IA pour l'analyse de données : interrogez vos bases en français
Posez une question métier dans Slack ou Teams : l'équipe écrit la requête, vérifie le résultat et vous répond avec le chiffre et sa source.
Les données sont là, mais il faut un analyste pour leur poser une question.
Le commercial veut savoir quels clients achètent moins, la direction veut la marge par région, et tout passe par la file de demandes de l'équipe data. Quand la réponse arrive, la décision a déjà été prise au jugé.
- Directions métier qui attendent leurs chiffres de l'équipe data
- Équipes data qui veulent sortir des demandes ponctuelles
- Entreprises avec un entrepôt BigQuery, Snowflake ou PostgreSQL
Les agents
Elle comprend la question, trouve les bonnes tables dans BigQuery, Snowflake ou PostgreSQL, écrit la requête et répond avec le chiffre, la méthode et ses limites.
Il vérifie que le résultat tient la route : périmètre, doublons, devise, période. Il compare aux chiffres officiels de la finance et signale quand ils divergent.
Quand une question revient souvent, il en fait un tableau dans Metabase ou Power BI, ou une alerte automatique, avec l'accord de l'équipe data.
Comment ça marche
- Vous posez votre question en langage courant, dans Slack, Teams ou l'app.
- Nina trouve les tables utiles et écrit la requête, en lecture seule.
- Darwin contrôle le résultat et le compare aux chiffres de référence.
- Vous recevez la réponse avec la requête, que l'équipe data peut vérifier.
- Si la question revient, Bolt propose un tableau Metabase ou Power BI, que l'équipe data valide avant publication.
Exemple de livrable
Une réponse vérifiable à chaque question
- Le chiffre ou le graphique demandé
- La requête SQL utilisée et les tables lues
- Les limites de la réponse : période, périmètre, données manquantes
- Les tableaux de bord créés pour les questions fréquentes
Ce qui change
- Les directions métier obtiennent leurs chiffres sans attendre la file de l'équipe data.
- Chaque réponse se vérifie, puisque la requête est fournie.
- L'équipe data se concentre sur les modèles et la qualité des données.
Où un humain reste nécessaire. Si vos tables sont mal documentées, les premières réponses demandent une relecture par l'équipe data. Les agents lisent les données, ils ne modifient pas vos bases.
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Analyse de données
Comment utiliser l'IA pour analyser des données en entreprise ?
Connectez une source (entrepôt, base ou fichiers), décrivez vos tables et vos indicateurs clés, puis posez vos questions. L'IA en entreprise n'est utile que si chaque réponse reste vérifiable : l'agent fournit toujours la requête.
Et pour analyser des fichiers Excel ?
L'IA pour analyse de données Excel fonctionne aussi : importez le fichier ou un Google Sheets et posez vos questions. Pour des données qui changent chaque jour, une base connectée reste plus fiable.
L'agent peut-il modifier ou supprimer nos données ?
Non. La connexion se fait avec un compte en lecture seule que vous créez. L'agent IA d'analyse de données ne voit que les tables autorisées, et chaque requête est journalisée avec son coût en crédits.
Combien de temps pour la mise en place ?
Créez un accès en lecture seule et connectez-le depuis l'app. Les premières questions peuvent être posées le jour même ; la qualité monte à mesure que vous documentez vos tables. Le démarrage est gratuit.
Comment l'IA transforme-t-elle une question en requête SQL ?
Nina lit votre question, cherche dans BigQuery, Snowflake ou PostgreSQL les tables et colonnes qui correspondent, puis écrit la requête. Elle vous renvoie le chiffre avec la requête et ses hypothèses, pour que l'équipe data puisse vérifier. Plus vos tables sont décrites, plus les réponses sont justes du premier coup.
Quelle différence avec un outil de BI classique ?
Un outil de BI montre les tableaux que quelqu'un a construits à l'avance. Ici, vous posez une question nouvelle en langage courant et obtenez une réponse avec la méthode. Quand une question revient souvent, Bolt en fait un tableau Metabase ou Power BI, que l'équipe data valide.
Comment être sûr que les chiffres sont justes ?
Darwin contrôle chaque résultat : périmètre, doublons, devise, période. Il le compare aux chiffres de référence de la finance et signale quand ils divergent. La requête est toujours fournie, donc un analyste peut reprendre le calcul.
Peut-on définir nos propres indicateurs, comme la marge ou le client actif ?
Oui. Vous écrivez une fois la définition de vos indicateurs clés et le périmètre à utiliser. Nina s'y tient pour toutes les questions, ce qui évite que deux équipes obtiennent deux chiffres différents pour la même notion.
Qui peut poser des questions à l'agent ?
Toute personne à qui vous donnez accès, dans Slack, Teams ou l'app. Vous choisissez quelles tables chaque équipe peut interroger : un commercial peut voir les ventes sans voir la paie, par exemple. Chaque question et chaque requête restent dans le journal.
Que fait l'agent quand la question est ambiguë ?
Il demande une précision avant de calculer : quelle période, quel périmètre, chiffre d'affaires facturé ou encaissé. Si les données ne permettent pas de répondre, il le dit et explique ce qui manque, au lieu de donner un chiffre approximatif.