Les logiciels gouvernementaux sont confrontés à la même crise de gestion de l’information que tous les autres secteurs d’entreprise, et le graphe de connaissances apparaît comme la réponse architecturale.
Nickhil Tekwani (photo, deuxième à gauche), responsable principal de l'IA appliquée chez OpenGov Inc., construit un graphique de connaissances à l'échelle de l'entreprise sur Snowflake Postgres comme réponse d'OpenGov à la crise de la gestion de l'information. La société dessert 2 000 clients étatiques et locaux à travers les États-Unis, soit environ 1 Américain sur 3, par le biais d'offres de services publics et d'infrastructures numériques. OpenGov utilise ce graphe de connaissances pour unifier les données structurées et non structurées provenant de centaines de sources en une seule couche contextuelle que les humains et les agents d'IA peuvent interroger en temps réel. L’objectif est de passer d’un support client réactif à une prestation de services proactive.
« Quand vous pensez au graphe de connaissances et au fait d'avoir toutes vos données provenant de centaines de sources de données différentes en un seul endroit, la raison pour laquelle le graphe de connaissances devient si intéressant maintenant est qu'en tant qu'agent interagissant au moment de l'exécution, il doit être performant », a déclaré Tekwani. « Les graphiques de connaissances performants, tels que celui que nous construisons sur Snowflake Postgres, constituent à 100 % l'un des meilleurs moyens d'y parvenir. »
Jon Sweet (à gauche), vice-président senior des opérations chez OpenGov, et Craig Kerstiens (deuxième à droite), directeur de l'ingénierie pour Postgres chez Snowflake Inc., se sont entretenus avec le responsable de theCUBE. Dave Vellante à la Sommet des flocons de neige 2026 lors d'une diffusion exclusive sur theCUBE, le studio de livestreaming de SiliconANGLE Media. Ils ont expliqué comment OpenGov construit son graphe de connaissances sur Snowflake Postgres, pourquoi l'unification des transactions et des analyses est une condition préalable et ce qu'exige réellement une IA fiable dans un contexte gouvernemental. (* Divulgation ci-dessous.)
L'architecture du graphe de connaissances dépend de l'unification des transactions et des analyses
La base technique qui sous-tend le graphe de connaissances d'OpenGov est l'acquisition de Crunchy Data par Snowflake, qui a introduit Postgres de niveau entreprise dans la plate-forme Snowflake et éliminé les pipelines ETL fragiles qui séparaient historiquement les systèmes transactionnels des systèmes analytiques. Kerstiens a décrit ces pipelines comme un « mal nécessaire » car ils sont fragiles et constituent un frein constant pour toute organisation essayant d’avancer plus rapidement grâce à l’IA. L'unification des transactions et des analyses sur une plate-forme unique élimine la traînée et permet au graphe de connaissances d'ingérer des données en direct et cohérentes au lieu de copies obsolètes.
« À l’ère de l’IA, où nous voulons aller plus vite, cette latence des données a un impact énorme », a déclaré Kerstiens. « Si nous pouvons intégrer cela de Postgres, votre système transactionnel, dans votre système analytique, alors nous pouvons commencer à générer beaucoup de valeur. »
Sweet a déclaré que le problème de la gestion de l'information est le principal défi qu'OpenGov est en train de résoudre, d'abord pour lui-même, puis pour ses clients gouvernementaux. L’IA ne répare pas un patrimoine de données fragmenté ; au contraire, cela amplifie la fragmentation. Les organisations qui tentent de déployer l’IA sur des données cloisonnées et non gouvernées dépenseront beaucoup d’argent et obtiendront de mauvais résultats. Le graphe de connaissances, associé à une couche sémantique fiable et à une plate-forme de données unifiée, est ce qui rend les résultats de l'IA suffisamment fiables pour les cas d'utilisation du gouvernement, où la confiance avec les électeurs est primordiale.
« Vous allez dépenser des dizaines de milliers, des centaines de milliers et des millions de dollars pour obtenir de très mauvais résultats en utilisant l'IA si vous ne disposez pas d'une couche sémantique et d'une couche de données fiables », a déclaré Sweet. « Plus vous pourrez regrouper tout cela au même endroit, plus vous simplifierez la solution technique. »
Pour l’avenir, les deux invités d’OpenGov ont déclaré que l’approche qu’ils élaborent en interne est la même que celle qu’ils ont l’intention d’apporter aux gouvernements de tout le pays. Kerstiens a décrit l'ambition de Snowflake comme faire disparaître Postgres en arrière-plan derrière une infrastructure fiable et peu glamour, permettant aux clients de se concentrer sur les résultats basés sur l'IA au lieu de maintenir des bases de données.
« Nous voulons résoudre ce problème », a déclaré Sweet. « Ensuite, nous voulons adopter cette solution et nous assurer que nous aidons les gouvernements de toute l'Amérique à résoudre ce problème pour leurs électeurs. »
Voici l'interview vidéo complète, faisant partie de la couverture par SiliconANGLE et theCUBE du Snowflake Summit 2026 :
(* Divulgation : TheCUBE est un partenaire média payant pour l'événement Snowflake Summit. Ni Snowflake, le sponsor de la couverture de l'événement theCUBE, ni les autres sponsors n'ont de contrôle éditorial sur le contenu de theCUBE ou SiliconANGLE.)
