La plateforme, à l'œuvre là où les enjeux sont réels.

Une plateforme unifiée couvrant cinq chantiers intégrés — EIOS v.2, détection d'anomalies, collecte web renforcée, recherche sémantique et un éditeur de catégories adossé au graphe. En son centre, un graphe de connaissances causal agentique cartographie plus de 500 types d'entités, révélant des associations qu'une recherche conventionnelle ne permettrait pas d'identifier.

EIOS surveille chaque mois plus de 60 millions d'articles et de points de données à travers la presse mondiale, les bulletins gouvernementaux et des sources multilingues. L'exigence : détecter les véritables signaux d'alerte précoce dans ce volume, coter les anomalies avec le raisonnement complet de l'IA visible pour l'analyste, et rester configurable par les administrateurs sans intervention d'ingénierie.

Les analystes travaillent depuis un tableau de bord en direct de fiches de signaux cotées, raisonnées et reliées à leurs sources, plutôt que sur des flux bruts. La sensibilité de détection et les seuils d'alerte sont réglables directement par les administrateurs. Pendant la COVID-19, le débit a décuplé en quelques jours sans dégrader la qualité du signal.

Une collecte de données propriétaire associée à un moteur d'IA et de NLP, avec des règles de classification élaborées directement avec les experts du British Museum. La capture d'écran automatisée et le suivi de versions ont consigné chaque remise en ligne, les modifications textuelles étant signalées visuellement. Le moteur a réduit plus de 20 To de données brutes à quelques dizaines de gigaoctets d'intelligence exploitable.

Le Département de l'Égypte et du Soudan devait surveiller le commerce illicite d'antiquités volées sur les sites d'enchères du web visible et du dark web. Deux problèmes définissaient la mission : la vitesse — les réseaux criminels publiaient les objets brièvement avant de les retirer et de les remettre en ligne avec des détails modifiés — et le volume — une forte proportion de faux générant un bruit considérable.

Les conservateurs travaillent depuis un tableau de bord en direct d'annonces filtrées, signalées et reliées à leurs sources, avec des outils intégrés de partage, de commentaire, de priorisation et d'attribution. Le Museum conserve l'archive complète des données à titre de preuve, et discute avec Adappt d'une plateforme de nouvelle génération intégrant LLM et interrogation en langage naturel.

Adappt a conçu l'architecture d'origine à partir de zéro, défini le modèle de données opérationnel et construit les trois sous-systèmes — plateforme de connaissances, site web public et système de gestion de l'apprentissage. Un contrôle d'accès multiniveau et des workflows couvrant tout le cycle de vie d'une épidémie ont levé les limites de l'existant. En 2024, une migration full-stack vers .NET et Blazor a été livrée sans rupture de continuité.

Le GOARN coordonne plus de 360 institutions partenaires dans le déploiement d'expertise face aux épidémies dans le monde entier. Avant 2017, il ne disposait d'aucun système dédié — une plateforme SharePoint incapable de soutenir la collaboration en temps réel, le contrôle d'accès multiniveau ou des workflows opérationnels structurés. La contrainte cardinale : la continuité opérationnelle ne pouvait être dégradée à aucun moment.

La plateforme fonctionne sans incident majeur depuis plus de neuf ans — à travers Ebola, le choléra, le MERS et la COVID-19. L'OMS n'a jamais eu à exiger de passation ni de transfert de connaissances. Adappt est l'un des quatre partenaires de développement logiciel de l'OMS agréés LTA à l'échelle mondiale.