Foire aux questions
Des réponses claires sur Querri : ce qu'il fait, comment il fonctionne et comment il se compare aux outils que vous connaissez déjà.
Premiers pas
Ce qu'est Querri, à qui il s'adresse et comment démarrer.
Querri est une plateforme d'analyse de données par IA qui vous permet d'importer, de nettoyer, d'analyser et de visualiser des données en langage naturel, sans SQL ni compétences techniques.
Vous posez des questions en langage courant et l'agent IA de Querri se charge du reste : se connecter à vos données, exécuter l'analyse et fournir des graphiques, des tableaux et des tableaux de bord. Il couvre l'ensemble du flux de travail, des fichiers bruts au résultat final, dans un seul produit : pas d'outils ETL distincts, pas de configuration d'entrepôt de données, pas de couche de visualisation à paramétrer.
Related questions
Querri est conçu pour toute personne qui a besoin de réponses à partir de ses données mais ne dispose pas de compétences en SQL, d'une équipe data ni du temps nécessaire pour se battre avec des outils complexes.
Cela inclut les propriétaires de petites entreprises qui analysent des données de ventes ou de marketing, les consultants qui préparent des rapports clients, les responsables des opérations qui suivent des KPIs et les chefs d'équipe de grandes entreprises qui ne peuvent pas attendre que la file d'attente de leur équipe BI se vide. Si vous savez ce que vous voulez demander à vos données — ou si vous savez que vous devriez le demander —, Querri est fait pour vous.
Créez un compte gratuit sur app.querri.com, importez un fichier ou connectez une source de données, puis commencez à poser des questions en langage courant.
Il n'y a ni assistant de configuration ni étape de paramétrage. Une fois vos données chargées, il vous suffit de saisir une question comme « Quels ont été mes 10 meilleurs clients par chiffre d'affaires le trimestre dernier ? » et Querri se charge de l'analyse. La plupart des utilisateurs obtiennent leur premier insight dans les 5 minutes suivant leur inscription.
Non. Querri est conçu pour que toute personne capable de décrire ce qu'elle veut en langage courant puisse analyser des données.
Vous n'avez pas besoin de connaître SQL, Python ni aucun langage de programmation. Vous n'avez pas besoin de comprendre la modélisation des données, les schémas ou les jointures. L'agent IA de Querri détermine la bonne approche, écrit les requêtes et explique en langage courant ce qu'il a fait, afin que vous puissiez vérifier les résultats.
Par exemple, vous pouvez saisir « Compare les ventes de ce trimestre à celles du trimestre dernier par région » et Querri chargera les bonnes données, calculera la comparaison et créera un graphique — le tout sans que vous écriviez une seule formule.
Related questions
Vous pouvez poser n'importe quelle question sur vos données en langage courant — des recherches simples aux analyses en plusieurs étapes avec graphiques et prévisions.
L'agent IA de Querri décompose votre question en étapes : charger les bonnes sources de données, exécuter des calculs, créer des visualisations et expliquer les résultats. Vous pouvez poser des questions de suivi pour affiner ou approfondir, et l'agent conserve le contexte sur un maximum de 30 tours dans une conversation.
Exemples : « Quel est notre taux d'attrition client par trimestre ? », « Montre-moi quelles campagnes marketing ont eu le meilleur ROI le mois dernier », « Trouve tous les clients qui n'ont pas acheté depuis 90 jours et segmente-les par région », « Prévois le chiffre d'affaires du prochain trimestre à partir des 12 derniers mois. »
Querri propose une assistance par chat en direct, une assistance par e-mail, un centre d'aide avec des guides et des tutoriels, ainsi qu'une équipe de réussite client dédiée pour les forfaits Pro et Enterprise.
Le centre d'aide sur docs.querri.com couvre tout, des premiers pas aux fonctionnalités avancées. Pour les questions concernant votre compte ou la facturation, contactez-nous via le chat intégré à l'application ou l'assistance par e-mail.
Données et intégrations
À quelles sources de données Querri se connecte et comment il gère vos fichiers.
Querri fonctionne avec les fichiers CSV, Excel (.xlsx/.xls/.xlsm), JSON et Parquet, ainsi qu'avec des connexions directes à des bases de données comme PostgreSQL, MySQL, Snowflake et BigQuery, à des stockages cloud comme Google Drive et S3, et à des applications métier comme Salesforce, QuickBooks et Smartsheet.
Les limites de taille de fichier varient selon le format : fichiers CSV jusqu'à 500 Mo, Excel jusqu'à 100 Mo, JSON jusqu'à 250 Mo et Parquet jusqu'à 1 Go. Querri détecte automatiquement les schémas, les types de colonnes et les délimiteurs lors de l'import. Pour les fichiers Excel, vous pouvez choisir les feuilles à importer et spécifier des plages de cellules.
Glissez-déposez des fichiers directement dans Querri, ou utilisez les connecteurs intégrés pour les bases de données, le stockage cloud et les applications métier.
Pour importer des fichiers, il suffit de les glisser dans la zone d'import ou de cliquer pour parcourir. Pour les bases de données et les services cloud, Querri propose des parcours de configuration guidés où vous saisissez vos identifiants de connexion. Toutes les données connectées sont cataloguées dans votre Library et disponibles dans tous vos projets. Vous pouvez mettre plusieurs fichiers en file d'attente à la fois et suivre la progression de l'import en temps réel.
Oui. Querri peut joindre, fusionner et croiser des données provenant de différents fichiers et connexions dans une seule analyse.
Lorsque vous posez une question, l'agent IA de Querri identifie automatiquement les sources de données pertinentes et les charge ensemble. Il gère les jointures, les recherches et la combinaison des jeux de données en arrière-plan. Vous n'avez pas besoin de savoir comment fonctionnent les jointures SQL — décrivez simplement ce que vous voulez et l'agent trouve comment connecter les données.
Par exemple, vous pouvez importer un fichier CSV de dépenses marketing et connecter vos données Salesforce, puis demander « Quelles campagnes ont généré le plus d'affaires conclues ? » et Querri rapprochera les données et vous donnera la réponse.
Querri détecte et corrige automatiquement les problèmes courants de qualité des données — doublons, valeurs manquantes, formatage incohérent et incompatibilités de type — avant d'exécuter votre analyse.
L'outil de nettoyage par IA de Querri identifie les problèmes tels que les lignes en double, les valeurs nulles, les formats de date incohérents et les problèmes d'encodage. Il signale ce qu'il a trouvé et demande confirmation avant d'apporter des modifications. Vous pouvez aussi donner des instructions de nettoyage en langage courant, comme « supprime les doublons en fonction de l'adresse e-mail » ou « remplis les valeurs de chiffre d'affaires manquantes avec la moyenne de la catégorie. »
Par exemple, si vous importez une feuille de calcul où les dates sont formatées différemment d'une colonne à l'autre (« Jan 5, 2026 » vs « 2026-01-05 » vs « 1/5/26 »), Querri les standardise automatiquement.
Oui. Querri génère des graphiques interactifs dans le cadre de votre analyse et propose un générateur de tableaux de bord en glisser-déposer pour un suivi continu.
La plateforme prend en charge huit types de graphiques — courbes, barres, secteurs, nuages de points, aires, histogrammes, cartes de chaleur et boîtes à moustaches —, tous restitués sous forme de visualisations Plotly interactives avec zoom, déplacement, détails au survol et export en PNG, SVG ou PDF. Le générateur de tableaux de bord (disponible dans les forfaits Pro) vous permet d'organiser graphiques, tableaux, textes, images et cartes de KPI sur une grille flexible avec des mises en page adaptatives pour ordinateur, tablette et mobile.
Oui. Querri prend en charge la planification des tableaux de bord, des étapes d'analyse, des actualisations de données et des exports à des intervalles horaires, quotidiens, hebdomadaires ou mensuels.
Vous définissez une planification à l'aide d'intervalles prédéfinis ou d'expressions cron personnalisées, et Querri exécute l'analyse et actualise les données automatiquement. Il gère les transitions de fuseau horaire et d'heure d'été, propose plusieurs stratégies d'actualisation (incrémentielle, complète ou intelligente) et prend en charge le chaînage des tâches afin que les flux de travail en plusieurs étapes s'exécutent de bout en bout sans intervention manuelle.
Par exemple, vous pouvez configurer un rapport hebdomadaire par e-mail qui récupère des données Salesforce fraîches chaque lundi matin, exécute votre analyse de pipeline et exporte les résultats vers Google Drive — le tout automatiquement.
Sécurité et confidentialité
Comment Querri protège vos données et préserve la confidentialité de votre analyse.
Querri est certifié SOC 2 Type II et chiffre les données à la fois au repos et en transit. Tout le travail est privé par défaut — personne ne peut accéder à vos projets ou à vos données à moins que vous ne les partagiez explicitement.
Le modèle de sécurité est organisé en couches : confidentialité personnelle par défaut, partage optionnel avec des personnes ou des équipes spécifiques, politiques d'accès au niveau des lignes, autorisations par groupe, isolation au niveau de l'espace de travail, contrôle des clés d'API et gouvernance pour les administrateurs. Vous pouvez adopter autant de couches que votre organisation en a besoin — les petites équipes restent simples, les grandes équipes ajoutent des contrôles à mesure qu'elles grandissent.
Vous seul — sauf si vous choisissez de les partager. Tout ce que vous créez dans Querri est privé pour votre compte par défaut.
Lorsque vous partagez, vous contrôlez exactement qui obtient l'accès et à quel niveau : Lecture (voir les résultats), Édition (modifier l'analyse) ou Administrateur (gérer le partage). Vous pouvez également générer des liens publics à durée limitée avec une protection par mot de passe optionnelle pour un partage en dehors de votre équipe. La sécurité au niveau des lignes vous permet de contrôler quelles lignes de données chaque personne peut voir, de sorte que différents membres de l'équipe peuvent accéder au même tableau de bord mais ne voir que les données pertinentes pour leur rôle.
Oui. Querri montre exactement ce qu'il a fait à chaque étape — les données qu'il a chargées, les requêtes qu'il a exécutées et la logique derrière ses calculs — afin que vous puissiez vérifier n'importe quel résultat.
Contrairement aux outils d'IA généralistes, l'agent de Querri est ancré dans les données : il ne devine jamais de chiffres et n'estime pas de réponses. Il exécute de vrais calculs sur vos données réelles et vous montre les requêtes SQL, les étapes de transformation et les configurations des graphiques. Chaque étape affiche son statut (en cours, réussie ou en erreur) pour que vous sachiez toujours ce qui s'est passé. Si quelque chose semble incorrect, vous pouvez affiner ou poser une question de suivi.
Comparaisons
Comment Querri se compare aux autres outils que vous évaluez peut-être.
ChatGPT est un assistant IA généraliste. Querri est une plateforme d'analyse de données dédiée qui se connecte directement à vos sources de données, nettoie et transforme les données automatiquement, et fournit des tableaux de bord persistants et des rapports planifiés.
ChatGPT peut analyser des fichiers que vous importez un par un, mais il ne maintient pas de connexions à des sources de données en direct, ne propose pas de tableaux de bord et ne peut pas planifier d'analyses récurrentes. Il est utile pour l'exploration ponctuelle. Querri est conçu pour un travail de données continu et de niveau production : il se connecte aux bases de données et au stockage cloud, maintient les données à jour, crée des tableaux de bord réutilisables et automatise les flux de travail. Querri vous montre aussi exactement comment chaque résultat a été calculé, afin que vous puissiez vérifier l'analyse.
Tableau et Power BI sont des outils de visualisation qui nécessitent des données propres et préalablement modélisées ainsi qu'une configuration technique importante. Querri gère l'ensemble du flux de travail — des données brutes et en désordre jusqu'aux visualisations et tableaux de bord finis — en utilisant le langage naturel plutôt que des formules ou du SQL.
Avec Tableau ou Power BI, vous avez généralement besoin d'un ingénieur data pour créer et maintenir le pipeline de données, un modèle sémantique et des mesures prédéfinies avant qu'un utilisateur métier puisse créer un graphique. Querri élimine ces prérequis : importez vos données (même si elles sont en désordre), posez une question et obtenez un graphique. Il n'y a pas d'étape de modélisation des données, pas de syntaxe de champs calculés à apprendre et pas de couche ETL distincte à configurer.
Les outils ETL déplacent et transforment les données entre les systèmes — c'est de la plomberie. Querri vous permet d'utiliser réellement ces données pour obtenir des réponses, créer des graphiques et prendre des décisions sans écrire de code.
Des outils comme Fivetran et dbt sont une infrastructure essentielle pour les équipes d'ingénierie data, mais ils n'aident pas les utilisateurs métier à poser des questions ou à créer des rapports. Querri recoupe certaines fonctionnalités ETL — il peut nettoyer, joindre et transformer des données —, mais il va au-delà en proposant une analyse conversationnelle, de la visualisation, des tableaux de bord et de l'automatisation. Si vous avez déjà un entrepôt de données avec des données propres, Querri peut s'y connecter. Si ce n'est pas le cas, Querri peut travailler directement avec vos fichiers bruts.
Interroger un entrepôt de données nécessite du SQL et une compréhension du schéma. Querri vous permet de poser les mêmes questions en langage courant et d'obtenir les mêmes résultats — sans écrire de SQL ni savoir comment les données sont structurées.
Les entrepôts de données comme Snowflake et BigQuery sont conçus pour les utilisateurs techniques. Vous devez connaître les noms des tables, les noms des colonnes, les conditions de jointure et la syntaxe SQL pour obtenir des réponses. Querri fonctionne au-dessus d'un entrepôt de données (ou à sa place) : vous décrivez ce que vous voulez en langage de tous les jours, et l'agent IA écrit et exécute les bonnes requêtes pour vous. Si vous avez déjà un entrepôt de données, Querri peut s'y connecter. Si ce n'est pas le cas, vous pouvez importer des fichiers directement.
Les grands modèles de langage sont des systèmes d'IA qui comprennent et génèrent le langage humain. Querri utilise des LLMs spécialisés pour traduire vos questions en langage courant en flux de travail d'analyse de données — charger des données, exécuter des calculs, créer des graphiques et expliquer les résultats.
L'agent IA de Querri est un planificateur propulsé par un LLM disposant d'un accès à des outils analytiques : exécution SQL, nettoyage des données, création de graphiques, prévisions et analyse financière. Lorsque vous posez une question, l'agent crée un plan étape par étape, exécute chaque étape sur vos données réelles et vous renvoie les résultats en continu. Le modèle ne devine pas — il coordonne de véritables opérations sur les données et vous montre chaque étape.