Le même rapport, refait à la main chaque lundi, par la seule personne qui connaît les étapes.
Le travail d'un analyste, sans la file d'attente de l'analyste. Dans Querri, l'IA construit le workflow une fois, en étapes que vous pouvez ouvrir, puis c'est le workflow qui tourne : le relancer rejoue le code exact sur des données fraîches, donc le chiffre ne dérive jamais.
Dans l'app
Un vrai projet, étape par étape.
Ce sont des captures d'écran de Querri avec les données d'une entreprise de démonstration. Une seule question est devenue un projet fait d'étapes que vous pouvez ouvrir, relancer et planifier.
Une réponse de chat n'est pas un système. Un projet, si.
Posez une question et l'agent répond avec de vraies étapes dans le Data Flow : Load Source, Data Query, Code et Visualization. Chacune est du SQL ou du Python que vous pouvez lire, du nettoyage d'un export désordonné jusqu'à une prévision, et vous n'avez jamais à enregistrer votre travail.
- Partez de Describe what you want, de Choose from your Library ou d'un projet transmis par le Bibliothécaire
- Ouvrez n'importe quelle étape pour voir son Result summary, ses Caveats, son Explanation et son Code
- Chaque chiffre a un chemin vers sa source, en passant par la Bibliothèque
Demandez une fois. Lancez-le chaque lundi.
Le code d'une étape n'est écrit qu'une fois. Run Now, une planification ou l'actualisation d'un tableau de bord rejoue le SQL et le Python enregistrés sur les données les plus récentes, sans demander à un modèle de refaire les calculs : le chiffre ne dérive jamais. Le même workflow fait tourner le tableau de bord et l'automatisation, et une actualisation coûte du calcul, pas des tokens d'IA.
Les étapes qui appellent volontairement un modèle, comme Researcher, Categorize et les présentations Wrapped, l'appellent à nouveau à chaque exécution.
Corrigez une étape avec vos mots, sans refaire le reste.
Refine réécrit une seule étape, comme « trier par ordre décroissant » ou « afficher en pourcentage », ne relance que cette étape et conserve la version précédente.
Chaque ligne lue. Chaque ligne dans une colonne que vous pouvez compter.
Les raisons se cachent dans le texte que les gens saisissent : notes d'affaires, tickets, commentaires d'enquête, bons d'intervention. Researcher et Categorize le lisent et en font des colonnes que vous pouvez compter, sous forme d'étapes qui tournent à nouveau sur les données du mois suivant.
Researcher
Lit chaque ligne et remplit les colonnes que vous demandez, y compris pour classer les lignes dans des catégories que vous connaissez déjà. Querri rédige les instructions à partir de vos propres lignes et vous les montre à l'œuvre sur 30 lignes avant de traiter le reste.
Categorize
Trouve les catégories que personne n'avait listées. Il regroupe les textes similaires, nomme chaque groupe et place chaque ligne dans l'un d'eux, au niveau de votre choix (Broad, Medium ou Specific), avec un score de confiance par ligne.
Chaque ligne, dans la limite de lignes de votre offre.
Trouvez les catégories que vous ignoriez avoir
Personne ne peut lire tous les commentaires, alors les raisons ne sont jamais comptées. Categorize regroupe le texte en thèmes, place chaque ligne dans l'un d'eux, et les thèmes deviennent une colonne que vous pouvez représenter en graphique.
Intégrés sous forme d'étapes, enregistrés et relancés avec tout le reste.
Prévisions
Valeurs observées et prévues avec estimations basse et haute, via ARIMA, ARIMAX ou Prophet selon les données, saisonnalité comprise.
Statistiques
Vérifie si deux choses sont liées, comme les dépenses publicitaires et les achats quotidiens, et rédige ce qu'il a trouvé. Il peut décomposer une série en tendance, saisonnalité et résidu quand vous demandez pourquoi un chiffre a bougé.
États financiers
Un compte de résultat ou un tableau des flux de trésorerie à partir de données du grand livre ou de QuickBooks.
Planification
Affecte des tâches à des personnes ou à des créneaux selon vos règles, et vérifie si chaque règle est respectée ou non.
Géospatial
Coordonnées à partir d'adresses et inversement, distances, temps de trajet et lieux à proximité.
Demandez une fois. Ouvrez chaque étape. Relancez.
Demandez avec vos mots
Décrivez ce que vous voulez, choisissez dans votre Bibliothèque, ou laissez le Bibliothécaire vous transmettre un projet avec un brief écrit.
Querri construit les étapes
Load Source, Data Query, Code et Visualization apparaissent dans le Data Flow, chacune en SQL ou en Python que vous pouvez ouvrir et affiner.
Ça tourne à nouveau
Run Now, une planification ou l'actualisation d'un tableau de bord rejoue le code enregistré sur les données les plus récentes.
Faites l'analyse une fois. Le mois prochain, il suffit d'un clic.
Utilisateur des données
Le chiffre du tableau de bord de ce lundi vient des mêmes étapes que celui de lundi dernier, exécutées sur les données de la semaine, et vous pouvez ouvrir chaque étape pour voir comment on y est arrivé.
Responsable des données
Faites l'analyse une fois en la demandant, puis mettez-la sur une planification ou un tableau de bord. Elle tourne sur les nouvelles données sans que vous ni l'IA ayez à la refaire.
Équipe data et IT
Une seule chaîne de la source au tableau de bord, chaque maillon enregistré et traçable, chaque étape en SQL ou en Python que votre équipe peut lire, et des actualisations qui consomment du calcul plutôt que des tokens d'IA.
Les questions qu'on nous pose
Relancer un projet redemande-t-il quelque chose à l'IA ?
Pas pour les calculs. Le code d'une étape n'est écrit qu'une fois, et Run Now, une planification ou l'actualisation d'un tableau de bord rejoue le SQL et le Python enregistrés sur les données les plus récentes. Les étapes qui appellent volontairement un modèle, comme Researcher, Categorize et les présentations Wrapped, l'appellent à nouveau à chaque exécution.
Si une IA construit le workflow, comment le chiffre peut-il ne jamais dériver ?
La promesse porte sur les relances. Une fois que vous avez vérifié un workflow, le relancer rejoue le code exact, donc le chiffre ne dérive jamais. Une nouvelle question est calculée de zéro, avec les vérifications de Querri, et chaque étape reste consultable.
Un assistant de chat ne peut-il pas déjà construire ça pour moi ?
Il peut écrire le code une fois. Redemandez, et le modèle le réécrit : le résultat peut varier et chaque reconstruction coûte des tokens. Dans Querri, c'est le workflow construit une fois par l'IA qui tourne. Continuez à utiliser votre assistant : Querri s'y connecte.
Nos analystes utilisent déjà des notebooks. Pourquoi des projets ?
Gardez les notebooks. Les projets offrent la même répétabilité aux personnes qui ne codent pas, et chaque étape est du SQL ou du Python que vos analystes peuvent lire et vérifier.
Combien de lignes Researcher et Categorize peuvent-ils traiter ?
Les deux traitent chaque ligne dans la limite de votre offre : 1 000 lignes avec l'offre gratuite et 100 000 lignes avec les offres payantes. Researcher montre d'abord ses instructions à l'œuvre sur 30 lignes, puis traite le reste une fois que vous les avez validées.
Quand utiliser Researcher, et quand Categorize ?
Utilisez Researcher quand vous savez ce que vous voulez remplir, comme un motif de perte tiré d'une liste fixe ou une colonne de sentiment. Utilisez Categorize quand vous ne connaissez pas encore les catégories : il trouve les thèmes, place chaque ligne dans l'un d'eux et indique son degré de certitude.
La prévision n'est-elle qu'une ligne de tendance ?
Non. Les prévisions utilisent ARIMA, ARIMAX ou Prophet selon les données, modélisent la saisonnalité et renvoient des valeurs observées et prévues avec estimations basse et haute, tracées en pointillés avec leur plage.
À voir aussi
Des réponses que vous pouvez défendre
Les vérifications derrière une nouvelle réponse, et pourquoi une réponse enregistrée se rejoue à l'identique.
Skills
Enregistrez une analyse réussie comme la méthode que suivra la suivante.
Tableaux de bord
Des graphiques qui s'actualisent en rejouant le projet qui se trouve derrière.
La Bibliothèque
Les vues et les KPI que lit chaque projet.
Quel rapport refaites-vous chaque mois ?
Apportez-le à une démo guidée. Demandez-le une fois, ouvrez chaque étape, puis relancez-le.