Maîtrisées
Nous décrivons l'origine et le sens de chaque donnée dans un dictionnaire.
Notre approche
Maîtriser la donnée avant de la confier à des agents IA.
Une IA ne vaut que ce que vaut la donnée qu'elle interroge. Nous maîtrisons donc la donnée d'abord. Un data engineer pilote ensuite chaque projet et les agents IA travaillent sous contrôle.
La donnée d'abord
Aucune analyse, aucun tableau de bord et aucun agent IA ne sont fiables sans une donnée maîtrisée.
Qualifiées
Elles sont vérifiées avant d'alimenter une analyse.
Structurées
Un modèle clair relie les tables, les dimensions et les indicateurs.
Sécurisées
Hébergées en France et traitées dans l'Union européenne.
L'agentique sous contrôle
Une IA agentique qui travaille sous le contrôle de la plateforme.
Un agent IA ne valide jamais son propre travail. Chaque indicateur passe un test et la plateforme vérifie chaque analyse sur vos cubes. L'expert prend la décision.
Data engineer humainPilote, valide et porte le changement chez vous
Agent IA Architecte
Choisit les tables, détecte le modèle et propose les liens.
Agent IA Data Engineering
Ecrit les transformations et l'orchestration.
Data Agent IA
Conçoit les rapports : onglets, analyses et filtres.
Contrôles mesurés par la plateformeTest avant ajout, essai sur base neuve et comparaison des résultats
L'agent IA planifie
Il propose un plan que vous lisez avant toute création.
Le calcul est déterministe
Une même question donne le même résultat. Chaque chiffre vient d'un traitement reproductible.
Le contrôle est mesuré
Chaque indicateur passe un test avant d'entrer dans le cube. La plateforme le mesure.
L'expert décide
Un expert humain pilote les agents IA, valide et porte le changement chez vous.
La différence
Ce qui change quand la donnée passe avant le modèle.
Une IA générique répond de façon plausible. Une plateforme maîtrisée répond de façon vérifiable.
| Une IA générique | Vectorive | |
|---|---|---|
| La réponse | Plausible. Elle devine à partir de ce que le modèle a appris. | Calculée. Elle vient de vos données structurées. |
| Le chiffre | Difficile à retracer. | Relié à sa source et à son millésime. |
| Le contrôle | Laissé à l'utilisateur après coup. | Un test avant l'ajout. La plateforme le mesure. |
| L'hébergement | Souvent un service en ligne. | Une infrastructure tenue en France. |
| L'humain | Il manipule un outil. | Un data engineer pilote une équipe d'agents IA et valide son travail. |
Infrastructure
Une IA souveraine et frugale, opérée en France.
Nos modèles sont open source, quantifiés et opérés en interne. La puissance de calcul est un sujet que nous traitons avec sobriété.
Des modèles ouverts
Open source, quantifiés et recadrés sur chaque cas d'usage. Nous les opérons nous-mêmes.
Une consommation maîtrisée
Nous orientons la production vers les agents IA et les demandes déterministes. Cela évite l'inférence de chat inutile.
Une souveraineté assumée
Les données sont traitées dans l'Union européenne. Nos modèles sont opérés en interne et sans fournisseur d'IA en ligne.
Notre franchise
Ce que nous ne faisons pas.
- Pas de chat générique branché sur vos données.
- Pas d'agent IA qui décide à votre place.
- Pas de promesse que nous ne pouvons pas tenir.
Un projet d'IA qui hésite ?
Le problème vient rarement du modèle. Il vient de la donnée qui le précède. Un échange suffit à le vérifier.