Aller directement au contenu principal
À propos deContactez-nous

Analyse des conversations

Activez le chat IA avec vos données

Offrez aux équipes un moyen sécurisé de poser des questions métier en langage naturel et d'obtenir des réponses générées à partir des données d'entreprise en temps réel.

Demander les tarifs
4.5
4.5

LE PROBLÈME

Le chat a besoin de la confiance du tableau de bord

Une fenêtre de discussion donne l'impression que les données sont accessibles, mais ne garantit pas pour autant leur fiabilité. Les réponses doivent respecter les indicateurs approuvés, les autorisations et un parcours de modèle paramétrable.

Aussi fiables que les tableaux de bord

L'analyse de données inspire confiance lorsque la logique est clairement définie, reproductible et vérifiable. Les utilisateurs ont toutefois toujours besoin de poser des questions complémentaires, de comparer des segments et d'examiner des situations qui ne sont pas intégrées dans un tableau de bord. Il convient d'appliquer cette même cohérence réglementée aux questions formulées en langage naturel.

Séjournez à Definitions

Une fenêtre de discussion donne l'impression que les données sont accessibles, mais ne garantit pas la fiabilité de la réponse. En l'absence d'indicateurs validés, de règles métier et d'autorisations, elle peut fournir une réponse qui semble correcte, mais qui ne correspond pas à la manière dont l'entreprise mesure ses performances.

Conçu sur mesure pour cette mission

Toutes les charges de travail liées à l'IA ne nécessitent pas la même stratégie en matière de modèles. Une démonstration de faisabilité peut privilégier la rapidité et le coût ; les processus soumis à une réglementation exigent quant à eux précision, fiabilité et déploiement contrôlé. Si le choix du modèle est figé, les équipes ne peuvent plus jouer sur ces compromis.

Planifier une démo instantanée

COMMENT ÇA MARCHE

Transformer les questions en réponses encadrées

Le chat IA doit donner à l'utilisateur l'impression d'être flexible, tout en étant contrôlé en arrière-plan. Simba Intelligence traite les questions formulées en langage naturel grâce à une couche sémantique indépendante et unifiée, en appliquant des indicateurs validés, des autorisations et des données en temps réel.

Réception des questions

Accepter les questions métier formulées en langage naturel provenant d'expériences de chat, d'assistants ou de workflows internes approuvés.

Mise en correspondance des termes commerciaux

Mettre en correspondance la terminologie utilisateur avec les indicateurs, les dimensions, les relations, les périodes et les définitions métier approuvés.

Accès tenant compte des autorisations

Appliquez les contrôles au niveau de l'utilisateur, du rôle, de la ligne, du locataire et de la colonne avant que les données ne soient interrogées ou renvoyées.

Calcul des réponses en temps réel

Calculez les résultats à partir de données d'entreprise en temps réel, plutôt qu'à partir d'extraits copiés-collés, de captures d'écran mises en cache ou d'exportations obsolètes.

Stratégie de modèle adaptable

Configurez les options de modèles pour la préparation des données et le traitement des requêtes afin de trouver le juste équilibre entre rapidité, précision, fiabilité et coût.

Résultats pouvant faire l'objet d'un examen

Renvoie un contexte de réponse permettant aux équipes d'examiner le chemin de la requête, la logique et les données sources à l'origine des résultats.

Planifier une démo instantanée

POURQUOI NOUS CHOISIR ?

Chat IA sans raccourcis liés aux données

Bénéficiez d'une reproductibilité au niveau du tableau de bord, d'indicateurs qui ne varient pas d'une réponse à l'autre, et d'un contrôle par charge de travail en termes de vitesse, de précision, de fiabilité et d'adéquation au déploiement.

Répétabilité au niveau du tableau de bord

Les utilisateurs font confiance aux tableaux de bord lorsque la logique est bien définie, contrôlée et facile à vérifier. Appliquez cette rigueur aux discussions en traitant les questions grâce à une couche sémantique indépendante.

Indicateurs qui ne subissent pas de dérive

Le chat peut prêter à confusion si les réponses dépendent de la manière dont le modèle interprète un terme. Il convient d'appliquer un contexte métier commun avant tout calcul, afin d'éviter les interprétations divergentes concernant le chiffre d'affaires, le taux de désabonnement ou la marge.

Contrôle en fonction de la charge de travail

Adaptez le choix des modèles tout au long du flux de travail, notamment lors de la préparation des données et du traitement des requêtes. Maîtrisez la vitesse, la précision, la fiabilité, le coût et le déploiement, en particulier dans un environnement sur site.

Pourquoi pas un chatbot ou un tableau de bord basé sur l'IA ?

Les chatbots et l'IA des tableaux de bord prennent tous deux en charge le langage naturel. La différence réside dans la provenance des réponses, la quantité de données contrôlées disponibles et le fait qu'un même chemin puisse desservir plusieurs interfaces. [173/175]
FonctionnalitéSimba Intelligence Chatbot générique IA intégrée au tableau de bord
Demandez-le en termes simples
Définitions métriques approuvées
Les autorisations avant les données
Au-delà des contenus prêts à l'emploi
Suivis sur l'ensemble des données
Prend en charge de nombreuses surfaces IA
Réponses en direct sur l'entreprise
Logique des réponses pouvant faire l'objet d'une révision

Foire Aux Questions

À qui s'adresse « AI Chat With Data » ?

Les équipes qui ont besoin d'obtenir plus rapidement des réponses à partir de données métier régulées, sans avoir à attendre la mise à jour d'un tableau de bord, la création d'un ticket ou l'exécution d'une requête SQL. Parmi les utilisateurs types, on trouve les équipes opérationnelles, les équipes chargées de la relation client, les responsables produit, les dirigeants et les analystes, ce qui permet de réduire les demandes répétitives. L'objectif est de proposer un libre-service fiable, et non un accès non contrôlé.

Quels types de questions conviennent le mieux ?

Questions liées aux données gérées : indicateurs, tendances, comparaisons, segments, évolutions des performances et état opérationnel. Les utilisateurs peuvent se demander pourquoi l'utilisation a changé, quelle région est à la traîne ou comment les résultats se comparent d'une gamme de produits à l'autre. Commencez par des données dont la responsabilité est clairement définie et dont les définitions ont été approuvées.

Les utilisateurs peuvent-ils poser des questions complémentaires ?

Oui. Les utilisateurs doivent pouvoir préciser une question, restreindre un segment, comparer des périodes ou demander pourquoi un chiffre a changé. C'est grâce à ces questions complémentaires que le chat devient un véritable processus de travail, et non plus un simple champ de recherche.

Comment fonctionnent les autorisations dans une expérience de chat basée sur l'IA ?

La réponse dépend de la personne qui pose la question. Un responsable régional, un cadre, un analyste ou un utilisateur en contact avec la clientèle peuvent poser des questions similaires, mais obtenir des résultats différents en fonction de leurs autorisations. Le chat ne doit en aucun cas servir de raccourci pour contourner les règles relatives aux lignes, aux colonnes, aux locataires ou aux rôles.

Comment rendre les conversations avec l'IA aussi reproductibles que les tableaux de bord ?

La réponse doit s'appuyer sur une couche sémantique indépendante et unifiée, et non pas uniquement sur le modèle. Simba Intelligence met en correspondance les questions avec des indicateurs validés, des autorisations et des données en temps réel avant de renvoyer un résultat. Cela permet de conserver la souplesse des questions en langage naturel sans pour autant compromettre leur reproductibilité.

Peut-on choisir le modèle LLM à utiliser ?

Oui. Simba Intelligence prend en charge la configuration des modèles pour l'agent de source de données et l'agent de requête, ce qui permet d'optimiser séparément la préparation des données et le traitement des requêtes. La documentation actuelle fait référence à Google Vertex AI, Azure OpenAI et AWS Bedrock. Il convient de trouver le juste équilibre entre vitesse, précision, fiabilité et coût en fonction de la charge de travail.

Cette solution peut-elle fonctionner sur site ou dans des environnements contrôlés ?

Oui. Simba Intelligence est conçu pour un déploiement sur site, dans un cloud privé ou en environnement hybride, ce qui permet aux équipes d’adapter l’accès aux données d’IA en fonction des exigences en matière de localisation, d’infrastructure et de politique. Cela revêt une importance particulière pour les environnements réglementés et pour toute équipe souhaitant éviter une IA exclusivement basée sur le cloud.

Quel rôle jouent les analystes et les équipes chargées des données ?

Ils restent au cœur du dispositif, en définissant les indicateurs, les relations, les règles de gouvernance et les processus de validation qui sous-tendent l'expérience. Le chat basé sur l'IA devrait permettre de réutiliser ce travail pour un plus grand nombre de questions et d'utilisateurs. Il devrait réduire les demandes répétitives, sans pour autant supprimer l'expertise en matière de données.

Dans quels cas les utilisateurs devraient-ils privilégier le chat plutôt que le tableau de bord ?

Utilisez les tableaux de bord pour les vues récurrentes, les indicateurs clés de performance (KPI) partagés et le suivi. Utilisez l'assistant conversationnel basé sur l'IA pour effectuer un suivi, obtenir une autre analyse des données ou lorsque l'utilisateur ne sait pas quel tableau de bord contient la réponse. La meilleure approche consiste à combiner les deux, en s'appuyant sur des données contrôlées.
Demander une démonstrationConsultez les tarifs