B R A 0 B L U E P R I N T
Control Plane · governance· gouvernance
Semantic Layer · meaning· sens
Data Plane · storage· stockage
Topo Perception · capture· capture
Evidence-Driven · grounding· ancrage
MaturityMaturité ·
shipped built + deployedconstruit + déployé
partial partly builtpartiellement construit
planned spec onlyspécification seule
gap not yet speccednon encore spécifié
DoctrineDoctrine ·
DRAFT being drafteden rédaction
PROPOSED submitted for decisionsoumis à décision
ACCEPTED ratifiedratifié
Build trust, evidence by evidence.Construire la confiance, preuve par preuve.
bra0 is a local-first studio for building Knowledge Spaces: structured, sovereign repositories of what your organization knows, encoded in W3C standards (OWL, SHACL, SPARQL, PROV-O). Each fact your Knowledge Space holds is one piece of evidence : sourced, validated, governed. Once enough evidence is in place, AI agents can be required to cite the triples behind every answer they produce: grounded in your verified knowledge, traceable to its source, governed by the policies you author.
The mechanism : topo perception capture commands scan the digital, social, and physical world into your Knowledge Space ; rudof (Rust/WASM SHACL validator) enforces the shapes you author ; oxigraph runs the SPARQL queries that can ground every agent decision. Your data stays on devices you control: no third-party cloud. If bra0 disappears tomorrow, your Knowledge Space remains : every triple is in standard format, every shape is portable.bra0 est un studio local-first pour construire des Knowledge Spaces : des dépôts structurés et souverains de ce que sait votre organisation, encodés dans les standards W3C (OWL, SHACL, SPARQL, PROV-O). Chaque fait que contient votre Knowledge Space est une preuve : sourcée, validée, gouvernée. Une fois assez de preuves en place, les agents IA peuvent être contraints de citer les triplets derrière chaque réponse qu'ils produisent : ancrée dans vos connaissances vérifiées, traçable jusqu'à sa source, gouvernée par les règles que vous éditez.
Le mécanisme : les commandes de perception topo scannent le monde numérique, social et physique vers votre Knowledge Space ; rudof (validateur SHACL Rust/WASM) applique les shapes que vous éditez ; oxigraph exécute les requêtes SPARQL qui peuvent ancrer chaque décision d'agent. Vos données restent sur des appareils que vous contrôlez : pas de cloud tiers. Si bra0 disparaît demain, votre Knowledge Space reste : chaque triplet est dans un format standard, chaque shape est portable.
8
Control Planewho can access whatqui accède à quoi
9
Semantic Layermeaning + rulessens + règles
8
Data Planestorage + identitystockage + identité
5
Topo Perceptioncapture the real worldcapter le monde réel
11
Evidence-Drivenreasoning + groundingraisonnement + ancrage
Governance (GOV) · 7 capabilities, 3 sub-domainsGouvernance (GOV) · 7 capacités, 3 sous-domaines
Policies, identity, trust, audit. Who can? Who did? What's allowed? Is it compliant?Politiques, identité, confiance, audit. Qui peut ? Qui a fait ? Qu'est-ce qui est autorisé ? Est-ce conforme ?
Identity and MandatesIdentité et Mandats (GOV-1, GOV-6)
GOV-1
partialpartielDRAFTDRAFT
spec draftingSovereignty Boundaries
What it does: Lets the owner draw an explicit boundary around a Knowledge Space — who owns it, under which jurisdiction, and how ready it is to leave. Why you can trust it: the boundary is declared as data you control, not buried in a vendor's settings, resting on the founding principle that you own every byte. Partial: the declaration exists today; automated enforcement is being added.Ce que ça fait : permet au propriétaire de tracer une frontière explicite autour d'un Knowledge Space (qui le possède, sous quelle juridiction, sa disponibilité à en sortir). Pourquoi c'est fiable : la frontière est déclarée comme donnée que vous maîtrisez, pas enfouie dans les réglages d'un fournisseur, adossée au principe fondateur que vous possédez chaque octet. Partiel : la déclaration existe ; l'application automatique est en cours d'ajout.
Engineering & scientific detail
KnowledgeSpace as governance boundary. 5-layer trust stack: transport (P2P E2E, inherited from NextGraph) → crypto enforcement (smart contracts + ReadCap) → DID identity (inherited from NextGraph,did:ng:o:) → credential gate (VCs) → semantic governance (ODRL). No centralized authority: the owner controls every layer.Le KnowledgeSpace comme frontière de gouvernance. Pile de confiance à 5 couches : transport (P2P E2E, hérité de NextGraph) → application crypto (smart contracts + ReadCap) → identité DID (héritée de NextGraph, did:ng:o:) → porte d'accréditation (VCs) → gouvernance sémantique (ODRL). Aucune autorité centralisée : le propriétaire contrôle chaque couche.Layers 1-3 operational (NG transport + DID). Layers 4-5 pending (VCs + ODRL runtime enforcement).Couches 1-3 opérationnelles (transport NG + DID). Couches 4-5 en attente (VCs + application ODRL runtime).
GOV-6
partialpartielDRAFTDRAFT
spec draftingAgent Mandates
What it does: Lets a person grant a software agent a written mandate to act for them, with an explicit scope and expiry. Why you can trust it: a human always stays the responsible principal, and the agent's authority is bounded data (scope, expiry) a validator checks, not an open-ended licence. Partial: contracts and mandates validate today; some enforcement surfaces are still being wired.Ce que ça fait : permet à une personne de donner à un agent logiciel un mandat écrit pour agir en son nom, avec une portée et une échéance explicites. Pourquoi c'est fiable : un humain reste toujours le responsable, et l'autorité de l'agent est une donnée bornée (portée, échéance) vérifiée par un validateur, pas un blanc-seing. Partiel : les contrats et mandats se valident ; certaines surfaces d'application sont en cours de câblage.
Engineering & scientific detail
Agent Service Contract ontology (asc: v0.4, 628 triples). Governed agents with formal ODRL mandates. Validated by rudof CI. No runtime enforcement in bra0 code yet.Ontologie Agent Service Contract (asc: v0.4, 628 triplets). Agents gouvernés avec mandats ODRL formels. Validé par rudof CI. Pas encore d'application à l'exécution dans le code bra0.asc: ontology + CI validation. Runtime enforcement planned v0.7ontologie + validation CI. Application à l'exécution planifiée v0.7Compliance and ValidationConformité et Validation (GOV-2, GOV-4, GOV-7)
GOV-2
partialpartielDRAFTDRAFT
Consent & Usage Policies
What it does: Checks each request to use your data against the rules you set, and returns allow or deny. Why you can trust it: simple rules can be cryptographically bound so they cannot be quietly bypassed; complex ones are evaluated by SPARQL/Datalog you can inspect. Partial: policy evaluation exists; full enforcement wiring is in progress.Ce que ça fait : confronte chaque demande d'usage de vos données aux règles que vous fixez, et répond autoriser ou refuser. Pourquoi c'est fiable : les règles simples peuvent être liées cryptographiquement (impossible à contourner en silence), les complexes sont évaluées par du SPARQL/Datalog inspectable. Partiel : l'évaluation existe ; le câblage complet de l'application est en cours.
Engineering & scientific detail
ODRL 2.2 access control. Per-entity allow-lists (read/annotate/modify). Dual enforcement: simple policies via crypto-bound smart contracts (Data Plane), complex policies via semantic governance (SPARQL/Datalog). Conditions set at the sole discretion of the KnowledgeSpace owner.Contrôle d'accès ODRL 2.2. Listes d'autorisation par entité (lecture/annotation/modification). Double application : politiques simples via smart contracts crypto (Data Plane), politiques complexes via gouvernance sémantique (SPARQL/Datalog). Conditions fixées à la seule discrétion du propriétaire du KnowledgeSpace.ODRL 2.2 consentStore · Zustand store only, no query-time enforcementStore Zustand uniquement, pas d'application au moment de la requêteGOV-4
shippedlivréDRAFTDRAFT
Validation Gates
What it does: Checks your data against the shapes (rules) it must satisfy before it is accepted. Why you can trust it: one Rust validator (rudof) is the single authority — there is no second, looser checker — so a rule violation blocks the merge every time.Ce que ça fait : contrôle vos données face aux shapes (règles) qu'elles doivent respecter avant d'être acceptées. Pourquoi c'est fiable : un seul validateur Rust (rudof) fait autorité, sans second contrôleur plus laxiste, une violation bloque la fusion à chaque fois.
Engineering & scientific detail
SHACL validation via rudof CLI (full SHACL 1.2) integrated as cascade post-merge quality gate. JS layer covers ~60% (minCount, datatype, nodeKind, pattern). 6 SHACL shapes for retroeng domain.Validation SHACL via rudof CLI (SHACL 1.2 complet) intégrée comme porte qualité post-merge dans la cascade. La couche JS couvre ~60% (minCount, datatype, nodeKind, pattern). 6 shapes SHACL pour le domaine retroeng.cascade.rs::validate_shacl() · rudof CLI, post-merge gate.rudof CLI, porte post-merge. JS: sparqlShaclValidatorGOV-7
shippedlivréDRAFTDRAFT
KnowledgeSpace Lifecycle
Lifecycle stages: draft → review → published. Promotion between stages requires SHACL validation gate. Each promotion creates a PROV-O activity trace. CLI:
topo kspace promote.Étapes du cycle de vie : brouillon → revue → publié. La promotion entre étapes requiert une porte de validation SHACL. Chaque promotion crée une trace d'activité PROV-O. CLI : topo kspace promote.lifecycleService PromotionDialog topo kspace promoteGOV-8
shippedlivréDRAFTDRAFT
Backlog projection
Deterministic backlog Markdown projected from the C3 read-model: two SPARQL SELECTs read the SHACL constraints + story manifest backward into rows; C1 maps and renders (epic grouping, GIVEN/WHEN/THEN assembly). The
.rq text is read from disk, never inlined — the C3 read-model stays the single source of truth. CLI: topo backlog.Backlog Markdown déterministe projeté depuis le read-model C3 : deux SELECT SPARQL relisent les contraintes SHACL + le manifeste des stories en lignes ; C1 structure et rend (groupement par epic, assemblage GIVEN/WHEN/THEN). Le texte .rq est lu depuis le disque, jamais recopié. CLI : topo backlog.projectBacklog renderBacklogMarkdown topo backlogTraceability and CatalogTraçabilité et Catalogue (GOV-3, GOV-5)
GOV-3
shippedlivréDRAFTDRAFT
Provenance & Audit
What it does: Records who did what to your data and when, as an append-only history. Why you can trust it: entries use the W3C PROV-O standard and cannot be edited after the fact, giving an audit-compliant trail.Ce que ça fait : enregistre qui a fait quoi sur vos données et quand, sous forme d'historique en ajout seul. Pourquoi c'est fiable : les entrées suivent la norme W3C PROV-O et ne peuvent être modifiées après coup, offrant une piste d'audit conforme.
Engineering & scientific detail
PROV-O activity logging (13 types). Retention rules, audit compliance. Immutable trail. NextGraph DAG provides the append-only infrastructure; bra0 adds semantic meaning.Journalisation d'activités PROV-O (13 types). Règles de rétention, conformité d'audit. Piste immuable. Le DAG NextGraph fournit l'infrastructure en ajout seul ; bra0 ajoute le sens sémantique.PROV-O provenanceEngineGOV-5
partialpartielDRAFTDRAFT
spec draftingCatalog and Discovery
What it does: Publishes a standard catalogue of what a Knowledge Space contains so others can find and request it. Why you can trust it: the catalogue uses DCAT 3.0 verbatim, the same vocabulary open-data portals use. Partial: publication works via export today; federated discovery across peers is on the roadmap.Ce que ça fait : publie un catalogue standard de ce que contient un Knowledge Space pour qu'on puisse le trouver et le demander. Pourquoi c'est fiable : le catalogue emploie DCAT 3.0 tel quel, le vocabulaire des portails open-data. Partiel : la publication fonctionne via l'export ; la découverte fédérée entre pairs est à la feuille de route.
Engineering & scientific detail
DCAT 3.0 dataset metadata export. Entity counts, distribution format, publisher. No import, search, or discovery features yet.Export de métadonnées DCAT 3.0. Comptage d'entités, format de distribution, éditeur. Pas encore d'import, recherche ou découverte.DCAT 3 dcatCatalogService · export only, no discoveryexport uniquement, pas de découverteSemantic Layer (SL) · 9 capabilities, 3 sub-domainsCouche Sémantique (SL) · 9 capacités, 3 sous-domaines
Meaning, reasoning, schema, enrichment. What does it mean? How do concepts relate? Is the model complete?Sens, raisonnement, schéma, enrichissement. Que signifie-t-il ? Comment les concepts sont-ils liés ? Le modèle est-il complet ?
Model ConstructionConstruction de Modèles (SL-1, SL-5, SL-6)
SL-1
shippedlivréDRAFTDRAFT
Ontology Authoring
What it does: Lets you create the classes, properties and concepts of an ontology through a visual canvas and forms. Why you can trust it: it produces standard OWL 2 and SKOS, and keeps every human-readable surface tool-agnostic so your model is not tied to bra0's internals.Ce que ça fait : permet de créer les classes, propriétés et concepts d'une ontologie via un canevas visuel et des formulaires. Pourquoi c'est fiable : produit du OWL 2 et SKOS standard, et garde chaque surface lisible indépendante de l'outil, votre modèle n'est pas lié aux rouages de bra0.
Engineering & scientific detail
Create/edit OWL 2 ontologies and SKOS taxonomies. 11 entity types in multimodal NamedGraphs. Visual canvas + detail panels.Créer/éditer des ontologies OWL 2 et des taxonomies SKOS. 11 types d'entités dans des NamedGraphs multimodaux. Canvas visuel + panneaux de détail.OWL 2 SKOS rdfMutationGeneratorSL-5
partialpartielDRAFTDRAFT
Data Mapping
What it does: Turns tabular or JSON data into RDF instances following a mapping you declare. Why you can trust it: it uses the W3C RML standard with IRI templates and type coercion, and tracks provenance of what was produced. Partial: the engine is tested; the Turtle-mapping command-line path is still being wired.Ce que ça fait : transforme des données tabulaires ou JSON en instances RDF selon une correspondance que vous déclarez. Pourquoi c'est fiable : emploie le standard W3C RML avec gabarits d'IRI et coercition de types, et trace la provenance de ce qui est produit. Partiel : le moteur est testé ; le chemin en ligne de commande pour les correspondances Turtle est en cours de câblage.
Engineering & scientific detail
W3C RML TriplesMap: CSV/JSON → RDF instances. Schema inference, IRI templates, type coercion. Source provenance tracked.W3C RML TriplesMap : CSV/JSON → instances RDF. Inférence de schéma, modèles IRI, coercition de type. Provenance de source tracée.RML rmlEngineSL-6
plannedplanifiéDRAFTDRAFT
Vocabulary Composition
What it will do: assemble several vocabularies into one coherent whole without clashes. Not yet built.Ce que ça fera : assembler plusieurs vocabulaires en un tout cohérent, sans collision. Pas encore développé.
Engineering & scientific detail
Multi-vocabulary KnowledgeSpaces via prefix management. No import/merge/versioning logic implemented yet.KnowledgeSpaces multi-vocabulaires via gestion de préfixes. Pas encore de logique d'import/fusion/versionnement.Prefix declarations exist. Composition logic planned v0.8Déclarations de préfixes existantes. Logique de composition planifiée v0.8
Formalization and ReasoningFormalisation et Raisonnement (SL-2, SL-3, SL-4)
SL-2
partialpartielDRAFTDRAFT
spec draftingSchema Definition
What it does: Lets you write the shapes that define and validate your data — ShEx for structure and code generation, SHACL for governance. Why you can trust it: both are W3C standards used verbatim, and one Rust engine (rudof) compiles and checks them. Partial: authoring works; some conveniences are still being added.Ce que ça fait : permet d'écrire les shapes qui définissent et valident vos données (ShEx pour la structure et la génération de code, SHACL pour la gouvernance). Pourquoi c'est fiable : deux standards W3C repris tels quels, compilés et vérifiés par un seul moteur Rust (rudof). Partiel : la rédaction fonctionne ; des commodités restent à ajouter.
Engineering & scientific detail
ShEx shapes defined as static files. Pre-generated TypeScript ORM types. No dynamic shape authoring UI yet.Shapes ShEx définis comme fichiers statiques. Types ORM TypeScript pré-générés. Pas encore d'UI de création dynamique de shapes.ShEx static shapes + codegen. Dynamic authoring planned v0.7shapes statiques + codegen. Création dynamique planifiée v0.7SL-3
shippedlivréDRAFTDRAFT
OWL Reasoning
What it does: Infers the logical consequences of your ontology so implied facts become explicit and queryable. Why you can trust it: nine standard OWL 2 RL rules run to a fixed point in about 14 ms on a mid-size ontology — the same proven engine behind the cascade.Ce que ça fait : déduit les conséquences logiques de votre ontologie pour rendre les faits implicites explicites et interrogeables. Pourquoi c'est fiable : neuf règles OWL 2 RL standard s'exécutent jusqu'au point fixe en ~14 ms sur une ontologie moyenne, le même moteur éprouvé que la cascade.
Engineering & scientific detail
OWL 2 RL inference: 9 rules (inverseOf, symmetric, transitive, subClassOf, subPropertyOf, equivalentClass/Property). Fixed-point materialization via SPARQL INSERT. Tested.Inférence OWL 2 RL : 9 règles (inverseOf, symmetric, transitive, subClassOf, subPropertyOf, equivalentClass/Property). Matérialisation en point fixe via SPARQL INSERT. Testé.owlInference 9 rules, idempotent, 246 lines tests9 règles, idempotent, 246 lignes de testsSL-4
partialpartielDRAFTDRAFT
spec draftingSemantic Enrichment
What it does: Links your terms to other vocabularies with standard alignment relations, enriching without redefining. Why you can trust it: it uses SKOS mapping properties verbatim and records where each link came from, so alignment never quietly rewrites someone else's definition. Partial: core alignment works; broader automation is in progress.Ce que ça fait : relie vos termes à d'autres vocabulaires par des relations d'alignement standard, enrichit sans redéfinir. Pourquoi c'est fiable : emploie les propriétés de correspondance SKOS telles quelles et note l'origine de chaque lien, l'alignement ne réécrit jamais en silence la définition d'autrui. Partiel : l'alignement de base fonctionne ; une automatisation plus large est en cours.
Engineering & scientific detail
LFS-MD annotation parser extracts [text]{=uri .Class} from markdown. Bidirectional MD↔RDF sync and CodeMirror integration not yet implemented.Le parseur d'annotations LFS-MD extrait [text]{=uri .Class} depuis le markdown. Synchronisation bidirectionnelle MD↔RDF et intégration CodeMirror pas encore implémentées.LFS-MD parser only. Bidirectional sync planned v0.7parseur uniquement. Synchronisation bidirectionnelle planifiée v0.7Projection and AccelerationProjection et Accélération (SL-7, SL-8, SL-9)
SL-7
plannedplanifiéDRAFTDRAFT
Reactive Projection
What it does: Keeps a view — chart, grid, inspector — automatically up to date as the underlying data changes. Why you can trust it: a data change triggers a debounced re-evaluation of the query, so what you see reflects the current graph without a manual refresh. Planned.Ce que ça fait : maintient une vue (graphique, grille, inspecteur) à jour automatiquement quand les données changent. Pourquoi c'est fiable : un changement déclenche une réévaluation temporisée de la requête, ce que vous voyez reflète le graphe courant sans rafraîchir à la main. Planifié.
Engineering & scientific detail
SPARQL queries registered as reactive subscriptions with declared dependency IRIs. Auto re-evaluation on Zustand mutations (debounced 100ms). Powers charts, grids, and inspector auto-refresh.Requêtes SPARQL enregistrées comme souscriptions réactives avec des IRI de dépendance déclarés. Réévaluation automatique sur mutations Zustand (anti-rebond 100ms). Alimente les graphiques, grilles et le rafraîchissement auto de l'inspecteur.reactiveQueryStore useReactiveQuery · Store + bridge + hook wired. Needs E2E validation.Store + bridge + hook câblés. Nécessite validation E2E.SL-8
plannedplanifiéDRAFTDRAFT
Shape-Driven Forms
What it will do: generate data-entry forms straight from your SHACL shapes, so the form always matches the rules. Not yet built.Ce que ça fera : générer des formulaires de saisie directement depuis vos shapes SHACL, pour que le formulaire colle toujours aux règles. Pas encore développé.
Engineering & scientific detail
Auto-generate property edit forms from SHACL/ShEx shapes. XSD-to-widget mapping (text, number, boolean, IRI, langString, date). Unified InspectorPanel for all entity types. CLI:topo describe.Génération automatique de formulaires d'édition depuis les shapes SHACL/ShEx. Correspondance XSD vers composants (texte, nombre, booléen, IRI, langString, date). InspectorPanel unifié pour tous les types d'entités. CLI : topo describe.InspectorPanel ShapeFormRenderer · Panel mounted via ViewMenu. Needs canvas selection binding.Panneau monté via ViewMenu. Nécessite liaison sélection canvas.SL-9
plannedplanifiéDRAFTDRAFT
KnowledgeSpace Templates
What it does: Starts a new Knowledge Space from a ready-made bundle — model, shapes, queries and sample data. Why you can trust it: three built-in templates (SKOS taxonomy, EDGY enterprise design, research bibliography) give a validated starting point instead of a blank page. Planned.Ce que ça fait : démarre un nouveau Knowledge Space depuis un ensemble prêt à l'emploi (modèle, shapes, requêtes, données d'exemple). Pourquoi c'est fiable : trois modèles intégrés (taxonomie SKOS, design d'entreprise EDGY, bibliographie de recherche) offrent un point de départ validé plutôt qu'une page blanche. Planifié.
Engineering & scientific detail
Pre-built template bundles: TBox + shapes + queries + sample ABox. 3 built-in templates: SKOS Taxonomy, EDGY Enterprise Design, Research Bibliography. CLI:topo template list|apply|validate.Lots de modèles pré-construits : TBox + shapes + requêtes + ABox exemple. 3 modèles intégrés : Taxonomie SKOS, Design d'entreprise EDGY, Bibliographie de recherche. CLI : topo template list|apply|validate.TemplateLibraryPanel templateBridge · Panel mounted. Needs E2E apply round-trip test.Panneau monté. Nécessite test E2E d'application aller-retour.Data Plane (DP) · 8 capabilities, 2 sub-domainsPlan de Données (DP) · 8 capacités, 2 sous-domaines
Storage, ingestion, query, sync, identity. Where is the data? Who is this? How do I verify?Stockage, ingestion, requêtes, synchronisation, identité. Où sont les données ? Qui est-ce ? Comment vérifier ?
Data OperationsOpérations de Données (DP-1, DP-2, DP-3, DP-4, DP-8)
DP-1
shippedlivréDRAFTDRAFT
KG Ingestion
What it does: Loads your RDF files — Turtle, JSON-LD or N-Triples — into a working graph you can query. Why you can trust it: every file is syntax-checked as it loads, so a malformed line is caught at the door rather than corrupting the store.Ce que ça fait : charge vos fichiers RDF (Turtle, JSON-LD ou N-Triples) dans un graphe interrogeable. Pourquoi c'est fiable : chaque fichier est vérifié syntaxiquement au chargement, une ligne mal formée est rejetée à l'entrée plutôt que de corrompre la base.
Engineering & scientific detail
Load external KGs: Turtle, JSON-LD, N-Triples. Parse, validate syntax, hydrate into Oxigraph.Charger des KG externes : Turtle, JSON-LD, N-Triples. Analyser, valider la syntaxe, hydrater dans Oxigraph.topo import rdfParserDP-2
shippedlivréDRAFTDRAFT
SPARQL Operations
What it does: Runs standard SPARQL questions and updates over your graph — select facts, build new ones, ask yes/no, or modify. Why you can trust it: the same engine (Oxigraph) runs in the browser and on the server, so a query behaves identically wherever you use it.Ce que ça fait : exécute des requêtes et mises à jour SPARQL standard sur votre graphe (sélectionner, construire, tester, modifier). Pourquoi c'est fiable : le même moteur (Oxigraph) tourne dans le navigateur et sur le serveur, une requête se comporte de façon identique partout.
Engineering & scientific detail
SELECT, CONSTRUCT, ASK, UPDATE against Oxigraph WASM. QueryBridge abstracts backend. Named graph scoping. Dual runtime: TypeScript (browser/Node) + Rust native (topo query <dir> -q <file.rq|dir/>: batch .rq execution, CSV/JSON/summary output, direct oxigraph access).SELECT, CONSTRUCT, ASK, UPDATE sur Oxigraph WASM. QueryBridge abstrait le backend. Portée par named graph. Double runtime : TypeScript (navigateur/Node) + Rust natif (topo query <dir> -q <file.rq|dir/> : exécution batch de .rq, sortie CSV/JSON/summary, accès direct oxigraph).topo query · TS: oxigraphStore. Rust: cmd_query.rs + raw_query()DP-3
shippedlivréDRAFTDRAFT
JSON-LD Serialization
What it does: Exports a Knowledge Space as a standard JSON-LD document that other tools and the web can read. Why you can trust it: it follows the W3C JSON-LD 1.1 standard exactly, so what leaves bra0 stays interoperable with any conformant reader.Ce que ça fait : exporte un Knowledge Space en document JSON-LD standard, lisible par le web et d'autres outils. Pourquoi c'est fiable : conforme à la norme W3C JSON-LD 1.1, ce qui sort de bra0 reste interopérable avec tout lecteur conforme.
Engineering & scientific detail
W3C JSON-LD 1.1 serialization of a Knowledge Space. On the CLI/store path, produced viajsonld.fromRDF over an N-Quads dump (Oxigraph has no native JSON-LD writer); the browser ORM path uses jsonldService.serializeToJsonLd over an OntologyDocument.Sérialisation W3C JSON-LD 1.1 d'un Knowledge Space. Sur le chemin CLI/store, produite via jsonld.fromRDF sur un dump N-Quads (Oxigraph n'a pas d'écrivain JSON-LD natif) ; le chemin ORM navigateur utilise jsonldService.serializeToJsonLd sur un OntologyDocument.topo export --format jsonld jsonldServiceDP-4
shippedlivréDRAFTDRAFT
Export & Interoperability
What it does: Writes your graph back out in any W3C format (Turtle, JSON-LD, N-Triples) and produces a DCAT catalogue describing it. Why you can trust it: exports round-trip — what you export re-imports without loss — so you are never locked in.Ce que ça fait : réécrit votre graphe dans n'importe quel format W3C (Turtle, JSON-LD, N-Triples) et produit un catalogue DCAT qui le décrit. Pourquoi c'est fiable : les exports font l'aller-retour sans perte, vous n'êtes jamais captif.
Engineering & scientific detail
Serialize to Turtle, JSON-LD, N-Triples. DCAT metadata. Round-trip fidelity for all W3C formats.Sérialisation en Turtle, JSON-LD, N-Triples. Métadonnées DCAT. Fidélité aller-retour pour tous les formats W3C.rdfSerializer provenanceExporterDP-8
partialpartielPROPOSEDPROPOSED
spec draftingDocument Chunking
What it does: Splits a long document into passages sized for downstream processing, and scores each split against five quality checks. Why you can trust it: every split carries a provenance trail back to its source and identical input is cached, so re-runs are stable. Partial: the core evaluators work today; the meaning-aware splitting strategy is still being hardened.Ce que ça fait : découpe un long document en passages calibrés pour la suite du traitement, et note chaque découpe selon cinq contrôles de qualité. Pourquoi c'est fiable : chaque découpe garde une trace de provenance vers sa source et une entrée identique est mise en cache, les relances sont stables. Partiel : les évaluateurs de base fonctionnent ; la stratégie de découpe sémantique est encore en consolidation.
Engineering & scientific detail
Substrate preparation for unstructured documents. 5-metric Evaluator surface (SC + BI + ICC + DCC + RC, paper-faithful),chunk:EvaluationReport SHACL emission, chunk lineage via token-Jaccard prov:wasRevisionOf, Blake3 idempotence cache. Rust workspace crate bra0-chunking (text-splitter + candle MiniLM-L6-v2 + anno coref). Native build operational; WASM compat unverified per ADR-120 §17.2.Préparation du substrat pour documents non structurés. Surface Évaluateur 5 métriques (SC + BI + ICC + DCC + RC, fidèle à l'article), émission SHACL chunk:EvaluationReport, lignage de chunks par token-Jaccard prov:wasRevisionOf, cache d'idempotence Blake3. Crate Rust workspace bra0-chunking (text-splitter + candle MiniLM-L6-v2 + anno coref). Build natif opérationnel ; compat WASM non vérifiée par ADR-120 §17.2.bra0-chunking eval-cli chunk:EvaluationReport · Rust native, 49 lib tests greenRust natif, 49 tests lib au vertSovereign IdentityIdentité Souveraine (DP-5, DP-6, DP-7)
DP-5
plannedplanifiéDRAFTDRAFT
DID Attribution
Sovereign decentralized identifiers. Provided by NextGraph: every user, document and branch gets a
did:ng:o: identifier at creation. bra0 inherits this as infrastructure.Identifiants décentralisés souverains. Fourni par NextGraph : chaque utilisateur, document et branche reçoit un identifiant did:ng:o: à la création. bra0 en hérite comme infrastructure.did:ng:o: via NextGraph runtimevia le runtime NextGraphDP-6
plannedplanifiéDRAFTDRAFT
DID Resolution
Resolve a DID to its document. Provided by NextGraph: local-first resolution via the P2P mesh, never centralized. bra0 uses this for provenance attribution and access control.Résoudre un DID vers son document. Fourni par NextGraph : résolution local-first via le maillage P2P, jamais centralisée. bra0 l'utilise pour l'attribution de provenance et le contrôle d'accès.
did:ng:o: resolved by NextGraphrésolu par NextGraphDP-7
plannedplanifiéDRAFTDRAFT
DID Fusion
Merge multiple DIDs representing the same entity. Sovereign act: only the owner of both DIDs can fuse them.Fusionner plusieurs DIDs représentant la même entité. Acte souverain : seul le propriétaire des deux DIDs peut les fusionner.
topo did fuseTopo Perception (TP) · 5 capabilities, 2 sub-domains · Primary Value PropositionPerception Topo (TP) · 5 capacités, 2 sous-domaines · Proposition de valeur principale
Grounding in reality. What is actually there? Has reality changed? Are we still in sync? Without topo perception, bra0 is a static ontology editor. With it, every agent decision traces back to verified observations of the digital, social, and physical world.Ancrage dans la réalité. Qu'y a-t-il réellement ? La réalité a-t-elle changé ? Sommes-nous encore synchronisés ? Sans perception topo, bra0 est un éditeur d'ontologies statique. Avec elle, chaque décision d'agent remonte à des observations vérifiées du monde numérique, social et physique.
Reality CaptureCapture de la Réalité (TP-1, TP-2, TP-3)
TP-1
shippedlivréDRAFTDRAFT
Digital Perception
What it does: Scans a project folder, classifies every file by format, and produces a structured map of it as RDF. Why you can trust it: it works on any directory with a generic adapter, tested on a real 31-file project producing 189 triples.Ce que ça fait : parcourt un dossier de projet, classe chaque fichier par format, et en produit une carte structurée en RDF. Pourquoi c'est fiable : fonctionne sur n'importe quel dossier via un adaptateur générique, testé sur un projet réel de 31 fichiers produisant 189 triplets.
Engineering & scientific detail
topo capture <dir> · scan any project directory, classify files by format, produce ArchiMate Artifact RDF. Generic adapter: 6 format categories. Outputs ~6 triples per file (label, format, size, date, partOf).scanner n'importe quel répertoire projet, classifier les fichiers par format, produire du RDF ArchiMate Artifact. Adaptateur générique : 6 catégories de formats. Produit ~6 triplets par fichier (label, format, taille, date, partOf).topo capture · generic adapter, tested on 31-file corpus (189 triples)adaptateur générique, testé sur un corpus de 31 fichiers (189 triplets)TP-2
partialpartielDRAFTDRAFT
spec draftingSocial Perception
What it does: Reads sources — documents, bibliographies, transcripts — and extracts the people, organizations and memberships mentioned. Why you can trust it: it emits standard FOAF and ORG vocabulary verbatim and keeps private data separate by design. Partial: person and organization extraction is realized; more relation types are in progress.Ce que ça fait : lit des sources (documents, bibliographies, transcriptions) et en extrait personnes, organisations et appartenances. Pourquoi c'est fiable : émet le vocabulaire standard FOAF et ORG tel quel et sépare les données privées par conception. Partiel : l'extraction des personnes et organisations est réalisée ; d'autres types de relations sont en cours.
Engineering & scientific detail
topo social <dir> · extract EDGY entities (Person, Organisation, Capability) from markdown documents. 2-tier extraction: Tier 1 regex (deterministic, confidence 1.0/0.5) + Tier 2 NER (candle BERT, feature-gated). Structured provenance: re:extractionConfidence + re:extractionOrigin on every entity. topo annotate <dir> -e <entities.ttl> injects LFS-MD annotations ([text]{=iri .Class}) into source documents: protected zones (code blocks, headers, URLs) skipped, first-occurrence mode, confidence threshold filter.extraire les entités EDGY (Person, Organisation, Capability) depuis des documents markdown. Extraction 2 niveaux : Tier 1 regex (déterministe, confiance 1.0/0.5) + Tier 2 NER (candle BERT, activable en option). Provenance structurée : re:extractionConfidence + re:extractionOrigin sur chaque entité. topo annotate <dir> -e <entities.ttl> injecte des annotations LFS-MD ([texte]{=iri .Classe}) dans les documents source : zones protégées (blocs de code, en-têtes, URLs) ignorées, mode première occurrence, filtre de confiance.topo social + topo annotate · Rust native. Validated on 10 docs (84 entities, 51 annotations). NER tier 2 feature-gatedRust natif. Validé sur 10 docs (84 entités, 51 annotations). NER tier 2 activable en optionTP-3
partialpartielDRAFTDRAFT
spec draftingPhysical Perception
What it does: Records observations of the physical world — a sensor, what it observed, and when — as structured data. Why you can trust it: it uses the W3C SOSA/SSN standard verbatim, feeding the grounding loop that ties decisions back to real-world evidence. Partial: the observation model exists; hardware bindings are realization-side and in progress.Ce que ça fait : enregistre des observations du monde physique (un capteur, ce qu'il a observé, et quand) sous forme structurée. Pourquoi c'est fiable : emploie le standard W3C SOSA/SSN tel quel, alimentant la boucle d'ancrage qui relie les décisions aux preuves du terrain. Partiel : le modèle d'observation existe ; les liaisons matérielles sont côté réalisation, en cours.
Engineering & scientific detail
Capture physical infrastructure, sensors, spatial relationships. IoT corroboration exists for neuro-ks (SOSA vocabulary). Not generalized.Capturer l'infrastructure physique, les capteurs, les relations spatiales. Corroboration IoT existante pour neuro-ks (vocabulaire SOSA). Non généralisé.IoT+SOSA for neuro domain only. Generalization planned v0.8IoT+SOSA pour le domaine neuro uniquement. Généralisation planifiée v0.8
OrchestrationOrchestration (TP-4, TP-5)
TP-4
shippedlivréDRAFTDRAFT
Continuous Reflection
What it does: Cross-analyses collected traces to spot corroborations, anomalies and timeline inconsistencies. Why you can trust it: the analysis is plain SPARQL over your own graph, so every correlation it reports can be traced back to the facts that produced it.Ce que ça fait : recoupe les traces collectées pour repérer corroborations, anomalies et incohérences temporelles. Pourquoi c'est fiable : l'analyse est du SPARQL simple sur votre propre graphe, chaque corrélation signalée se retrace jusqu'aux faits qui l'ont produite.
Engineering & scientific detail
topo reflect · Cross-reference IoT traces with domain encounters. Multi-phase SPARQL analysis: corroboration, anomalies, temporal coherence.Croiser les traces IoT avec les rencontres domaine. Analyse SPARQL multi-phase : corroboration, anomalies, cohérence temporelle.topo reflectTP-5
plannedplanifiéDRAFTDRAFT
spec draftingPipeline Authoring
What it does: Lets you compose perception capabilities into a pipeline with typed inputs, typed outputs and a validation gate at each stage. Why you can trust it: stages are shape-typed and SHACL-gated, so a mis-wired step is caught rather than silently passing bad data downstream. Planned.Ce que ça fait : permet de composer des capacités de perception en un pipeline avec entrées et sorties typées et un portique de validation à chaque étape. Pourquoi c'est fiable : les étapes sont typées par shapes et contrôlées par SHACL, une étape mal reliée est détectée au lieu de propager de mauvaises données. Planifié.
Engineering & scientific detail
Visual DAG editor for P-Plan pipelines. ReactFlow-based canvas with step nodes (topo command, SPARQL, human review). Turtle source of truth, UI is projection. CLI:topo pipeline new|validate|run.Éditeur visuel DAG pour les pipelines P-Plan. Canvas ReactFlow avec nœuds d'étapes (commande topo, SPARQL, revue humaine). Le Turtle est la source de vérité, l'UI est une projection. CLI : topo pipeline new|validate|run.PipelineCanvas PipelineStepNode · Canvas accessible via ViewMenu. Needs E2E Turtle round-trip.Canvas accessible via ViewMenu. Nécessite aller-retour Turtle E2E.Evidence-Driven Intelligence (NS) · 11 capabilities, 4 sub-domains · TransversalIntelligence guidée par les preuves (NS) · 11 capacités, 4 sous-domaines · Transversal
Intelligence across all planes. 100% Rust/WASM compute: oxigraph (SPARQL) + sophia (RDF/OWL) + rudof (ShEx/SHACL) + candle (ML inference). Symbolic first, neural when needed, sovereign always.Intelligence transversale à tous les plans. 100% Rust/WASM : oxigraph (SPARQL) + sophia (RDF/OWL) + rudof (ShEx/SHACL) + candle (inférence ML). Symbolique d'abord, neuronal si nécessaire, souverain toujours.
Knowledge QualityQualité du Savoir (NS-1, NS-2, NS-6)
NS-1
shippedlivréDRAFTDRAFT
Gap Detection
What it does: Runs a battery of checks over an ontology to surface what is missing or unreachable. Why you can trust it: the ten checks follow a published taxonomy (Gaur) of representation and access gaps, and you can add your own domain checks.Ce que ça fait : passe une batterie de contrôles sur une ontologie pour révéler ce qui manque ou reste inaccessible. Pourquoi c'est fiable : les dix contrôles suivent une taxonomie publiée (Gaur) de lacunes de représentation et d'accès, et vous pouvez ajouter vos propres contrôles métier.
Engineering & scientific detail
10 SPARQL queries (Gaur taxonomy: representation, access failures). Custom domain queries via --queries flag. Currently scoped to ASC ontology.10 requêtes SPARQL (taxonomie Gaur : représentation, échecs d'accès). Requêtes domaine personnalisées via l'option --queries. Actuellement limité à l'ontologie ASC.topo gaps · 10 built-in queries, ASC-scoped. Engine: oxigraph WASM10 requêtes intégrées, portée ASC. Moteur : oxigraph WASMNS-2
partialpartielDRAFTDRAFT
Grounding Verification
What it does: Measures how much of an AI's output is actually backed by your knowledge graph versus freely generated. Why you can trust it: it returns a plain ratio — grounded facts over total facts — that you can hold to a threshold (for example above 0.95 for clinical use). Partial: the index computes today; wider coverage is in progress.Ce que ça fait : mesure quelle part d'une sortie d'IA s'appuie réellement sur votre graphe de connaissances plutôt que d'être générée librement. Pourquoi c'est fiable : renvoie un ratio simple (faits ancrés sur faits totaux) que vous pouvez soumettre à un seuil (par exemple au-dessus de 0,95 en usage clinique). Partiel : l'indice se calcule ; une couverture plus large est en cours.
Engineering & scientific detail
Grounding Index: KG-provenance-backed triples / total. Distinguishes knowledge-grounded output from generated. Target: >0.95 for clinical CDSS.Indice d'ancrage : triplets avec provenance KG / total. Distingue les sorties ancrées dans la connaissance des sorties générées. Cible : >0.95 pour les CDSS cliniques.SPARQL query exists. Integration planned v0.8Requête SPARQL existante. Intégration planifiée v0.8
NS-6
gapgapDRAFTDRAFT
R&D openTemporal Validity
What it will do: track from when to when a fact holds true, so time-expired data stops being treated as current. Not yet built.Ce que ça fera : suivre de quand à quand un fait reste vrai, pour qu'une donnée périmée cesse d'être traitée comme actuelle. Pas encore développé.
Engineering & scientific detail
Knowledge freshness via PROV-O timestamps + valid-time intervals. R&D 2026-05-30: freshness (NOW() − generatedAtTime > P90D) and valid-time interval membership both PROVEN at the SPARQL query layer (oxigraph WASM duration arithmetic). Dynamic status-migration constraints BLOCKED on rudof 0.2.8 (sh:sparql not evaluated). Scope arbitrage open: freshness-only vs temporal conceptual modelling.Fraîcheur des connaissances via horodatages PROV-O + intervalles de validité. R&D 2026-05-30 : fraîcheur (NOW() − generatedAtTime > P90D) et appartenance à un intervalle de validité PROUVÉES au niveau requête SPARQL (arithmétique de durées oxigraph WASM). Contraintes dynamiques de migration de statut BLOQUÉES sur rudof 0.2.8 (sh:sparql non évalué). Arbitrage de périmètre ouvert : fraîcheur seule vs modélisation conceptuelle temporelle.experiments/ns6-temporal-validity · R&D probes Q1–Q4 PROVEN, findings 2026-05-30probes R&D Q1–Q4 PROUVÉES, findings 2026-05-30Symbolic InferenceInférence Symbolique (NS-5, NS-7)
NS-5
shippedlivréDRAFTDRAFT
Symbolic Cascade
What it does: Runs input through a fixed chain — reasoning, entity recognition, de-duplication, validation — and lets the rule-based result override the neural guess. Why you can trust it: the symbolic result always wins, and a SHACL quality gate runs after merge; validated on a real corpus with zero violations.Ce que ça fait : fait passer l'entrée par une chaîne fixe (raisonnement, reconnaissance d'entités, dédoublonnage, validation) et laisse le résultat à base de règles primer sur l'intuition neuronale. Pourquoi c'est fiable : le résultat symbolique gagne toujours, et un portique SHACL s'exécute après fusion ; validé sur un corpus réel sans aucune violation.
Engineering & scientific detail
5-stage pipeline: OWL 2 RL materialize (tier 1) → NER extract (tier 2) → merge dedup → SHACL validate (rudof) → result. Symbolic always wins. TripleOrigin provenance. ShaclReport quality gate. Validated on enterprise design corpus (532 triples, 0 violations).Pipeline à 5 étapes : matérialisation OWL 2 RL (tier 1) → extraction NER (tier 2) → fusion dedup → validation SHACL (rudof) → résultat. Le symbolique gagne toujours. Provenance TripleOrigin. Porte qualité ShaclReport. Validé sur corpus de design d'entreprise (532 triplets, 0 violations).cascade.rs · 5 stages,5 étapes, validate_shacl(), 6 unit tests + T10/T11 acceptance. Feature-gated:6 tests unitaires + T10/T11 d'acceptation. Activable en option : standaloneNS-7
shippedlivréDRAFTDRAFT
OWL Materialization
What it does: Computes the facts implied by your ontology (if A is a kind of B and B of C, then A is a C) and writes them out. Why you can trust it: nine standard OWL 2 RL rules run to a fixed point on a proven engine — fast (14 ms on a 522-triple ontology) and covered by tests.Ce que ça fait : calcule les faits impliqués par votre ontologie (si A est une sorte de B et B de C, alors A est un C) et les matérialise. Pourquoi c'est fiable : neuf règles OWL 2 RL standard s'exécutent jusqu'au point fixe sur un moteur éprouvé, rapide (14 ms sur 522 triplets) et couvert par des tests.
Engineering & scientific detail
OWL 2 RL materialization via 9 SPARQL CONSTRUCT rules (subClassOf, inverseOf, symmetric, transitive, domain, range, equivalentClass, subPropertyOf). Fixpoint engine. 14ms on 522-triple ontoLEDGY. Inferred → <urn:bra0:inferred>.Matérialisation OWL 2 RL via 9 règles SPARQL CONSTRUCT (subClassOf, inverseOf, symmetric, transitive, domain, range, equivalentClass, subPropertyOf). Moteur en point fixe. 14ms sur 522 triplets ontoLEDGY. Inféré → <urn:bra0:inferred>.owl.rs · materialize_owl2rl(), 9 rules, fixpoint, 13 tests. Engine: sophia 0.9 + oxigraph9 règles, point fixe, 13 tests. Moteur : sophia 0.9 + oxigraphNeural ExtractionExtraction Neuronale (NS-8, NS-9)
NS-8
partialpartielDRAFTDRAFT
Entity Recognition
What it does: Finds the concepts from your vocabulary mentioned in a piece of text, without training a model. Why you can trust it: it ranks matches by similarity against your own SKOS vocabulary, so it adapts to your domain by editing terms, not retraining. Partial: the engine works; the command-line bridge to it is being verified.Ce que ça fait : repère dans un texte les concepts de votre vocabulaire, sans entraîner de modèle. Pourquoi c'est fiable : classe les correspondances par similarité face à votre propre vocabulaire SKOS, il s'adapte à votre domaine en éditant des termes, pas en réentraînant. Partiel : le moteur fonctionne ; le pont en ligne de commande est en cours de vérification.
Engineering & scientific detail
Zero-shot NER via candle BERT + SKOS vocabulary. MiniLM-L6-v2 (22MB, 384 dims). Cosine similarity ranks domain concepts: no retraining needed. WASM: 4.1 MB, 97MB runtime, 1546ms inference.NER zero-shot via candle BERT + vocabulaire SKOS. MiniLM-L6-v2 (22 Mo, 384 dims). La similarité cosinus classe les concepts domaine : pas de réentraînement nécessaire. WASM : 4,1 Mo, 97 Mo runtime, 1546ms inférence.ner.rs · NerEngine::zero_shot_ner(), sim=0.91, 2 tests. Feature-gated:2 tests. Activable en option : nerNS-9
gapgapDRAFTDRAFT
Sovereign Transcription
What it will do: turn voice and audio into text on your own machine, so recordings never leave your control. Not yet built.Ce que ça fera : transformer voix et audio en texte sur votre propre machine, pour que les enregistrements ne quittent jamais votre contrôle. Pas encore développé.
Engineering & scientific detail
Audio-to-text via candle-whisper (Rust WASM). Speaker diarization via sherpa-onnx. Local-first: no audio leaves the device. Multilingual (fr/en).Audio vers texte via candle-whisper (Rust WASM). Diarisation de locuteurs via sherpa-onnx. Local-first : aucun audio ne quitte l'appareil. Multilingue (fr/en).candle-whisper WASM proven. sherpa-onnx diarization WASM available. Models: whisper-small/mediumcandle-whisper WASM éprouvé. Diarisation sherpa-onnx WASM disponible. Modèles : whisper-small/medium
AssistanceAssistance (NS-3, NS-4, NS-10)
NS-3
partialpartielDRAFTDRAFT
Context Generation
What it does: Builds the prompt an agent sees by pulling the right facts from your graph, shaped by rules. Why you can trust it: changing what the agent knows means editing triples, not retraining a model, and SHACL shapes bound what may go in. Partial: a minimal query-driven surface exists; the fuller shape-driven generation is planned.Ce que ça fait : construit le contexte qu'un agent reçoit en tirant les bons faits de votre graphe, cadré par des règles. Pourquoi c'est fiable : changer ce que l'agent sait revient à modifier des triplets, pas à réentraîner un modèle, et les shapes SHACL bornent ce qui peut entrer. Partiel : une surface minimale pilotée par requête existe ; la génération pilotée par shapes est planifiée.
Engineering & scientific detail
Agent prompts via SPARQL CONSTRUCT on the KG. Changing agent behavior = changing triples, not retraining. SHACL shapes = machine-enforceable taste.Prompts des agents via SPARQL CONSTRUCT sur le KG. Changer le comportement de l'agent = changer les triplets, pas réentraîner. SHACL shapes = goût applicable par machine.NS-4
partialpartielDRAFTDRAFT
Auditable Explanations
What it does: Records a provenance entry at each step of a pipeline (capture, triplify, classify, validate…) so any result can be explained. Why you can trust it: the trail uses W3C PROV-O, so "why is this here?" is answerable by following recorded activities, not guesswork. Partial: step-level provenance ships; decision-level explanation is planned.Ce que ça fait : enregistre une entrée de provenance à chaque étape d'un pipeline (capture, triplification, classification, validation…) pour que tout résultat soit explicable. Pourquoi c'est fiable : la piste suit W3C PROV-O, « pourquoi ceci est-il là ? » se répond en suivant les activités enregistrées, sans conjecture. Partiel : la provenance à l'étape est livrée ; l'explication au niveau décision est planifiée.
Engineering & scientific detail
Full PROV-O provenance pipeline (250 LOC, 8 tests). Every pipeline step (capture, triplify, classify, annotate, consolidate, validate) records activity type, timestamps, agents, input/output URIs. Decision-level provenance planned v0.8.Pipeline de provenance PROV-O complet (250 LOC, 8 tests). Chaque étape du pipeline (capture, triplification, classification, annotation, consolidation, validation) enregistre le type d'activité, horodatages, agents, URIs entrée/sortie. Provenance au niveau décisionnel planifiée v0.8.provenance.ts · PROV-O activity recording, 8 tests. Decision provenance planned v0.8enregistrement d'activités PROV-O, 8 tests. Provenance décisionnelle planifiée v0.8NS-10
gapgapDRAFTDRAFT
Local Inference
What it will do: run model inference locally on your own hardware, so no data is sent to an outside service. Not yet built.Ce que ça fera : exécuter l'inférence de modèle localement sur votre matériel, sans envoyer de données à un service extérieur. Pas encore développé.
Engineering & scientific detail
Small language models in-browser via candle WASM. Tier 3 of cascade (3% compute). Structured extraction, NL-to-SPARQL, explanation generation. Zero cloud dependency.Petits modèles de langage dans le navigateur via candle WASM. Tier 3 de la cascade (3% calcul). Extraction structurée, NL vers SPARQL, génération d'explications. Zéro dépendance cloud.candle WASM compilation proven. Target models: Qwen3 1.7B, SmolLM2 360M, Phi-4-mini (if memory permits)Compilation candle WASM éprouvée. Modèles cibles : Qwen3 1.7B, SmolLM2 360M, Phi-4-mini (si la mémoire le permet)
NS-11
shippedlivréDRAFTDRAFT
Schema-Constrained LLM Extraction
Reads your documents and pulls out facts as structured data. Each fact must fit a shape you define, so the model fills in a form instead of writing free prose, and the same input always gives the same output. It can only emit fields you declared, identifiers are checked against a pattern, and if the answer is cut short the run fails loudly instead of silently dropping data. Like handing someone a form to fill in from a stack of files, rather than asking them to summarise it in their own words.Lit vos documents et en extrait des faits sous forme de données structurées. Chaque fait doit respecter un gabarit que vous définissez : le modèle remplit un formulaire au lieu d'écrire du texte libre, et à entrée identique la sortie est identique. Il ne peut produire que les champs déclarés, les identifiants sont vérifiés par un motif, et si la réponse est tronquée l'opération échoue franchement au lieu de perdre des données en silence. Comme donner un formulaire à remplir à partir d'une pile de dossiers, plutôt que d'en demander un résumé libre.
Engineering & scientific detail
Claim extraction via JSON-schema-constrained tool-use (T=0.0, seeded). A schema-side regex enforces IRI discipline; auto-calibrated max-output-tokens with stop-reason instrumentation turns silent truncation into a fail-loud signal. ADR-085 §6 invocation contract; tool-agnostic at this layer (the API binding lives undercap:Realization).Extraction de claims via tool-use contraint par JSON-schema (T=0.0, graine fixe). Un regex côté schéma impose la discipline d'IRI ; le max-output-tokens auto-calibré avec instrumentation du stop-reason transforme la troncature silencieuse en signal fail-loud. Contrat d'invocation ADR-085 §6 ; agnostique de l'outil à cette couche (le binding API vit sous cap:Realization).bra0-extract --corpus <dir> --schema <json-schema> bra0Extract.invoke()40 Capability Map · 3 levels
5 Areas → 14 Sub-domains → 40 Leaf Capabilities. Naming follows DATA-IA methodology (nouns, implementation-agnostic).5 Domaines → 14 Sous-domaines → 40 capacités unitaires. Nommage selon méthodologie DATA-IA (noms, indépendant des implémentations).
This map is an Explanation surface (Diátaxis): the independent witness over the capability model. For per-capability operational detail follow the Reference ↗ links on each card to the Capability Reference; for command signatures, the CLI reference.Cette carte est une surface d'explication (Diátaxis) : le témoin indépendant du modèle de capacités. Pour le détail opérationnel par capacité, suivez les liens Référence ↗ de chaque carte vers la référence des capacités ; pour les signatures de commandes, la référence CLI.
| Area | Sub-domain | Capabilities | # | Status |
|---|---|---|---|---|
| GOV GovernanceGouvernance | Identity and MandatesIdentité et Mandats | GOV-1 Sovereignty BoundariesFrontières de Souveraineté · GOV-6 Agent MandatesMandats des Agents | 2 | partial |
| Compliance and ValidationConformité et Validation | GOV-2 Consent PoliciesPolitiques de Consentement · GOV-4 Graph ValidationValidation de Graphes · GOV-7 LifecycleCycle de Vie | 3 | partial | |
| Traceability and CatalogTraçabilité et Catalogue | GOV-3 Provenance and AuditProvenance et Audit · GOV-5 Catalog and DiscoveryCatalogue et Découverte | 2 | shipped | |
| SL Semantic EngineeringIngénierie Sémantique | Model ConstructionConstruction de Modèles | SL-1 Ontology AuthoringCréation d'Ontologies · SL-5 Data MappingCorrespondance de Données · SL-6 Vocabulary CompositionComposition de Vocabulaires | 3 | shipped |
| Formalization and ReasoningFormalisation et Raisonnement | SL-2 Schema DefinitionDéfinition de Schémas · SL-3 OWL ReasoningRaisonnement OWL · SL-4 Semantic EnrichmentEnrichissement Sémantique | 3 | partial | |
| Projection and AccelerationProjection et Accélération | SL-7 Reactive ProjectionProjection Réactive · SL-8 Shape-Driven FormsFormulaires par Shapes · SL-9 KS TemplatesModèles de KS | 3 | planned | |
| DP Storage and IdentityStockage et Identité | Data OperationsOpérations de Données | DP-1 KG IngestionIngestion de KG · DP-2 SPARQL OperationsOpérations SPARQL · DP-3 JSON-LD SerializationSérialisation JSON-LD · DP-4 Export and InteroperabilityExport et Interopérabilité · DP-8 Document ChunkingDécoupage Documentaire | 5 | shipped |
| Sovereign IdentityIdentité Souveraine | DP-5 Identifier AttributionAttribution d'Identifiants · DP-6 Identifier ResolutionRésolution d'Identifiants · DP-7 Identifier FusionFusion d'Identifiants | 3 | planned | |
| TP PerceptionPerception | Reality CaptureCapture de la Réalité | TP-1 Digital PerceptionPerception Digitale · TP-2 Social PerceptionPerception Sociale · TP-3 Physical PerceptionPerception Physique | 3 | partial |
| OrchestrationOrchestration | TP-4 Continuous ReflectionRéflexion Continue · TP-5 Pipeline AuthoringCréation de Pipelines | 2 | partial | |
| NS Evidence-Driven IntelligenceIntelligence guidée par les preuves | Knowledge QualityQualité du Savoir | NS-1 Gap DetectionDétection de Lacunes · NS-2 Grounding VerificationVérification d'Ancrage · NS-6 Temporal ValidityValidité Temporelle | 3 | partial |
| Symbolic InferenceInférence Symbolique | NS-5 Symbolic CascadeCascade Symbolique · NS-7 OWL MaterializationMatérialisation OWL | 2 | shipped | |
| Neural ExtractionExtraction Neuronale | NS-8 Entity RecognitionReconnaissance d'Entités · NS-9 Sovereign TranscriptionTranscription Souveraine | 2 | partial | |
| AssistanceAssistance | NS-3 Context GenerationGénération de Contexte · NS-4 Auditable ExplanationsExplications Auditables · NS-10 Local InferenceInférence Locale · NS-11 Schema-Constrained LLM ExtractionExtraction LLM contractualisée | 4 | partial | |
| Total: 5 Areas × 14 Sub-domains × 40 Leaf CapabilitiesTotal : 5 Domaines × 14 Sous-domaines × 40 capacités unitaires | 40 | 16 shipped · 12 partial · 6 planned · 6 gap | ||
bra0 Blueprint · verified against code 2026-04-12 · application profile · urbanized (DATA-IA methodology)bra0 Blueprint · vérifié contre le code 2026-04-12 · profil d'application · urbanisé (méthodologie DATA-IA)
40 leaf capabilities (16 shipped · 12 partial · 6 planned · 6 gap) · 5 families40 capacités unitaires (16 livrées · 12 partielles · 6 planifiées · 6 gap) · 5 familles
100% Rust/WASM compute: sophia 0.9 + oxigraph + rudof + candle · bra0-kg crate · NextGraph-First · W3C standards (PROF, SHACL 1.2) · EU dataspaces (DCAT-AP, SEMIC)
The platform is generic. The knowledge is specific. The governance is sovereign. The compute is Rust.La plateforme est générique. La connaissance est spécifique. La gouvernance est souveraine. Le calcul est Rust.
40 leaf capabilities (16 shipped · 12 partial · 6 planned · 6 gap) · 5 families40 capacités unitaires (16 livrées · 12 partielles · 6 planifiées · 6 gap) · 5 familles
100% Rust/WASM compute: sophia 0.9 + oxigraph + rudof + candle · bra0-kg crate · NextGraph-First · W3C standards (PROF, SHACL 1.2) · EU dataspaces (DCAT-AP, SEMIC)
The platform is generic. The knowledge is specific. The governance is sovereign. The compute is Rust.La plateforme est générique. La connaissance est spécifique. La gouvernance est souveraine. Le calcul est Rust.