux côtés, de sorte que l'ensemble des actions possibles d'un workflow peut être listé avant son exécution. Et chaque étape d'agent est signalée à un gardien qui peut l'autoriser, la refuser, la modifier ou la mettre en pause, chaque décision étant chaînée dans un registre infalsifiable. Voir Pourquoi le déterminisme et Agent Control Standard.
D'où viennent les modèles
Scrydon n'est pas livré avec un modèle d'IA fixe. Les modèles, comme tout autre système externe, arrivent via des extensions : des modules installables qui apportent des modèles, des outils et des connexions à vos systèmes. Votre organisation choisit lesquels installer, y compris des modèles auto-hébergés qui s'exécutent entièrement au sein de votre propre infrastructure. Voir Extensions et Modèles compatibles OpenAI et auto-hébergés.
Module 6 — La gouvernance, et où s'exécute Scrydon
Pour les organisations auxquelles Scrydon est destiné, l'endroit où le logiciel s'exécute et ce qu'il est autorisé à faire comptent autant que ce qu'il fait.
Où il s'exécute
Scrydon est installé dans votre propre cluster Kubernetes : dans vos locaux, sur un cloud souverain européen, ou en environnement totalement isolé (air-gapped), sans aucune connexion Internet. Vos données restent dans ce cluster. Le seul trafic dont Scrydon lui-même a besoin est une vérification quotidienne de licence qui ne transporte aucune donnée client. Les fournisseurs d'IA et les systèmes métier externes ne sont contactés que si vous installez une extension pour eux.
Voir Architecture et Déploiement air-gapped.
Ce qu'il est autorisé à faire
| Contrôle | La question à laquelle il répond | En savoir plus |
|---|---|---|
| Permissions | Qui peut voir et modifier quoi, par organisation, espace de travail et équipe | Modèle de permissions |
| Classification et masquage | Quelles colonnes sont sensibles, et qui les voit non masquées | Classification et masquage |
| Habilitation | Quels documents chaque personne peut lire, selon le niveau de classification | Habilitation des bases de connaissances |
| Prévention des pertes de données (DLP) | Des données sensibles sont-elles sur le point d'atteindre un modèle ou de quitter l'organisation ? | DLP |
| Autorisation des exécutions | Ce workflow peut-il faire cela, maintenant, pour cette personne ? | Autorisation |
| Le registre | Ce qui s'est exécuté, qui l'a lancé, ce que cela a touché, et pourquoi | Journalisation d'audit |
Scrydon ne rend pas une organisation conforme ; la conformité relève de l'organisation. Ce qu'il fait, c'est produire les preuves au fil du travail, mises en correspondance avec les référentiels auxquels les organisations réglementées doivent répondre. Voir Conformité.
Module 7 — La place de Scrydon parmi les alternatives
Une organisation qui veut mettre l'IA au service de ses processus dispose de plusieurs options, et chacune est la bonne réponse pour quelqu'un. Les connaître vous aide à expliquer ce qu'est Scrydon, et ce qu'il n'est pas.
| Option | Ce en quoi elle excelle | Ce qu'elle vous laisse à faire |
|---|---|---|
| Assistants et copilotes d'IA | Rendre les individus plus rapides, rapidement | Le processus autour de l'individu reste inchangé. Rien n'agit entre systèmes, équipes ou jours. |
| Construire sur les services d'IA et de données d'un cloud public | Des outils familiers, une large gamme de services | Assembler cinq ou six services, et maintenir une gouvernance cohérente à chaque jonction. Les services s'exécutent là où le fournisseur de cloud les exécute. |
| Plateformes de données et d'analytique (lakehouses, entrepôts) | Stocker, traiter et analyser de grands volumes de données | Exécuter des processus, impliquer des personnes dans les décisions, et disposer d'un modèle de l'organisation déclaré par vos propres équipes. |
| Plateformes d'ontologie et de décision établies | Des capacités matures, des premiers résultats rapides | Souvent un engagement important dès le départ, et une dépendance envers les ingénieurs de l'éditeur pour la construire et l'exploiter. |
| Outils d'automatisation de workflows | Automatiser une tâche bien définie | Un modèle partagé de l'organisation, et la gouvernance, que vous ajoutez vous-même. |
| Assembler des composants open source | Le contrôle et un faible coût de licence | Vous devenez l'éditeur de la plateforme : identité, politiques, audit et sécurité sur chaque composant sont à votre charge, à construire et à maintenir à jour. |
La place de Scrydon : une plateforme unique qui réunit la couche de données, le modèle partagé de votre organisation, les connaissances, les agents et les processus sous un seul modèle d'identité, une seule couche de politiques et un seul registre, exploitée par vous, au sein de votre périmètre. Vous pouvez partir avec tout : vos tables sont des tables Iceberg ouvertes, et votre ontologie et vos procédures sont des définitions que vous conservez.
Ce que Scrydon ne remplace pas : vos systèmes de référence (ERP, CRM, gestion des dossiers) restent en place, et Scrydon les lit et y réinscrit les résultats. Votre fournisseur d'identité reste maître de l'identité de vos collaborateurs. Vos outils de BI et de reporting peuvent continuer à produire leurs rapports. Et Scrydon utilise des modèles d'IA plutôt que d'en fabriquer.
Le coût réel : l'accord du module 4 sur la signification des choses. C'est un vrai travail, et c'est aussi la raison pour laquelle le deuxième processus coûte moins cher que le premier.
Vocabulaire essentiel
Les dix termes que vous rencontrerez le plus souvent. La liste complète se trouve dans le Glossaire.
| Terme | Signification |
|---|---|
| Organisation / espace de travail | La frontière du locataire, et l'espace d'une équipe en son sein |
| Extension | Tout ce que vous ajoutez à Scrydon : modèles, outils, connexions à vos systèmes, ontologies, process flows |
| Table gérée | Une table typée et gouvernée de données structurées, stockée sous forme de table Iceberg ouverte |
| Base de connaissances | Des documents rendus récupérables par les agents, avec une habilitation par document |
| Ontologie | Le modèle convenu de votre organisation : types d'objets, de liens et d'actions |
| Liaison | D'où proviennent réellement les données d'un objet de l'ontologie |
| Agent | Un modèle capable d'utiliser des outils pour accomplir une tâche |
| Workflow | Un graphe fixe de blocs, dont les agents sont des blocs |
| Process flow | Une procédure qui fait progresser un dossier à travers des étapes, des personnes et des jours |
| Exécution | Une exécution d'un workflow ou d'une automatisation, avec son propre registre |
Testez-vous
Essayez de répondre à chaque question avant de l'ouvrir.
Pourquoi le téléversement d'un fichier dans le stockage ne permet-il pas à un agent de répondre à des questions à son sujet ?
Le stockage conserve des octets ; il n'a pas d'index. Un fichier devient récupérable lorsqu'il est ajouté à une base de connaissances, où il est analysé, doté d'un niveau d'habilitation et indexé.
Quelle est la différence entre une table gérée et un type d'objet de l'ontologie ?
Une table gérée est l'endroit où les données structurées sont stockées. Un type d'objet est la définition convenue par l'organisation d'une sorte de chose. Une liaison relie les deux : elle indique comment construire un objet typé à partir des lignes de la table, au moment de la lecture, sans copie.
Dans un workflow Scrydon, qui décide de l'étape suivante : le modèle ou le workflow ?
Le workflow. Le graphe est fixé lors de la conception, et des blocs typés Condition et Router choisissent les branches. Le modèle effectue le travail linguistique au sein des blocs Agent. Pour les tâches où l'agent doit choisir ses propres étapes, utilisez une automatisation.
Un analyste propose une nouvelle propriété sur un type d'objet. Que se passe-t-il avant que d'autres workflows ne la voient ?
La modification reste sur une branche de proposition jusqu'à ce que quelqu'un d'autre la relise et la publie. Son auteur ne peut pas l'approuver, même s'il est administrateur ; c'est un autre réviseur éligible qui décide. Chaque version publiée est conservée.
Qu'est-ce qui quitte le cluster du client dans une installation standard sans extension pour des services externes ?
Uniquement la vérification quotidienne de licence, qui ne transporte aucune donnée client. Une installation air-gapped vérifie sa licence hors ligne.
Quel est le principal investissement qu'une organisation doit consentir pour tirer parti de Scrydon ?
S'accorder sur la signification des choses : définir son ontologie avec les personnes qui détiennent les données. C'est cet accord qui rend chaque processus suivant moins coûteux.