Modélisation visuelle
Canvas collaboratif pour dessiner classes, propriétés, contraintes OWL/RDFS. Import .ttl, .owl, .rdf — export propre, versionnement Git natif.
Le cockpit
Pas un éditeur de plus. Un environnement de travail complet, du premier coup de crayon sur le schéma jusqu'à la pousse vers votre triple-store de production.
Canvas collaboratif pour dessiner classes, propriétés, contraintes OWL/RDFS. Import .ttl, .owl, .rdf — export propre, versionnement Git natif.
Charge tes shapes, valide en continu un échantillon de données réelles, repère les violations avant la mise en production du knowledge graph.
Métriques objectives : couverture, cohérence logique, redondance, profondeur, modularité. Un radar lisible pour ton CDO et tes architectes.
Génère un schéma Cypher prêt pour Neo4j depuis ta TBox : contraintes d'unicité par label, existence dérivée des sh:minCount, hints d'index vectoriel sur les littéraux. Idempotent, applicable en CI.
Ton extracteur NER/RE produit des entités et des relations ? Pose-les en JSON, on les matérialise en RDF, on les passe dans SHACL avec inférence OWL-RL, et on te renvoie un rapport accept/reject par triple. Aucun mauvais fait n'entre dans ton knowledge graph.
Templates natifs FIBO, HL7-FHIR, Catena-X, IDS, EuroVoc, RAMEAU, Loterre. Multilingue SKOS de base — pas un add-on payant.