GBIF
Fixed upstreamthe Global Biodiversity Information Facility
Both endpoints serving the ZooBank checklist returned 404 and five consecutive crawls had failed since 21 July, with nothing on the dataset page to say so.
Interopérabilité des données d’entreprise
Vos systèmes ne parlent pasla même langue.
L’intégration post-acquisition, les nouvelles obligations de reporting réglementaire et le raccordement de partenaires exigent tous que vos informations soient restituées dans le format d’une autre organisation. Des éléments significatifs se perdent régulièrement lors de cette conversion, et cette perte est rarement quantifiée. Nous réalisons la conversion, et nous quantifions précisément ce qui n’a pas été transmis.
68.8% to 78.0%
More right answers
When an AI answered questions about company filings, checking each answer against the document it cited took it from 68.8 per cent right to 78.0 per cent.
202
Facts lost in a handover
Moving one defence data standard into a major software vendor format silently dropped 202 links between terms. Nobody involved was told.
7 of 22
Fields with nowhere to go
Seven of that vendor 22 data types have no equivalent anywhere in the open standards, including the one that marks information as classified.
773 of 981,355
Records carrying the required ID
Weeks before a US regulator made one company identifier mandatory across nine agencies, only 773 of its own 981,355 company records had one.
Disponibilité limitée
Une évaluation d’un mois sans frais, pour les dix prochaines équipes entreprise.
Évaluez-la sur vos propres données avant tout engagement.
Ils nous font confiance
Open source
Used by engineers at
Stargazers, contributors and forkers of our open source repositories.
Périmètre de la mission
Une mission unique, et non un programme d’intégration à quatre fournisseurs.
Les organisations acquièrent généralement quatre capacités distinctes et conservent la charge de les intégrer. Nous livrons la couche sous-jacente en une seule mission, et votre direction technique peut l’évaluer intégralement avant la contractualisation.
01
Nous établissons ce que signifient vos données
La connaissance de vos données réside aujourd’hui dans des tableurs et chez quelques experts métier. Nous la formalisons, afin que l’organisation la conserve malgré les mouvements de personnel et les réorganisations.
02
Nous les mettons au format exigé
Régulateurs, partenaires et acquéreurs imposent chacun une représentation différente des mêmes informations. Nous construisons la correspondance une fois, supprimant les reprises manuelles que déclenche chaque nouvelle contrepartie.
03
Nous quantifions ce qui est perdu
La conversion entre formats est rarement sans perte, et les fournisseurs en font rarement état. Nous la mesurons et la rapportons, afin que l’exposition soit connue avant l’engagement plutôt qu’après un constat du régulateur.
04
Nous fournissons la piste d’audit
Chaque étape est consignée avec son fondement. Lorsque le régulateur, le conseil ou un acquéreur en due diligence demande des justificatifs, ils existent déjà et n’ont pas à être reconstitués dans l’urgence.
Le déploiement s’effectue entièrement dans votre propre environnement. Les données ne quittent pas l’organisation, aucun fournisseur ne s’interpose entre vous et elles, et le logiciel étant open source, votre direction de la sécurité peut l’examiner intégralement avant toute mise en production.
Domaines d’application
Des secteurs où la divergence a un coût significatif.
Registres réglementés et conformité
Vérifier qu’un registre contient bien ce qu’il déclare, avant que l’échéance ne transforme une lacune en constat.
Interopérabilité défense et secteur public
Conversions entre normes mesurées, pour qu’un programme sache ce qu’il perd avant d’engager le budget.
Recyclage et responsabilité du producteur
Des obligations démontrées plutôt qu’estimées, et déclarées deux fois de manière identique.
Données alimentaires et agricoles
Pertes et gaspillages rendus comparables entre organisations, pour qu’un objectif sectoriel ait le même sens pour toutes les parties.
Études de cas
Missions livrées, et le résultat obtenu dans chacune.
Testing Land Valuation Methods: Welsh Government
Produced a comprehensive comparative analysis across all five methodologies, published March 2026. Findings directly inform Welsh Government local government finance policy.
Lire l’étude complèteAI Ontology Extension Generator: National Digital Twin Programme
Delivered a production-ready Streamlit web application with a four-step wizard workflow, built-in validation and visualisation tools, and iterative refinement capabilities. Published on GitHub under National-Digital-Twin organisation.
Lire l’étude complèteClient confidentiel
Verified graph RAG for a multinational crop science company
Scope was retrieval across a large technical document estate with access control and encryption. We built the verification layer: every document becomes its own graph, and contradictions surface with citations rather than being averaged away. It found a classification asserted one way in four documents and the opposite in two others.
Client anonymised at their request.Vérifier
Des preuves que vous pouvez contrôler vous-même.
Nous éprouvons les normes de données publiques dont votre secteur dépend déjà, et nous publions les défauts constatés. Chaque ligne correspond à un défaut réel, à une correction réelle et à un lien vers le fil public où les responsables ont répondu.
Semantica
Merged upstreama knowledge graph library with an RDF export path
Audited and then repaired the whole export path: seventeen issues filed and ten pull requests merged, covering deterministic identifier minting, a declared vocabulary, JSON-LD payloads that a plain parser can actually read, typed literals, timezone-qualified timestamps, and SHACL shapes that had never once matched the data they were written to validate..
Voir toutes les normes éprouvées
22 merged pull requests and 65 issues filed across 44 organisations.
Ce qui nous distingue
Trois voies d’achat. Une seule arrive en production.
A graph database
You get storage and a query language. The modelling, the validation and the question of whether the model is right stay with you, which is where the cost and the risk live.
A consultancy
You get a model and a slide deck. When the people leave, the reasoning behind the model leaves with them, and nothing in the build stops it drifting afterwards.
This
You get the model as infrastructure, the validation running in your pipeline, and the evidence trail. When something breaks the ontology, your build fails rather than your users finding out.
Échangeons
Indiquez-nous ce que votre IA doit impérativement satisfaire.
Exposez le besoin en quelques lignes. Nous vous dirons s’il s’agit de la solution appropriée, y compris lorsque ce n’est pas le cas.
Ou écrivez à fabio@thetesseractacademy.com