Connectez-vous, trouvez et utilisez plus facilement des données d'ingénierie externes sur Rescale.

Les données d'ingénierie sont rarement centralisées. Les entrées de simulation, les documents de référence, les fichiers de programme et les éléments de contexte sont souvent dispersés dans des espaces de stockage cloud, des bibliothèques SharePoint et d'autres systèmes d'entreprise. Cette fragmentation ralentit les équipes, notamment lorsque les ingénieurs doivent trouver rapidement le fichier adéquat, l'associer à une tâche ou l'intégrer à un flux de travail assisté par l'IA où le contexte est essentiel.

Rescale a récemment étendu les fonctionnalités de ses connecteurs de données pour simplifier ce processus. L'objectif est pratique : permettre aux équipes d'ingénierie de parcourir les sources de données externes, de rechercher les fichiers pertinents et d'utiliser ces données plus directement dans les tâches, les postes de travail et les expériences assistées par l'IA de Rescale, sans interventions manuelles superflues.

Plus important encore, rien de tout cela ne nécessite le remplacement des systèmes existants ni la migration des données vers un nouveau référentiel. Rescale se connecte aux systèmes déjà utilisés par les équipes, préserve le contexte et rend les données plus exploitables sur l'ensemble de la plateforme.

Explorez les connecteurs de données de Rescale pour construire une infrastructure de données contextuelle d'ingénierie afin de permettre un accès rapide aux données et aux flux de travail automatisés. 

Connectez un stockage externe sans changer votre façon de travailler

La plateforme de données de Rescale prend désormais en charge les connecteurs de production pour AWS S3, Azure Blob Storage et SharePoint — les trois systèmes sur lesquels la plupart des organisations d'ingénierie s'appuient déjà pour les rapports, les entrées de tâches, les fichiers de référence et la documentation des programmes.

Les connecteurs AWS S3 et Azure Blob de Rescale permettent aux ingénieurs de parcourir, d'attacher et d'importer des données directement depuis le stockage géré par le client vers leurs tâches et postes de travail, sans téléchargement ni rechargement manuel. Ce processus simplifié élimine les étapes de transfert redondantes et fait gagner du temps aux équipes manipulant d'importants volumes de données. De plus, les deux connecteurs évoluent pour prendre en charge des flux de travail plus rapides et plus évolutifs, adaptés aux scénarios complexes.

Le connecteur SharePoint de Rescale illustre parfaitement les cas d'utilisation de l'IA. Les documents d'ingénierie et d'entreprise, de toutes sortes, sont souvent stockés sur de vastes lecteurs SharePoint, mais seule une partie de leur contenu est pertinente pour une équipe ou un projet donné. La nouvelle fonctionnalité de filtrage des chemins permet aux administrateurs de limiter l'indexation et l'affichage des données, en restreignant l'ingestion aux sites, bibliothèques ou dossiers approuvés plutôt qu'à l'ensemble des référentiels. Cela améliore la pertinence, réduit le bruit et rend la fonctionnalité pratique dans les environnements d'entreprise où la gestion des accès et les contraintes de déploiement constituent des enjeux opérationnels majeurs.

Naviguez et importez des fichiers plus efficacement

L'une des améliorations les plus immédiates du flux de travail réside dans la possibilité de parcourir et de joindre directement des fichiers depuis un stockage connecté lors de la configuration des tâches et des postes de travail. Au lieu de parcourir manuellement l'arborescence des dossiers ou de télécharger et de recharger des fichiers, les ingénieurs peuvent localiser le contenu souhaité dans Rescale et l'ajouter à une tâche en quelques étapes seulement. 

Grâce aux améliorations apportées à la gestion des connecteurs dans l'interface d'administration, notamment les tests de connexion en temps réel, la modification des identifiants et les contrôles d'ingestion, la configuration et la maintenance des connecteurs sont désormais plus autonomes. La gestion des identifiants est également un point important : les administrateurs peuvent les mettre à jour sans interrompre les connecteurs actifs, ce qui réduit les interruptions administratives pour les équipes qui dépendent quotidiennement des données connectées.

Une recherche qui correspond à la manière dont les ingénieurs recherchent réellement des données

En pratique, la recherche dans des sources connectées signifie deux choses différentes, et il est important d'être précis sur les deux.

Les ingénieurs gérant d'importants référentiels S3 ou Azure Blob peuvent effectuer des recherches par nom ou chemin directement dans Rescale, évitant ainsi de devoir parcourir des arborescences de dossiers imbriquées pour localiser un fichier. La recherche intégrée permet aux ingénieurs de trouver des fichiers par nom ou chemin au sein d'un stockage d'objets connecté. Pour les équipes disposant d'importants référentiels S3 ou Azure Blob, cela élimine la nécessité de naviguer dans des arborescences de dossiers imbriquées pour localiser un fichier ou un jeu de données.

La recherche sémantique permet aux ingénieurs d'interroger des sources connectées en langage naturel et d'obtenir des réponses étayées, avec des références aux documents originaux. C'est cette fonctionnalité qui sous-tend aujourd'hui les requêtes de bases de connaissances via Rescale Assistant, notamment pour les contenus AWS S3, Azure Blob et SharePoint.

Ensemble, ces deux modes de recherche transforment les sources de données externes en ressources d'ingénierie plus utiles : un accès plus rapide aux fichiers pour les tâches opérationnelles et une récupération des connaissances plus approfondie pour les travaux plus complexes et nécessitant un jugement éclairé.

Sélectionnez les sources de données connectées pour trouver et analyser plus facilement et plus rapidement le contexte historique de l'ingénierie.

Une couche de données prête pour l'IA pour les flux de travail de physique agentique et IA

Des données mieux connectées améliorent directement ce que les agents peuvent faire et la fiabilité avec laquelle ils le font.

L'ingénierie numérique agentique à grande échelle intègre des agents dans des flux de travail de simulation qui tirent directement parti d'une base de connaissances ancrée dans les données réelles de l'entreprise. Lorsqu'un agent consulte une norme de conception, récupère un résultat de test antérieur ou valide une configuration par rapport à la documentation existante, il est essentiel qu'il puisse effectuer des recherches dans les sources associées avec une précision sémantique et fournir des réponses citées. Au lieu de travailler avec un contexte générique, les ingénieurs et les agents peuvent exploiter les fichiers, les rapports et les connaissances institutionnelles déjà présents dans les systèmes clients.

La même logique s'applique aux flux de travail en physique de l'IA. La création de modèles de substitution fiables repose sur l'accès à des données bien organisées et traçables. La connexion des données de simulation, des documents de référence et des résultats expérimentaux provenant de S3, d'Azure Blob ou de SharePoint au sein d'une couche structurée et interrogeable offre aux équipes d'ingénierie une base plus solide pour la gestion des jeux de données nécessaires à ces flux de travail.

Rescale structure les données connectées pour la recherche technique et l'extraction par les agents, en préservant l'attribution des sources afin que les ingénieurs et les agents puissent remonter à l'origine de chaque résultat. En interne, la plateforme d'intelligence des données de Rescale gère l'ingestion, le découpage, la vectorisation et l'extraction grâce à un pipeline RAG. Les fichiers sont dédupliqués avant leur réingestion, les métadonnées sources sont conservées pour l'attribution et le système renvoie des réponses avec des citations pointant vers les documents sources spécifiques. Cette traçabilité est essentielle pour les flux de travail d'ingénierie où la source d'un résultat ou d'une recommandation doit être vérifiable.

Tirez des enseignements utiles des résultats d'ingénierie antérieurs et appliquez-les dans les flux de travail de simulation existants. 

Les données d'ingénierie doivent être à votre service.

Les connecteurs de données de Rescale comblent le fossé entre les données d'ingénierie et leurs besoins. Ils renforcent également la base de données de la plateforme Rescale, qu'il s'agisse des simulations courantes, des flux de travail automatisés ou des applications de physique IA qui reposent sur un contexte fiable et précis.

Découvrez comment les nouvelles fonctionnalités de connexion peuvent faciliter l'accès de votre équipe aux données externes, enrichir le contexte des simulations et des flux de travail assistés par l'IA, et tirer parti des connaissances d'ingénierie déjà présentes au sein de votre organisation. Les données connectées constituent le socle de toutes les applications futures, des simulations plus intelligentes aux agents capables d'agir en fonction du contexte d'ingénierie réel. 

Apprenez-en davantage sur les connecteurs de données, disponible dans Rescale Agentic Engineering, et contactez-nous. pour vous renseigner sur la possibilité d'intégrer vos sources de données à l'expérience d'ingénierie numérique unifiée de Rescale.