Des tableaux de bord qui répondent aux questions au lieu d’afficher des courbes.

Nous construisons la couche d’analyse sur vos données existantes, sur Claude, Google Gemini ou OCI — de l’ERP au tableau de bord, avec la requête derrière chaque chiffre affichée.

La plupart des entreprises détiennent déjà les données nécessaires pour décider. Ce qui manque, c’est la couche qui les rassemble, les explique et répond à une question en quelques secondes au lieu de la renvoyer à un analyste disponible la semaine prochaine.

Pourquoi personne n’ouvre les tableaux de bord existants

Un tableau de bord classique répond aux questions que quelqu’un a anticipées en le construisant. La question qui compte aujourd’hui — pourquoi la marge a-t-elle chuté sur ce client ce trimestre — n’était pas prévue, et y répondre suppose de rouvrir Excel.

C’est pourquoi la plupart des tableaux de bord sont ouverts la première semaine et abandonnés la troisième. Ce n’est pas un manque de données. C’est que la distance entre la question et la réponse reste une personne.

Ce que nous construisons

• La collecte. Raccordements à l’ERP, au CRM, aux bases de données et aux tableurs qui commandent encore le processus. Oracle, SQL Server, PostgreSQL, API internes — et des fichiers, quand c’est ce qui existe.
• Le modèle de données. La couche où l’on définit ce qu’est une vente, un client actif ou une marge — une fois, par écrit, et pareil pour tout le monde. C’est là que meurent les réunions où deux directions apportent des chiffres différents.
• Les tableaux de bord. Indicateurs, séries temporelles et comparaisons, conçus pour la décision qu’ils doivent soutenir et non pour remplir l’écran.
• La couche d’IA. On demande en langage naturel, on obtient le chiffre et la requête qui l’a produit. Celui qui lit peut vérifier plutôt que croire.

Ce que l’IA apporte à un tableau de bord

• Demander par écrit. « Quels sont les cinq clients qui ont le plus reculé par rapport au trimestre précédent ? » renvoie le tableau et le SQL qui l’a généré — sans passer par personne.
• Expliquer la variation. Non seulement que l’indicateur a baissé, mais quelles dimensions ont le plus contribué à la baisse.
• Repérer ce qui sort du motif. Des alertes sur des écarts que personne ne surveillait, faute de savoir qu’il y avait là un motif.
• Résumer pour qui décide. Le rapport mensuel écrit à partir des chiffres réels, exceptions signalées — relu par une personne avant diffusion.
• Projeter. Prévisions de demande, de trésorerie ou de charge, avec l’intervalle de confiance affiché plutôt qu’un chiffre isolé.

Bâti sur des plateformes que vous connaissez

Nous développons sur Claude, Google Gemini et OCI Generative AI, avec la couche de données sur Oracle, PostgreSQL ou l’entrepôt que vous exploitez déjà. Le modèle reste derrière une couche à nous : changer de fournisseur est une configuration, pas une réécriture.

Quand Power BI, Looker ou Qlik est déjà en place, nous construisons par-dessus plutôt que de remplacer — la couche de questions en langage naturel et les alertes arrivent sans obliger personne à changer d’outil.

Ce que vous recevez

• Les tableaux de bord en production, raccordés aux données réelles et actualisés tout seuls.
• Le modèle de données documenté, chaque métrique définie par écrit et validée par ceux qui l’utilisent.
• L’assistant de questions intégré là où l’équipe travaille déjà — intranet, Teams ou l’application elle-même.
• Un journal des questions posées et du coût par période, pour savoir ce qui sert et ce que cela coûte.
• La formation de ceux qui l’utiliseront et la documentation pour ceux qui le maintiendront.

Questions fréquentes

Nous avons déjà Power BI. Cela le remplace-t-il ?

Cela ne le remplace pas, cela le complète. Nous gardons les tableaux qui fonctionnent et construisons par-dessus la couche qui manque : demander en langage naturel, expliquer les variations, alerter sur les écarts. Quand le vrai problème est le modèle de données en dessous, nous le disons — et c’est là qu’il se trouve le plus souvent.

Nos données sortent-elles de notre infrastructure ?

Nous le fixons dès le départ. Le modèle reçoit la structure des tables et la question, pas l’ensemble des données — et lorsque la catégorie de données l’exige, l’alternative est un modèle hébergé en interne. C’est votre décision, éclairée.

Combien de temps avant le premier tableau utile ?

Quatre à huit semaines pour le premier jeu d’indicateurs en production, selon l’état des données et le nombre de systèmes à raccorder. La couche de questions en langage naturel suit, sur un modèle déjà validé.

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