Du pilote IA à la production : combler le fossé de la gouvernance
Interroger un modèle de langage est simple. L’exploiter en production sous le contrôle de l’entreprise l’est beaucoup moins.
Dès qu’un agent doit accéder à des données d’entreprise en temps réel, être autorisé à agir et conserver une trace vérifiable de ses actions, de nombreuses équipes constatent que leur environnement IA fonctionne en dehors des mécanismes de contrôle déjà en place dans l’entreprise. Les identifiants et secrets se dispersent entre différents environnements cloud. Les données sont copiées là où l’IA est exécutée. Et chaque nouvel agent entraîne de nouveaux contrôles de sécurité et de nouveaux risques.
InterSystems IRIS® AI Hub comble cet écart en faisant de la plateforme de données elle-même l’environnement dans lequel l’IA est conçue, exécutée et gouvernée, plutôt que d’ajouter une nouvelle pile technologique à côté de l’existant. Les équipes peuvent créer des agents IA natifs, intégrer l’IA aux workflows métier avec une validation humaine, exposer la logique métier sous forme d’outils gouvernés grâce au Model Context Protocol (MCP), et connecter l’IA aux données d’entreprise en temps réel — qu’elles résident déjà dans InterSystems IRIS ou dans les différents systèmes auxquels InterSystems IRIS est connecté.
Dès qu’un agent doit accéder à des données d’entreprise en temps réel, être autorisé à agir et conserver une trace vérifiable de ses actions, de nombreuses équipes constatent que leur environnement IA fonctionne en dehors des mécanismes de contrôle déjà en place dans l’entreprise. Les identifiants et secrets se dispersent entre différents environnements cloud. Les données sont copiées là où l’IA est exécutée. Et chaque nouvel agent entraîne de nouveaux contrôles de sécurité et de nouveaux risques.
InterSystems IRIS® AI Hub comble cet écart en faisant de la plateforme de données elle-même l’environnement dans lequel l’IA est conçue, exécutée et gouvernée, plutôt que d’ajouter une nouvelle pile technologique à côté de l’existant. Les équipes peuvent créer des agents IA natifs, intégrer l’IA aux workflows métier avec une validation humaine, exposer la logique métier sous forme d’outils gouvernés grâce au Model Context Protocol (MCP), et connecter l’IA aux données d’entreprise en temps réel — qu’elles résident déjà dans InterSystems IRIS ou dans les différents systèmes auxquels InterSystems IRIS est connecté.
La valeur de l’IA repose d’abord sur une vision à 360° gouvernée
Données métiers
Pour fournir des réponses pertinentes, les applications d’IA générative et d’IA agentique doivent pouvoir accéder directement aux informations les plus utiles.
Étroitement intégré à InterSystems IRIS Vector Search et exécuté là où résident vos données, AI Hub leur donne accès à une vision complète des informations, sans avoir à multiplier les copies de données, les connexions ou les mécanismes de cache.
Étroitement intégré à InterSystems IRIS Vector Search et exécuté là où résident vos données, AI Hub leur donne accès à une vision complète des informations, sans avoir à multiplier les copies de données, les connexions ou les mécanismes de cache.
Applications métiers
Pour que les agents puissent agir, et pas seulement répondre à des questions, ils doivent avoir accès aux outils adaptés au contexte.Les agents exécutés dans AI Hub peuvent utiliser directement les outils natifs. La logique métier d’InterSystems IRIS peut également être exposée sous forme d’outils MCP en quelques clics.Vous pouvez ainsi réutiliser votre code existant, sans avoir à développer de nouvelles fonctionnalités.
Sécurité métier
Les agents ont des rôles, comme les utilisateurs humains, et leur accès aux ressources doit être gouverné. Il n’y a donc aucune raison de gérer leurs identités et leurs autorisations dans un système distinct. InterSystems IRIS AI Hub permet de réutiliser les rôles et les politiques d’accès déjà en place, afin de gouverner les agents IA et les utilisateurs humains selon les mêmes règles.
Processus métier
Dans un processus métier réel, les validations ne se résument pas à une simple demande de confirmation adressée par un chatbot à la personne présente devant l’écran.
InterSystems IRIS AI Hub s’intègre directement aux capacités d’interopérabilité d’InterSystems IRIS, notamment à ses fonctionnalités avancées de workflows humains, afin de mettre en place des processus de validation plus complets et structurés.
InterSystems IRIS AI Hub s’intègre directement aux capacités d’interopérabilité d’InterSystems IRIS, notamment à ses fonctionnalités avancées de workflows humains, afin de mettre en place des processus de validation plus complets et structurés.
La différence InterSystems
Les agents s’exécutent directement dans le système de référence
Déployer l’IA au sein même de la plateforme qui héberge les données transactionnelles en temps réel élimine toute une série de contraintes : pas d’export, pas de copie à maintenir, et aucun risque de décalage entre les données utilisées par le modèle et celles sur lesquelles l’entreprise s’appuie réellement.
Gouvernance et sécurité, de la conception à l’exécution
InterSystems IRIS AI Hub a été conçu dès l’origine pour être profondément intégré à la plateforme. L’absence de dépendances externes contribue à renforcer la sécurité de la chaîne d’approvisionnement logicielle et permet d’appliquer aux agents les mêmes politiques de sécurité qu’aux utilisateurs métier existants.
Un support client de premier plan
Nous mettons tout en œuvre pour aider nos clients à réussir et à relever tous les défis, comme en témoignent des taux de satisfaction parmi les plus élevés du marché.
Au cœur des applications les plus critiques au monde
Nos logiciels prennent en charge des applications critiques dans presque tous les secteurs, de la santé aux services financiers, en passant par la supply chain et l’exploration spatiale.
Une IA qui s’intègre à vos méthodes de travail
Développez votre IA en vous appuyant sur des modèles de conception que vous maîtrisez déjà, Intégrez la aux outils que vos équipes utilisent au quotidien et encadrez son utilisation avec les mécanismes de contrôle déjà en place.
Concevoir
Créez des agents, des assistants et des solutions de recherche d’information à l’aide des classes natives d’InterSystems IRIS ou de Python.
Les développeurs InterSystems IRIS peuvent continuer à travailler avec les méthodes qu’ils connaissent déjà. Les équipes Python et Java conservent leurs outils habituels, tout en utilisant la plateforme pour gérer la configuration et les identifiants d’accès.
Les développeurs InterSystems IRIS peuvent continuer à travailler avec les méthodes qu’ils connaissent déjà. Les équipes Python et Java conservent leurs outils habituels, tout en utilisant la plateforme pour gérer la configuration et les identifiants d’accès.
Connecter
Profitez d’une connectivité native et bidirectionnelle via le Model Context Protocol (MCP). Mettez à disposition des outils encadrés auprès des clients IA déjà utilisés par vos équipes, et permettez aux agents natifs d’InterSystems IRIS d’accéder, en retour, à des outils et sources de données externes. Ainsi, ni vos agents ni vos outils ne sont enfermés dans un écosystème fermé.
S'appuyer sur vos données
Fondez les réponses sur les données réelles de votre organisation grâce à InterSystems IRIS Vector Search, en utilisant vos données opérationnelles, cliniques et transactionnelles à jour — et non un instantané figé lors de la dernière exécution d’un pipeline.
Encadrer
Appliquez des droits d’accès basés sur les rôles aux modèles et aux outils, stockez les identifiants de connexion dans InterSystems IRIS Wallet et centralisez la gestion de la configuration, plutôt que de la gérer séparément pour chaque projet dans un environnement distinct.
Intégrez une IA gouvernée à vos données critiques
Si vous utilisez déjà InterSystems IRIS, AI Hub y ajoute directement des capacités d’IA gouvernées. Dans le cas contraire, il peut servir de couche de gouvernance entre votre IA et les systèmes déjà en place. Dans les deux cas, les agents accèdent aux données dont ils ont besoin sans qu’il soit nécessaire de les copier vers une plateforme d’IA distincte.
La logique métier, le modèle de données et les droits d’accès que vous avez déjà définis deviennent ainsi le socle sur lequel repose l’IA, au lieu de constituer des contraintes qu’elle doit contourner.
La logique métier, le modèle de données et les droits d’accès que vous avez déjà définis deviennent ainsi le socle sur lequel repose l’IA, au lieu de constituer des contraintes qu’elle doit contourner.
Ressources et documentation
14 août 2026
Vidéo
Une présentation de trois minutes des principales fonctionnalités offertes par InterSystems IRIS AI Hub.
10 août 2026
Fiche technique du produit
Un résumé de deux pages présentant les missions de l'AI Hub, à qui il s'adresse et ce qu'il remplace.
Documentation
Consultez la documentation complète du produit et lancez-vous dès aujourd'hui.
08 mai 2026
Présentation générale
Annonce concernant InterSystems IRIS® AI Hub lors de la conférence InterSystems READY 2026
See What Governed AI Looks Like on Your Data
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