Comprendre.
Puis décider.

Alveos articule un DAM pour organiser et gouverner les contenus, un DAC pour fédérer le savoir et le rendre exploitable par les IA, et des interfaces adaptées aux métiers. Chaque couche a une responsabilité distincte. Les sources externes peuvent alimenter directement le DAC sans passer par le DAM.

Le DAM est le socle historique Alveos : centralisation des médias et documents, métadonnées, recherche, versions, droits utilisateurs et workflows. Le périmètre exact, les formats et les volumes sont à valider sur votre projet.

Le DAM gouverne les actifs dont il est responsable. Le DAC fédère les connaissances du DAM et des autres sources autorisées pour la recherche, les assistants et les agents. Il ne remplace pas nécessairement les systèmes sources.

Non dans l’architecture proposée : le DAC peut se connecter aux sources sans imposer une migration générale. La stratégie de synchronisation, les données répliquées et les mécanismes de suppression sont à définir source par source.

Oui. Le DAC Alveos expose un MCP sécurisé (Model Context Protocol) qui permet de connecter vos propres assistants et modèles d’IA, notamment ceux d’OpenAI, Claude ou Mistral, via un outil compatible avec ce protocole. Vous pouvez ainsi développer des agents autour des données et des connaissances contenues dans le DAC, tout en conservant la maîtrise des accès : vous définissez qui peut consulter quelles informations, et les agents accèdent aux ressources selon les autorisations qui leur sont accordées. Vous gardez le choix de votre IA et le contrôle du périmètre de données mis à sa disposition.

Le parcours, les écrans et les interactions sont conçus autour du travail réel. Un portail documentaire, un Brand Center ou un espace opérateur peuvent utiliser les mêmes fondations. Le sur-mesure ne signifie ni absence de composants techniques ni développement sans maintenance.

Structurer un fonds hétérogène, enrichir ses métadonnées, retrouver les documents et rendre leurs conditions d’usage compréhensibles. L’IA peut aider à interroger ce fonds ; la qualité des réponses dépend de la qualité documentaire et des droits appliqués.

Un Brand Center réunit les contenus et les règles de marque. Un parcours peut combiner recherche d’assets, constitution d’un kit et préparation de contenus. La validation humaine, la charte et les droits de diffusion restent essentiels.

La documentation industrielle relie procédures, instructions, médias et standards à un contexte métier : site, poste, produit, version ou date d’application. L’objectif est de donner accès à la bonne information au point d’usage. Le contexte industriel et ses validations doivent être cadrés avec les équipes.

Une recherche sélectionne des extraits pertinents dans un corpus autorisé, puis le modèle utilise ces extraits pour formuler une réponse. Cela réduit les réponses sans fondement mais ne garantit pas leur exactitude. Les sources, les versions et la validation sont essentielles.

Le MCP (Model Context Protocol) sécurisé du DAC constitue un point de connexion pour les assistants IA et les agents compatibles. Il leur permet d’exploiter les données et connaissances du DAC dans le respect des autorisations accordées. Cette connexion permet de créer des agents adaptés à vos usages avec l’IA de votre choix. Les ressources accessibles et les actions autorisées sont définies pour chaque intégration.

Le site historique Alveos présente des capacités d’API et d’intégration. Les interfaces, versions, quotas, modes d’authentification et connecteurs effectivement disponibles doivent être vérifiés pour votre environnement.

Ce sont des sources candidates pour le DAC. Il ne faut pas présumer un connecteur prêt à l’emploi : accès, API, volumétrie, droits et synchronisation sont à étudier pour chaque système.

Le DAM dispose de ses règles de gouvernance des contenus. Le MCP sécurisé du DAC permet de contrôler les ressources accessibles aux assistants et aux agents : qui peut consulter quoi, et avec quelles autorisations. La connexion d’une IA ne lui ouvre donc pas un accès général à toutes les données du DAC. Pour les sources externes fédérées, la correspondance des identités et des droits se définit et se valide dans le cadre de l’intégration.

Nos infrastructures SaaS — stockage, recherche augmentée par les données (RAG) et modèles d’intelligence artificielle (LLM) — sont hébergées chez OVH. Vous restez toutefois libre de choisir un autre hébergement, y compris un déploiement sur vos propres infrastructures. Cette flexibilité est au cœur de notre approche : vous permettre de garder la maîtrise de vos données et de construire une solution adaptée à vos exigences de sécurité, de confidentialité et de souveraineté, même les plus strictes. Les modalités de déploiement sont définies avec vous pour répondre aux contraintes de votre organisation.

La sécurité logicielle est au cœur de nos priorités. Elle repose aussi sur la maîtrise des infrastructures, des protocoles d’authentification et des droits d’accès. Nous adaptons nos solutions à vos exigences de sécurité et à votre environnement pour vous donner un maximum de contrôle sur vos données, les utilisateurs autorisés à y accéder et leurs permissions. Les modalités d’hébergement, d’authentification et de gestion des accès sont définies avec vos équipes, en cohérence avec les politiques de sécurité de votre organisation.

Aucun tarif public n’est fixé dans cette présentation. Le budget dépend des volumes, utilisateurs, modules, intégrations, interfaces, hébergement et consommation IA. Le cadrage doit distinguer investissement initial et coûts récurrents.

Le calendrier dépend de la qualité du fonds, des accès aux systèmes et du périmètre. La méthode proposée commence par un cas d’usage et un corpus représentatif, puis valide l’utilité avant un déploiement progressif. Aucun délai standard n’est promis.

Cadrer un usage prioritaire et ses utilisateurs, auditer un échantillon de contenus et les droits, réaliser un pilote, mesurer la pertinence et la qualité, puis industrialiser les usages validés.

OCR, transcription, descriptions d’images et propositions de métadonnées peuvent contribuer à l’indexation. Les langues, formats, performances et coûts sont à tester. Les descriptions automatiques doivent être confrontées au vocabulaire métier.

Non. L’IA propose et assiste. Les équipes restent responsables des contenus publiés, des décisions et des consignes. Un assistant industriel ne doit pas improviser une instruction absente de ses sources validées.

La réversibilité doit couvrir fichiers, métadonnées, relations et droits, ainsi que les formats et modalités d’export. Elle se définit contractuellement. Nos modèles ouverts sont conçus pour préserver votre liberté de choix et faciliter l’évolution de votre écosystème, sans vous enfermer dans une technologie, y compris la nôtre.

Pas systématiquement. Le DAC est pensé pour fédérer des sources existantes. Le choix entre conserver, compléter ou remplacer le DAM dépend de son ouverture, de sa qualité documentaire et du besoin.

Depuis plusieurs décennies, nous accompagnons dans la durée de grands clients de tous horizons, parmi lesquels Air France, Groupe ADP, Stellantis, Bolloré, Orano, le Centre des monuments nationaux, Carrefour, Campanile, Altice, Autosur et SFR.

Cet assistant s’appuie sur la base de connaissances du site pour répondre à vos questions sur Alveos, ses solutions et ses usages. À chaque question, il recherche les informations pertinentes, puis les transmet avec votre demande à un modèle d’intelligence artificielle hébergé chez OVH. Celui-ci formule une réponse à partir de ce contexte. Les fiches utilisées sont affichées avec la réponse pour vous permettre d’approfondir le sujet.

L’hébergement du modèle n’est qu’un élément. Il faut examiner toute la chaîne : données, index, sauvegardes, prestataires, accès et contrats. Le choix d’OVH pour l’inférence ne suffit pas à qualifier seul toute une solution de souveraine.

Une intégration peut référencer un contenu et ses métadonnées via API ou embed selon les capacités disponibles. Il faut choisir explicitement entre référence distante et copie, puis gérer droits, cache, mises à jour et retraits.

Comparer avant et après : temps de recherche, taux de réponses pertinentes, usage de versions valides et effort de publication. Pour l’IA, inclure erreurs, absence de réponse et coûts. Les objectifs doivent être convenus sur un corpus représentatif.