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La question du lundi
« Combien on a facturé à ce client l'an dernier ? » Quelqu'un promet de sortir le chiffre. La réponse arrive jeudi, dans un Excel déjà périmé.
Données métier · PME & ETI
Vos données métier, interrogeables depuis votre assistant IA.
Vos équipes posent leurs questions en français, la réponse arrive en quelques secondes. Production, ventes, stocks, compta. Pas besoin d'un développeur, et rien ne change dans vos outils.
Lecture seule, par construction Greffé sur votre existant En production chez nos clients
ClaudeDémonstration
Essayez :
Démonstration sur données fictives, en lecture seule. Fonctionne aussi dans ChatGPT et Mistral.
Le quotidien
Les réponses sont déjà dans vos systèmes.
ERP, gestion commerciale, comptabilité : tout est enregistré, depuis des années. Mais chaque question devient un petit projet. Alors on tranche à l'intuition, et la donnée dort.
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Le tableau de bord figé
Douze indicateurs à l'écran, jamais celui qu'il vous faut aujourd'hui. Chaque évolution est un mini-projet : des semaines, un prestataire, un budget.
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La personne qui sait
Une seule personne sait vraiment interroger la base. Elle est déjà sur trois urgences, et quand elle part en congés, la donnée part avec elle.
La mise en place
On se branche. Vous demandez.
Pas de refonte, pas de migration, pas de nouvel outil à faire adopter. Une couche d'accès qui vient se poser sur votre existant, en quelques semaines.
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On se branche sur vos sources
ERP, gestion commerciale, comptabilité, bases SQL, API métier, fichiers. On extrait la donnée et on la met au propre, dans un entrepôt dédié à votre entreprise. Vos outils ne bougent pas.
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On construit l'accès sécurisé
Une couche de lecture entre vos systèmes et l'assistant : il lit, il n'écrit jamais. Et chacun garde exactement les droits d'accès qu'il a aujourd'hui.
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Vos équipes posent leurs questions
Depuis Claude, ChatGPT ou Mistral, celui que vous utilisez déjà. Une session de prise en main, et chacun interroge la donnée comme il poserait la question à un collègue.
Sous la surface
La conversation, c'est la partie visible.
Ce qui rend la réponse juste et disponible tous les matins, c'est l'ingénierie en dessous. C'est elle qui fait la différence entre un gadget de démo et un système sur lequel on peut s'appuyer pour décider.
Des données fiabilisées
Extraites, nettoyées, croisées, historisées. Une réponse fausse coûte plus cher que pas de réponse : la qualité des données passe avant tout le reste.
Vos droits, respectés
Si quelqu'un n'a pas accès à une donnée aujourd'hui, il ne l'aura pas non plus via l'assistant. Vos habilitations s'appliquent telles quelles.
Rien d'installé dans votre SI
On construit autour de vos systèmes, jamais dedans. Votre opérationnel n'est à aucun moment mis en risque.
Un système qui vit
Une API qui change, un flux qui tombe : ça arrive toujours. On le voit, on répare, et ça continue de tourner. Un pipeline de données, ça s'entretient.
Brancher une IA sur un export Excel, tout le monde sait le faire en un après-midi. La faire tourner juste et en sécurité sur un vrai système d'information, c'est un métier.
Cas client
Déjà en production chez Aliapur.
Un système d'information historique de plus de 250 tables, des années de données métier, et Sage pour la gestion. Les équipes interrogent aujourd'hui l'ensemble en langage naturel, dans une même conversation.
SI historique
250+ tables
Périmètre
Métier + Sage
Livraisons
En semaines
Là, je me rends compte qu'on est en train d'entrer dans le futur de la BI.
Avant l'appel
Les questions qu'on nous pose.
Où vont nos données ?
Dans un entrepôt dédié à votre entreprise, sur une infrastructure validée avec vous. Elles ne servent jamais à entraîner un modèle d'IA, et l'assistant y accède en lecture seule.
Faut-il changer d'outils ?
Non. Vos logiciels restent exactement tels qu'ils sont : on se branche dessus, on ne les remplace pas. Et vos équipes gardent l'assistant IA qu'elles utilisent déjà.
Quelles données peut-on brancher ?
ERP, gestion commerciale, comptabilité (Sage ou autre), bases SQL, API métier, e-commerce, fichiers. Si la donnée existe quelque part, elle peut devenir interrogeable. Le périmètre est défini ensemble, noir sur blanc, au départ.
Combien de temps pour la mise en place ?
Quelques semaines pour un premier périmètre en production, pas des trimestres. On livre par étapes : vous voyez ce que ça donne avant d'aller plus loin.
Et si l'assistant se trompe ?
Ses réponses s'appuient sur vos données réelles, pas sur sa mémoire : il interroge la base et cite ce qu'il y trouve. Et comme tout est en lecture seule, une question mal posée ne peut rien abîmer.
Une autre question ?
Écrire un messageEt chez vous ?
La même chose, sur vos données.
30 minutes en visio. Vous me montrez vos outils, je vous dis ce qu'on peut brancher, et ce que ça donnerait chez vous dès le premier mois.