Cartographie assistée
La cartographie assistée par l'IA
Import, guide d'entretien, propositions d'un assistant IA connecté par MCP, contrôle des données manquantes. Un humain valide chaque proposition.
Serveur MCP & API
Le serveur MCP d'OTS permet à un agent IA de lire la DTO, de l'analyser et de proposer des améliorations ; l'API donne le même accès à vos intégrations.
Le problème
Vos agents IA raisonnent sur des documents. Ils n'ont aucune vision fiable de l'organisation.
Ce que fait OTS
Contexte, schéma, objets et relations d'un scénario : l'agent sait qui fait quoi, avec quels outils et quelles données.
L'agent obtient la même analyse que le Workspace : charge, goulots, dépendances, opportunités d'automatisation.
Les modifications proposées par un agent arrivent en brouillon et attendent la validation d'un humain.
Jetons dédiés par organisation, droits en lecture ou en proposition, journal de chaque appel.
# Outils exposés par le serveur MCP d'OTS ots_context() → organisations, espaces, scénarios accessibles ots_schema() → types d'objets et de relations ots_read_model(scenario_id, type="task") ots_analyze(scenario_id) → charge, goulots, opportunités ots_propose_changes(scenario_id, changes) → brouillon, validé par un humain dans Cartographie assistée
Exemple concret
« Lis le scénario Noël, identifie les trois tâches les plus répétitives de l'administration des ventes et propose un agent pour la première. » L'agent répond avec un brouillon à valider dans Cartographie assistée.
Dans l'application
L'écran tel qu'il est aujourd'hui, sur l'organisation de démonstration Horizon Services (données fictives).
Cartographie assistée
Import, guide d'entretien, propositions d'un assistant IA connecté par MCP, contrôle des données manquantes. Un humain valide chaque proposition.
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