L'agent data quality de Datakili rassemble, réconcilie et nettoie vos données brutes issues de plusieurs sources. Il repère les anomalies avant qu'elles n'arrivent dans vos reportings et prépare la correction, que vous validez.
Un agent IA ne se contente pas de répondre : il consulte vos données, utilise vos outils et agit dans vos systèmes. Si ses données sont incomplètes ou mal reliées, il agit mal, et la valeur promise disparaît.
Voir le cas d'usage : audit de la qualité des données clients →Profilage automatique, normalisation des identifiants, propositions de jointure avec leur taux de correspondance. Les cas douteux sont mis de côté plutôt que forcés.
Voir l'étape 1 →Contrôles techniques et métier en continu. Les écarts sont jugés par rapport à ce qui est attendu, saisonnalité comprise, pour limiter les fausses alertes.
Voir l'étape 2 →L'agent remonte à la cause, chiffre l'impact et prépare le message pour l'équipe concernée, dans ses outils habituels. Il peut aussi déclencher un autre agent.
Voir l'étape 3 →Parcours émergents, impact réel de vos agents IA, et nouvelles analyses rendues possibles par chaque nouvelle source.
Voir les étapes 4 et 5 →Nos données ne se parlent pas.
CRM, centre de contact, web, app et enquêtes vivent en silos. Chaque jointure est un chantier manuel et une nouvelle source prend des semaines à intégrer.
L'agent relie les sources et propose les clés de jointure, avec un niveau de confiance.
On découvre les problèmes trop tard.
Un flux casse sans bruit, un marqueur disparaît après une mise en production. On s'en aperçoit quand un chiffre aberrant arrive en comité.
L'agent surveille en continu la fraîcheur, les volumes, la structure et la cohérence des données.
Une alerte ne sert à rien si personne n'agit.
L'information n'arrive pas à la bonne équipe, ou arrive sans diagnostic ni impact. Les alertes s'accumulent et plus personne ne les lit.
L'agent diagnostique la cause et prépare le message pour la bonne équipe. Vous validez l'envoi.
On a des données qu'on n'exploite pas.
Les nouveaux parcours passent inaperçus, les nouvelles sources restent sous-utilisées et on refait toujours les mêmes analyses.
L'agent révèle les parcours émergents et liste les analyses qu'une nouvelle source rend possibles.
Choisissez votre secteur. L'agent raisonne dans le panneau de droite et vous demande votre accord avant chaque action.
Le modèle d'IA compte, mais c'est le harness qui permet de passer en production : il encadre ce que l'agent voit, ce qu'il décide et ce qu'il fait.
L'agent ne voit que les sources et les champs autorisés. Les données personnelles sont masquées avant analyse.
Seuils d'alerte, propriétaires des données, équipes à prévenir : l'agent applique vos règles.
Ce que l'agent fait seul, ce qu'il vous soumet : une jointure, un ticket ou un message ne partent qu'avec votre accord.
Chaque contrôle, conclusion et action est expliqué et tracé dans le journal.
Partir du processus, pas de la technologie. Cinq principes pour un essai qui produit des résultats concrets, avant de décider d'aller plus loin.
1 minute, sans engagement. Nous revenons vers vous pour cadrer le périmètre.
Merci. Nous revenons vers vous pour cadrer l'essai sur votre périmètre.
Réserver un échange de 30 minutesL'agent data quality prépare le terrain du Cockpit : données fiabilisées, taux de rapprochement optimisés, corrélations clés mises en évidence. Le Cockpit vous aide ensuite à comprendre, piloter et mesurer l'impact de tous vos canaux, agents IA compris.