Si une IA vous a déjà donné un chiffre qui s'est effondré en pleine réunion, vous n'êtes pas seul.
Chaque réponse repose sur des choix. Querri vous dit quand il en a fait un. Il vérifie vos données avant d'interroger, calcule la réponse par deux voies indépendantes et laisse la requête derrière chaque chiffre lisible par tous.
Dans l'app
Les vérifications, telles qu'elles apparaissent dans Querri.
Ce sont des captures d'écran de Querri avec les données d'une entreprise de démonstration. Les réserves, le chemin et la requête figurent juste à côté de chaque chiffre.
Querri vérifie son travail, pour que vous n'ayez pas à le faire.
Il vérifie vos données avant l'analyse et le résultat après, vous dit ce qu'il n'a pas pu trancher et relie chaque chiffre à sa source.
Il vérifie les données avant d'écrire la requête
Un passage sur les colonnes concernées compte les identifiants en double et s'ils se contredisent, la même valeur écrite de plusieurs façons, le texte qui n'a que l'air vide (« N/A », « - ») et les valeurs impossibles à convertir en nombre ou en date.
Il calcule la réponse par une seconde voie
Une voie distincte calcule la réponse à partir des mêmes données et de vos mêmes définitions, sans voir la première requête. Les deux résultats sont comparés ligne par ligne, et vous êtes prévenu quand ils divergent.
Il vous dit de combien un nettoyage a fait bouger le chiffre
Retirez les commandes annulées et le total change. Querri vous dit de combien : un nettoyage que personne n'a demandé apparaît comme une mise en garde au lieu de modifier la réponse en silence.
Il le dit quand il n'a pas pu vérifier
Si une vérification n'a pas tourné, la réponse le dit clairement. Le silence ne passe jamais pour des données propres.
Quand une question a deux réponses légitimes, vous obtenez les deux chiffres.
« Livraisons quotidiennes moyennes » peut vouloir dire par jour travaillé ou par jour calendaire. Querri nomme la lecture qu'il a retenue, calcule l'autre et vous dit à quoi sert chacune.
Sur les questions du benchmark admettant plus d'une réponse défendable, Querri a signalé l'autre lecture raisonnable dans 73 % des cas, contre 12 % pour un agent IA généraliste de premier plan.
Posez votre question. Le Bibliothécaire sait où se trouve la réponse.
Le Bibliothécaire lit d'abord une vue enregistrée ou un KPI qui couvre clairement la question, et seulement ensuite il écrit du SQL sur vos tables sources. C'est le code, et non le prompt, qui décide si une vue convient : il préfère décliner plutôt que deviner.
- Chaque réponse affiche son chemin : Read from, Queried ou Searched your library.
- Show the query ouvre le SQL, avec un bouton Copy pour la personne technique de l'équipe.
- Quand rien ne convient, la réponse indique No direct answer, sans chiffre inventé.
- Les réponses ne contiennent que les données que la personne qui pose la question a le droit de voir.
Le chiffre convenu, avec la requête derrière
Quand toute l'équipe attend la seule personne qui sait où sont les données, le Bibliothécaire prend les questions et répond avec le chiffre sur lequel votre entreprise s'est déjà mise d'accord.
Votre entreprise ne devrait pas avoir à résoudre deux fois le même problème de données.
Quand quelqu'un pose une question à laquelle l'équipe a déjà répondu, le Bibliothécaire la lit dans la vue enregistrée qui la couvre : elle revient en quelques secondes, toujours du même endroit. Et un rapport planifié ne peut pas vous donner discrètement un autre chiffre le mois prochain : le relancer rejoue le code exécuté la première fois, sans redemander quoi que ce soit à un modèle.
Sur une question à laquelle l'entreprise avait déjà répondu, réutiliser la réponse enregistrée a été 4,6× plus rapide qu'un agent IA généraliste de premier plan, avec 2,8× moins de tokens et un coût 6,1× inférieur.
Une nouvelle question est calculée de zéro, avec les mêmes définitions. Les étapes qui utilisent volontairement un modèle (Researcher, Categorize et les présentations Wrapped) l'appellent à nouveau à chaque exécution.
On n'y avait pas déjà répondu ?
Si, et maintenant la réponse revient en quelques secondes. La ligne de chemin indique d'où vient le chiffre, et la requête est à un clic.
C'est vous qui décidez quand une réponse passe la vérification complète.
Le mode approfondi, par défaut, relit chaque table qu'il construit lors d'un second passage, la confronte à un calcul indépendant et reprend une table qui échoue. Le mode rapide fait un seul passage avec le même contexte, sans aucune de ces vérifications, et son libellé le signale. Vous choisissez à chaque message.
Il vérifie son travail comme le ferait un analyste rigoureux.
Regarder d'abord les données
Avant d'interroger, Querri mesure les colonnes que touche la question, avec le même filtre de lignes que celui de la requête.
Calculer par deux voies
Deux voies, partant toutes deux de vos propres définitions et règles, calculent la réponse séparément et sont comparées ligne par ligne.
Vérifier le résumé, garder la requête
Chaque chiffre du résumé écrit est rapproché du résultat, et la requête qui se trouve derrière reste lisible par tous.
L'IT pose le cadre. Ceux qui connaissent les données en fixent le sens. Les autres n'ont qu'à demander.
Utilisateur des données
Entrez en réunion en sachant que votre chiffre tiendra. Si une question a deux lectures légitimes, Querri vous le dit avant quelqu'un d'autre, et si les données ne peuvent pas répondre, il le dit au lieu de deviner.
Responsable des données
Cessez d'être le vérificateur humain de chaque réponse d'IA. Querri cherche les trous et les doublons dans les données, calcule la réponse par deux voies et montre la requête : vérifier un chiffre prend une minute, pas un après-midi.
Équipe data et IT
Une IA que vous pouvez auditer. Le modèle écrit du code, le code s'exécute dans Querri avec les règles d'accès appliquées en premier, et chaque chiffre remonte à sa requête et à sa source. Un rapport enregistré se rejoue à l'identique.
Les questions qu'on nous pose
Chaque réponse passe-t-elle la vérification complète ?
Chaque table que Querri construit la passe en mode approfondi, le mode par défaut. Les prévisions et les autres étapes Python reçoivent la vérification des chiffres de leur résumé et montrent leur code. Si vous choisissez le mode rapide pour un aperçu, le libellé vous indique que la relecture a été sautée.
Que se passe-t-il quand mes données ne peuvent pas répondre à la question ?
Querri le dit au lieu d'estimer. Dans la Bibliothèque, la réponse du Bibliothécaire indique No direct answer, sans chiffre inventé. Dans un projet, Querri essaie les autres sources correspondant à la question avant de dire que les données manquent, et nomme celles qu'il a essayées.
Un rapport enregistré me donnera-t-il un autre chiffre le mois prochain ?
Pas de lui-même. Relancer une vue enregistrée, un projet, l'actualisation d'un tableau de bord ou un rapport planifié rejoue le code exécuté la première fois. Une nouvelle question est calculée de zéro, avec les mêmes définitions. Les étapes qui utilisent volontairement un modèle, comme Researcher, Categorize et les présentations Wrapped, l'appellent à nouveau à chaque exécution.
Est-ce l'IA qui fait les calculs ?
Non. L'IA écrit du SQL et du Python qui s'exécutent sur vos données, et les graphiques sont tracés à partir de ces résultats. C'est pourquoi chaque chiffre peut montrer la requête qui se trouve derrière.
Toutes ces mises en garde ne vont-elles pas réduire la confiance dans la réponse ?
La réponse vient d'abord, les mises en garde en dessous. Une table propre qui a passé la relecture n'affiche aucun avertissement. Une mise en garde n'apparaît que lorsqu'il y a quelque chose de vrai à dire, et c'est exactement ce que vous voudriez savoir avant la réunion.
Quelle est sa précision ?
Mesuré par rapport aux données sources, Querri a répondu correctement à 97 % des questions ambiguës du benchmark, contre 80 % pour un agent IA généraliste de premier plan.
Qui peut voir une réponse, et mes données servent-elles à entraîner un modèle ?
Les réponses ne contiennent que les données que la personne qui pose la question a le droit de voir, car les règles d'accès sont appliquées avant toute requête. Vos données n'entraînent jamais de modèle. Querri est certifié SOC 2 Type II, HIPAA et ISO 27001:2022.
À voir aussi
La Bibliothèque
Les définitions et les règles dont partent les deux voies.
Projets
Là où les étapes vérifiées s'exécutent, et se rejouent à l'identique.
Discutez avec vos données
Posez vos questions avec vos mots et voyez comment Querri est arrivé à la réponse.
Sécurité
Règles d'accès, chiffrement et certifications.
Posez-lui la question qui a fait trébucher votre dernière IA.
Apportez votre question la plus difficile à une démo guidée et voyez comment Querri arrive à une réponse, étape par étape.