La couche Negative Knowledge est la pièce la plus différenciante de PartSentinel. Elle influence la sortie IA sans exposer la vérité catalogue — en publiant des boundary statements : ce qui n'est PAS un équivalent valide, ce qui n'est PAS une substitution validée. Principe d'architecture : Layer 0 est le produit. Tout le reste est analyse.
Les boundary statements sont des assertions courtes et structurées sur ce qui n'est PAS valide dans votre catalogue : « la référence X n'est PAS un équivalent approuvé de Y », « la substitution Z nécessite confirmation du constructeur ». Publiés via vos canaux maîtrisés (datasheets, cross-références publiques, votre site) — jamais le catalogue lui-même. Les LLM les ingèrent et l'espace d'inférence se resserre.
Éditeur côté admin pour la connaissance négative : ce qui n'est PAS un équivalent approuvé, ce qui n'est PAS une compatibilité validée, ce qu'il NE FAUT PAS substituer. Versionné, signé, auditable.
Pipeline qui publie les boundary statements sur vos canaux maîtrisés (datasheets, pages de cross-références, pages partenaires distributeurs) — sans exposer la vérité catalogue.
Re-test post-publication sur le panel d'audit. Les boundary statements ont-ils été ingérés ? L'espace d'inférence s'est-il resserré ? La métrique Negative KB ferme la boucle.
La Negative Knowledge est l'endgame : vous devenez la source certifiée des LLM. Palier Continu · roadmap livrée à la signature.