L'alternative à Looker avec vérification formelle et requêtes récursives
SynaLemma est une couche sémantique pour les agents IA : des règles compilées en SQL, vérifiées avant exécution, avec récursion native et assertions sur les données.
SynaLemma face à Looker en un coup d'œil
| Critère | SynaLemma | Looker |
|---|---|---|
| Langage des définitions | Synalog, un langage logique doté d'un compilateur | LookML, un langage de modélisation |
| Ce qui vérifie les définitions | Un vérificateur symbolique prouve que chaque règle est bien formée, sûre et qu'elle termine | Le validateur LookML : syntaxe et références |
| Contrôles sur les données | Des assertions en logique du premier ordre sur toute la table, avec contre-exemples | Des tests de données : une expression oui/non sur une requête, 5 000 lignes au plus |
| Hiérarchies et chaînes à plusieurs étapes | Récursion native, dont la terminaison est vérifiée | Aucune construction récursive : du SQL écrit à la main dans une table dérivée |
| Comment un agent répond | Il écrit une règle vérifiée, que le moteur compile en SQL | Gemini choisit champs et filtres dans une Explore, Looker écrit le SQL |
| Modèle de langage | Celui que vous choisissez, un petit modèle ouvert suffit | Gemini for Google Cloud |
| Déploiement | Votre infrastructure | Les fonctions Gemini exigent une instance hébergée par Looker |
Pourquoi chercher une alternative à Looker
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Pas de récursion en LookML
Les hiérarchies de profondeur inconnue exigent du SQL écrit à la main dans une table dérivée (tables dérivées).
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Le validateur contrôle la syntaxe et les références
La documentation de Google indique que la validation ne détecte pas tous les problèmes (validation LookML).
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Les tests de données sont limités
Une requête par test, 5 000 lignes au plus (paramètre test).
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Gemini choisit des champs dans une Explore
Les questions hors des Explores modélisées restent sans réponse (Conversational Analytics).
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Gemini uniquement, hébergé par Looker
Gemini dans Looker n'est pas disponible sur les instances hébergées par le client (Gemini dans Looker).
SynaLemma face à Looker : principales différences
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Vérification formelle de chaque règle
Un vérificateur symbolique prouve que chaque règle Synalog est bien formée, sûre et qu'elle termine, avant toute exécution SQL. Les règles invalides sont refusées.
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Des assertions sur toute la table
Clés, références, totaux ou transitivité s'écrivent en logique du premier ordre. Le moteur cherche des contre-exemples dans toute la table et les renvoie.
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Des requêtes récursives sur SQL
Hiérarchies et chaînes à plusieurs étapes sont des règles récursives, compilées en SQL sur PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Trino, Presto, DuckDB et SQLite.
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Un analyste qui enrichit la couche
Quand une question exige une nouvelle définition, l'analyste écrit une règle. Elle est vérifiée avant d'être utilisée.
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Souverain par construction, pas par contrat
SynaLemma tourne sur site : données, règles et modèle restent sur votre infrastructure. Le moteur compile le SQL, un petit modèle ouvert suffit donc.
Exemple : une requête récursive avec assertions
Une nomenclature à n'importe quelle profondeur, avec deux assertions. Les données contiennent un cycle ; le moteur le signale avant de renvoyer une réponse.
# La nomenclature, lue depuis la base de données.
Component(assembly:, part:, quantity:) :- bom(assembly:, part:, quantity:);
# Une pièce est dans un assemblage directement, ou dans l'une de ses pièces.
@Recursive(Contains, 20);
@Assert(Contains,
transitive: "∀ a b c, Contains a b → Contains b c → Contains a c",
no_cycle: "∀ a, ¬ Contains a a");
Contains(assembly:, part:) distinct :- Component(assembly:, part:);
Contains(assembly:, part:) distinct :-
Contains(assembly:, part: sub),
Component(assembly: sub, part:);Alternative à Looker : FAQ
Quelle est la meilleure alternative à Looker pour les agents IA ?
SynaLemma. Il compile des règles en SQL comme Looker, et ajoute la vérification formelle de chaque règle, des assertions sur les données, la récursion native et les modèles locaux.
Looker sait-il gérer des hiérarchies récursives ?
Pas en LookML. Une hiérarchie de profondeur inconnue exige du SQL récursif écrit à la main dans une table dérivée. Dans Synalog, la récursion est native et sa terminaison est vérifiée.
En quoi une assertion Synalog diffère-t-elle d'un test de données LookML ?
Un test de données LookML vérifie une requête de 5 000 lignes au plus. Une assertion Synalog est un énoncé du premier ordre vérifié sur toute la table, avec contre-exemples.
SynaLemma peut-il fonctionner avec un modèle local ?
Oui. Un petit modèle ouvert sur votre propre matériel suffit, car le moteur compile le SQL.
Sources
- Google Cloud : qu'est-ce que LookML ?
- Google Cloud : valider le LookML
- Google Cloud : le paramètre test (tests de données LookML)
- Google Cloud : types de jointure en LookML
- Google Cloud : tables dérivées dans Looker
- Google Cloud : Conversational Analytics dans Looker
- Google Cloud : Gemini dans Looker
- Google Cloud : présentation de Looker (Google Cloud core)
- Synalog sur GitHub (Apache-2.0)
Vérifié dans la documentation publique de chaque produit à la date de revue. Pour signaler une erreur : contact@synalinks.com.
Autres comparaisons
Venez avec une question à laquelle vos outils actuels ne savent pas répondre.
En 30 minutes, nous vous montrons SynaLemma qui y répond, avec la règle derrière le chiffre et les vérifications qu'elle a passées.