Knowledge Catalog réunit les définitions métier de six écosystèmes pour les agents IA

1Présentation

Google Cloud étend Knowledge Catalog, son dispositif de contexte pour les données et les agents. Le service rassemble les définitions métier déjà présentes dans plusieurs outils pour éviter qu’un assistant n’improvise le sens d’un indicateur.

L’annonce du 29 octobre généralise le support de six écosystèmes. Les formules, relations et métadonnées rejoignent un graphe commun, une carte reliant les actifs et leurs dépendances, sans demander de déplacer les données ou de réécrire toute la logique.

2Ce qui change

Google Cloud généralise l’ingestion de modèles sémantiques issus notamment de Looker, dbt, Snowflake, Databricks et SAP. Les définitions et leur provenance rejoignent un graphe commun, sans déplacer les données.

Réutiliser les définitions existantes

Knowledge Catalog prend en charge Looker LookML, BigQuery Graph, dbt MetricFlow, Snowflake Semantic Views, Databricks Metric Views et SAP CSN. Les formules et relations gardent leur provenance.

Rapprocher le sens et la qualité des données

Le graphe lie les définitions aux schémas, dépendances et signaux de qualité. Deux définitions différentes d’un indicateur restent visibles pour permettre un arbitrage explicite.

3Fonctionnement

Le catalogue ingère les modèles sémantiques, c’est-à-dire les descriptions métier des données, puis les relie aux actifs sous-jacents. Un agent peut utiliser ce contexte avant de préparer sa requête.

4Usages possibles

Responsables données, analystes et équipes qui relient des agents IA aux indicateurs de plusieurs systèmes. Choisir un indicateur et vérifier ses définitions dans chaque système avant de l’exposer à un agent.

5Accès et limites

L’accès dépend des systèmes et connexions concernés. Le support sémantique est annoncé en disponibilité générale, mais Knowledge Studio, l’interface d’exploration et de gouvernance, reste en aperçu. Les définitions contradictoires sont conservées avec leur provenance et doivent être rapprochées par les responsables des données. Les gains annoncés de précision, latence et consommation viennent de tests internes, sans protocole indépendant vérifié ici. Le contexte ne garantit pas à lui seul l’exactitude d’une réponse ou la qualité des données.

Conditions d’accès. Support sémantique annoncé en disponibilité générale. Connexions aux systèmes concernés nécessaires. Knowledge Studio reste en aperçu.

6Pour votre projet

Choisir un indicateur et vérifier ses définitions dans chaque système avant de l’exposer à un agent.

• Les conditions d’accès et le périmètre correspondent-ils au projet ?
• Les résultats et limites ont-ils été vérifiés dans le contexte réel ?

Le support d’une définition ne résout pas automatiquement ses divergences avec une autre.