La couche sémantique vérifiée pour les agents IA.
SynaLemma répond aux questions sur vos données métier avec des règles compilées en SQL et formellement vérifiées avant exécution, sur votre propre infrastructure.
- Formellement vérifié
- Sûr par construction
- Requêtes de graphe sur SQL
- Souverain par construction
- 1,4 k étoiles GitHub
- Apache-2.0 moteurs open source
- Équipe formée au LAAS-CNRS
- Basée dans l'Union européenne
La même question à trois agents IA. Trois chiffres différents.
Chaque agent écrit un SQL valide et devine ce que « stock disponible » veut dire. Aucune erreur visible, et personne ne peut retracer le chiffre.
| Agent | Pour lui, le stock disponible, c'est… | Réponse |
|---|---|---|
| Premier | tout ce qui est en stock | 1 240 |
| Deuxième | le stock, moins les réservations pour les ordres de fabrication | 870 |
| Troisième | le stock moins les réservations, plus les commandes d'achat en attente | 2 070 |
SynaLemma écrit la définition une seule fois, la vérifie, et chaque réponse l'utilise.
D'une question à une réponse vérifiée.
- Chercher une définition
- Écrire une règle
- La vérifier formellement
- L'exécuter sur les tables
- Répondre en citant la règle
- Le chiffre
- La règle utilisée
- Lisible par les équipes
- Réutilisable
- 1
Connecter votre base
PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Trino, Presto, DuckDB, SQLite ou des fichiers. Interrogée sur place, rien n'est migré.
- 2
Poser une question
L'analyste réutilise une règle existante ou en écrit une nouvelle. Le moteur la vérifie et l'exécute sur vos tables.
- 3
Obtenir la réponse et sa règle
Chaque chiffre cite la règle dont il vient. Vos équipes peuvent la lire, la corriger ou la verrouiller.
Une couche sémantique. Quatre garanties.
Chaque règle est prouvée avant de s'exécuter.
Un vérificateur symbolique contrôle chaque règle, et des assertions en logique du premier ordre contrôlent vos données.
- Bien formée, sûre et qui termine, ou refusée avec le motif
- Les assertions renvoient les lignes qui les contredisent
- La même question compile toujours vers le même SQL
L'agent ne touche jamais directement votre base.
L'agent écrit des règles, pas du SQL. Le moteur vérifie chaque règle, puis écrit un SQL qui ne fait que lire vos tables.
- Aucune commande qui écrit, efface ou supprime vos tables
- Pas de SQL brut, pas d'injection : prouvé formellement
- Seulement les tables déclarées dans la couche, sans accès aux fichiers ni au réseau
- Fonctionne avec un compte de base en lecture seule
Order(order_id:, amount:) :- orders(order_id:, amount:);
Cleanup(order_id:) :-
Order(order_id:),
order_id == SqlExpr("0; DROP TABLE orders; --", {});Des questions de graphe, sans base graphe.
Hiérarchies, nomenclatures et chaînes d'approvisionnement deviennent des règles récursives, compilées en SQL sur les bases que vous exploitez déjà.
- Une récursion dont la terminaison est vérifiée
- Un graphe de connaissances extrait de vos tables
- Pas d'ETL, pas de seconde base, pas de migration
Souverain par construction, pas par contrat.
Données, règles et modèle restent sur votre infrastructure. Le moteur compile le SQL : un petit modèle ouvert suffit.
- Sur vos serveurs, avec le modèle de votre choix
- Sans frais au token
- Les règles sont de simples fichiers dans votre dépôt git
Déployé sur vos serveurs, avec nos ingénieurs.
- Nos ingénieurs dédiés (forward-deployed engineers) établissent chaque définition avec vos équipes
- Installé sur votre infrastructure, connecté à vos bases
- La licence couvre la maintenance et l'évolution
Pour les entreprises qui répondent de leurs chiffres.
Industrie et production
Nomenclatures, stocks, retards de livraison et défauts : une seule définition chacun.
Secteurs réglementés
Chaque chiffre remonte à une règle et aux tables qu'elle a lues.
Pilotes IA enlisés
Quelque chose que ceux qui valident peuvent lire et vérifier.
SynaLemma à l'œuvre sur l'une de vos questions.
Une démo gratuite de 30 minutes, sur une question où vos équipes ne sont pas d'accord, avec la réponse et la règle utilisée.