ObjectOS Community, Cloud et Enterprise
L’ontologie est le logiciel
Une plateforme pour créer et gouverner des applications métier avec l’AI.
Une ontologie métier exécutable. L’AI l’écrit, le runtime l’exécute, les agents l’opèrent, vous la possédez.
- Exécutable
- Le runtime l’exécute
- Rédigeable par l’AI
- L’AI l’écrit
- Opérable par les agents
- Les agents l’opèrent
- Vous la possédez
- Des métadonnées ObjectStack ordinaires ; l’export vers le runtime ouvert est prévu
Comment les équipes métier l’utilisent
Ce que l’AI prend en charge pour chaque équipe, et ce qu’une personne approuve encore
Service client
L’AI classe chaque ticket, retrouve les articles de connaissance et rédige des réponses sourcées ; l’agent confirme ce qui part, et une étape de validation du flow peut retenir les réponses de remboursement ou de compensation jusqu’à l’accord d’un responsable.
Voir le scénario →Finance et achats
L’AI vérifie les notes de frais au regard de la politique et du budget et, une fois les données fournisseurs et livraisons connectées, signale le risque fournisseur avant l’approbation de l’achat ; finance et achats approuvent avec les preuves sous les yeux.
Voir le scénario →Ventes
Les commerciaux mettent à jour le CRM en langage naturel, et l’AI prépare le prochain rendez-vous client ; chaque modification proposée attend leur confirmation.
Voir le scénario →L’AI dans le produit
Interroger, modifier et construire en langage courant. Vous voyez la source et confirmez le changement.
Intégrée à ObjectOS Cloud et Enterprise (en préversion sur Enterprise). L’AI travaille avec les permissions de la personne qui l’utilise et ne voit jamais plus qu’elle.
Développeurs : connectez votre propre agent via MCPInterroger : chaque chiffre cite sa source
Posez vos questions métier en langage courant. Chaque réponse indique d’où viennent ses chiffres — l’objet, les filtres, ce qui a été mesuré et comment c’est regroupé — et renvoie vers les enregistrements concernés. Elle ne lit que ce que la personne qui pose la question a le droit de voir.
Les modifications de l’AI vous attendent
Quand vous demandez à l’AI de créer ou de modifier un enregistrement, elle propose la modification et affiche l’ancienne et la nouvelle valeur. Rien n’est enregistré avant votre confirmation, puis la modification s’exécute avec vos permissions. L’AI intégrée modifie un enregistrement à la fois ; elle ne peut ni supprimer d’enregistrements ni les modifier en masse.
L’AI construit l’application
Décrivez l’application ou la modification voulue. Le Builder intégré prépare les objets, champs, vues et workflows ; une modification d’une application en production qui contient des enregistrements attend en brouillon qu’une personne la publie.
Comment il se branche sur l’existant
Conservez les systèmes efficaces. Ajoutez un runtime gouverné pour agents.
L’AI en entreprise n’a pas besoin d’un nouveau chantier de reconstruction ni d’une nouvelle pile de code généré. Elle a besoin d’une définition que les agents peuvent écrire, que les humains peuvent relire, et qu’un runtime gouverne à travers systèmes existants, nouvelles applications et agents AI. Vos objets et champs, relations, actions, permissions, flux, et définitions d’agents et d’outils sont cette définition — votre ontologie métier : ouverte, versionnée et à vous, pas un actif enfermé dans la plateforme d’un autre.
Ce qu’est une ontologie métier exécutable- 01
Donnez aux agents un modèle métier
Modélisez clients, commandes, équipements, dossiers et validations comme des objets que les agents peuvent lire, relier et modifier.
- 02
Étendez l’existant — en lecture seule d’abord
Fédérez une base que vous exploitez déjà comme datasource externe et modélisez ses tables en objets. La fédération est en lecture seule par défaut, et encore récente : le système de référence continue d’écrire les lignes, et l’écriture s’active délibérément, objet par objet.
Sécurité et gouvernance
Les données restent dans votre réseau. L’AI agit dans les permissions.
ObjectOS Enterprise peut déployer et exploiter des applications ObjectStack sur votre infrastructure. Données métier, identités, journaux d’audit et fichiers restent sous votre contrôle ; les agents AI accèdent aux objets via des outils gouvernés et héritent des permissions de l’utilisateur connecté.
Voir sécurité et gouvernance →Résidence des données
Connectez vos bases de données et stockages ; enregistrements, identités, journaux d’audit et fichiers y restent.
Mêmes permissions pour les personnes et l’AI
Les agents agissent comme l’utilisateur connecté et respectent les permissions d’objet, d’enregistrement et de champ : ils ne voient pas ce que l’utilisateur ne peut pas voir. Sur Enterprise, la visibilité des enregistrements peut aussi suivre la hiérarchie de votre organisation : sa propre unité, son unité et celles qui en dépendent, ou ses propres enregistrements et ceux de ses subordonnés.
Approbation et audit
Les modifications de l’AI sur une application en production qui contient des enregistrements attendent en brouillon qu’une personne les publie, et les étapes de validation des flows soumettent les décisions métier à un valideur. Lectures et écritures d’enregistrements et changements de droits peuvent être audités ; l’audit de chaque appel d’outil de l’AI intégrée fait partie de la gouvernance AI sur Enterprise.
Fonctionne sur votre infrastructure
ObjectOS Enterprise fonctionne dans votre réseau comme un runtime Node.js avec votre base, vos secrets et votre ingress : dans un VPC, sur des serveurs locaux avec Docker ou votre propre plateforme, ou en réseau isolé avec des images de conteneur offline, des modèles locaux et une identité interne.
Éditions et comparatif
Choisissez une édition. Voyez ce qui change.
ObjectOS existe en trois éditions : ObjectOS Community, open source et gratuite à auto-héberger ; ObjectOS Cloud, hébergée dans le navigateur, sans rien installer ; et ObjectOS Enterprise, autogérée sur votre propre infrastructure. Votre ontologie est faite de métadonnées ObjectStack ordinaires. Son export depuis ObjectOS Cloud ou ObjectOS Enterprise, pour l’exécuter sur le runtime open source ObjectStack, est prévu.
Comparer les éditions et les tarifs Construit sur le protocole ouvert ObjectStack
vs Airtable
Une vraie base de données avec logique serveur et gouvernance au runtime — pas un workspace de type tableur.
Lire le comparatif →vs Retool
La logique métier est une métadonnée relisible — pas du JavaScript éparpillé entre les écrans.
Lire le comparatif →vs Lovable & Bolt
Les agents génèrent des métadonnées gouvernées avec schéma et permissions — pas une base de code jetable.
Lire le comparatif →Dernières analyses
Réflexions pratiques sur les logiciels écrits par l’AI
Comment laisser des visiteurs anonymes soumettre un formulaire dans une application métier gouvernée ? Une porte publique, large de cinq champs
Depuis la v17, l’accès anonyme aux données est toujours refusé. Seule porte ouverte : une vue de formulaire publique. Le droit vient du formulaire — cinq champs entrent, une ligne est créée, seul son id revient. Mesuré sur 18.3.0.
Pouvez-vous prouver qui a ouvert une fiche client, y compris un agent AI ? L’audit des consultations d’enregistrements et les quatre choses qu’une ligne de lecture n’enregistre jamais
Sur 18.3.0, la lecture REST d’une personne et le get_record MCP d’un agent laissent chacun une ligne read dans sys_audit_log ; liste, objet non déclaré et lecture refusée, aucune. Ce que la ligne contient, et jamais.
Les vues, les tableaux de bord et les apps sont des projections de l’ontologie : ce que cela change pour la revue
Ajoutez un champ à une app ObjectStack : la table, l’API REST, l’appel describe de MCP et le formulaire de la Console suivent seuls ; les vues, le dataset et la traduction épinglés non. Le test du nom dit lequel est lequel.
Étape suivante
Voyez ce que l’AI peut prendre en charge pour votre équipe.
Commencez gratuitement sur ObjectOS Cloud sans rien installer, découvrez comment les équipes service, finance et ventes l’utilisent, ou parlez-nous d’un déploiement sur votre propre infrastructure.