Les agents n'échouent pas à cause de mauvais modèles. Ils échouent parce que le contexte fait défaut.
Les données sont dispersées dans différents systèmes. Le sens est enfermé dans l'esprit des gens. Les connaissances sont enfouies dans des documents que personne n'a répertoriés. C'est le contexte dont vos agents ont besoin. Vous pouvez le reconstituer vous-même à l'aide d'outils de gestion des données de référence (MDM), de catalogues et de pipelines RAG, mais cela prend des mois et tout s'effondre à chaque fois qu'un système change.
83%
des entreprises prévoient d'intégrer davantage de sources de données pour l'IA au cours de l'année à venir
42%
des organisations affirment que leurs outils d'automatisation des données ont atteint un niveau de maturité
13%
des organisations ont subi un préjudice commercial lié à l'IA en raison de données de mauvaise qualité
Comment ça marche ?
Trois niveaux de contexte : les faits, le sens et les connaissances, le tout réuni en un seul endroit.
Fournir les informations nécessaires aux agents
Transformez les silos d'applications fragmentés en « golden records » complets, synchronisés en temps réel avec les systèmes opérationnels afin que les agents puissent agir sur la base de données en temps réel.
Donner du sens aux agents
Créez des glossaires métier validés par des experts et associez-les à vos modèles Data Hub, afin que chaque champ consulté par un agent ait une signification métier vérifiée.
Transmettre les connaissances aux agents
Regroupez les documents, les billets et les données des demandes avec ces « golden records » au sein d'une base de connaissances unique que chaque agent peut consulter.
Guide d'achat ISG
Boomi Reconnue comme « exemplaire » tant dans le domaine de l'intégration des données que dans celui de l'Data Management de données de référence.
Caractéristiques contextuelles de l'IA
Disques d'or
Regroupez les doublons en enregistrements de référence fiables et cohérents à l'aide de règles de correspondance et de survie, afin que chaque agent travaille à partir du même enregistrement.
Synchronisation en temps réel
Maintenez vos données à jour grâce à une synchronisation multidirectionnelle vers SAP, Salesforce et d'autres systèmes opérationnels, dans le respect des autorisations natives de chaque système.
Glossaire des affaires
Constituez une bibliothèque centrale de définitions métier validées par des experts, dans une structure flexible de type document, afin que tous les agents partagent une même compréhension cohérente.
Associations sémantiques
Associez les termes métier validés aux entités techniques afin que chaque champ consulté par un agent ait une signification métier vérifiée.
Base de connaissances unifiée
Regroupez les données structurées et non structurées au sein d'un même schéma, qu'il s'agisse de milliers de fichiers PDF ou de vastes ensembles de données de type « Salesforce », et effectuez des recherches à l'aide d'une seule requête.
Recherche hybride
Correspondance à la fois sur le sens sémantique et les mots-clés, avec un filtrage par métadonnées et une recherche à faible latence, le tout à l'échelle de l'entreprise.
Accès contrôlé
Assurez le contrôle des accès au moment de la requête grâce à des contrôles basés sur les rôles, au masquage au niveau des champs et à une piste d'audit complète, afin que les agents n'accèdent qu'aux informations qu'ils sont autorisés à consulter.
API prêtes à l'emploi pour les agents et MCP
Fournir un contexte fiable à Boomi ,Agentstudio ou à tout autre framework grâce à des API robustes, avec la prise en charge du protocole Model Context Protocol (MCP) en cours de développement.
État de santé de l'agent
Surveillez le taux de réussite des requêtes, les résultats vides et la latence au niveau de la base de connaissances, afin de pouvoir valider et optimiser les informations récupérées par les agents.
Pourquoi utiliser « Boomi » pour le contexte de l'agent ?
Boomi réunit les données, le sens et les connaissances au sein d'une même base de données active qui relie les processus métier de plus de 30 000 entreprises.
Gouvernance universelle
La première plateforme complète de gestion du cycle de vie des agents permettant de gérer les agents natifs et tiers chez tous les principaux fournisseurs d'IA.
Une base de données éprouvée
Un expert en intégration depuis 12 ans, doté d'une solide expérience dans la mise en relation et la gestion des données, quel que soit l'écosystème.
Exécuter des agents derrière des pare-feu
Exécutez des charges de travail « agentic » sur site pour bénéficier d'un contrôle et d'une souveraineté maximaux.
À l'échelle de l'entreprise
Plus de 30 000 entreprises à travers le monde lui font confiance, et il dispose de plus de 16 certifications de sécurité.
Un pionnier
Reconnue comme pionnière dans le « Gartner® Emerging Market Quadrant™ » 2026 pour les outils de création d'agents sans code.
Lexitas transforme la gestion des données clients et ses opérations financières grâce à la plateforme Boomi
Une société spécialisée dans l'accompagnement en matière de contentieux a regroupé les données clients en double issues de 40 acquisitions pour en faire des « golden records » fiables : ce contexte permet à un agent IA d'analyser avec précision plus de 2 500 lignes de paiement par jour.
Pallion centralise des données fiables pour en faire le fondement de l'IA
Un groupe australasien spécialisé dans les métaux précieux a remplacé des centaines d'intégrations point à point par une architecture « hub-and-spoke » au sein de ses systèmes ERP, financiers et RH, centralisant ainsi les données financières, commerciales et d'approvisionnement en produits hautement sensibles dans Data Hub, afin de jeter les bases nécessaires aux requêtes en langage naturel basées sur l'IA.
Boomi a mis en place un environnement dans lequel nous savons que nous pouvons avoir confiance pour transmettre les données aux bonnes personnes et aux bons endroits, en toute sécurité et sans interruption de service.
Post Consumer Brands élabore des « golden records » pour un portefeuille en pleine expansion
Les équipes de projet, travaillant chacune de leur côté, extrayaient elles-mêmes les informations nécessaires des dossiers des employés. Cette enseigne de l'alimentation et de la grande distribution, dont le chiffre d'affaires dépasse les 4 milliards de dollars, a utilisé le Data Hub d'Boomi pour créer des « golden records » : des données de référence cohérentes partout dans le système, permettant ainsi aux applications d'accéder aux données RH dont elles ont besoin sans que le personnel ait à trier manuellement des fichiers plats.
Je souhaitais que nos développeurs cessent de créer des intégrations point à point pour se consacrer plutôt à la couche d'abstraction dans un environnement « low-code ». « Boomi » a rendu cela possible.
Goldsmiths crée un « disque d'or » pour chaque étudiant
Un établissement de l'Université de Londres a unifié son système de gestion des dossiers étudiants, ses processus d'admission, ses ressources humaines, ses finances et sa gestion de la relation client (CRM) grâce à Data Hub, remplaçant ainsi des sources disparates et des données de mauvaise qualité par un dossier de référence unique par étudiant, sur lequel le personnel et les systèmes peuvent s'appuyer.
Boomi Master Data Hub change la donne : il nous offre une source unique et fiable de données sur les élèves, ce qui nous permet de prendre des décisions éclairées et d'améliorer les résultats scolaires.
Questions fréquemment posées
Le contexte de l'agent désigne les données fiables, la signification métier et les connaissances régies dont un agent a besoin pour agir avec précision. « Boomi » rassemble ces trois éléments au sein d'une couche unique et régie, s'appuyant sur l'intégration qui assure déjà le transfert de vos données : ainsi, les agents n'ont plus à deviner et prennent les bonnes décisions.
Oui. Le contexte est fourni de manière native à Boomi etAgentstudio, ainsi qu’aux agents et frameworks tiers via des API robustes, avec une prise en charge émergente du Model Context Protocol (MCP). Il n’y a pas de dépendance vis-à-vis d’un fournisseur, ce qui vous permet de conserver les investissements que vous avez déjà réalisés en matière d’IA tout en ancrant chaque agent dans le même contexte fiable.
La plupart des agents n’échouent pas à cause du modèle, mais parce qu’ils manquent de contexte. Lorsqu’un agent s’appuie sur une « fiche de référence » vérifiée, sur des définitions métier partagées et sur des connaissances régulées, plutôt que sur des données fragmentées et contradictoires, il cesse de faire des suppositions. C’est en ancrant ainsi leurs agents que les entreprises éliminent les « hallucinations » et font passer leurs cas d’utilisation de la phase pilote à la production.