Produit RadianNa
SmartQuery
Posez la question. La donnée répond.
SmartQuery se branche sur la base que vous avez déjà et la rend interrogeable en français. Une IA traduit la question, choisit la forme du résultat, puis en fait la lecture — avec le vocabulaire de votre métier. Pas de SQL à écrire, pas de migration, pas de changement dans vos systèmes.
Vos données existent déjà. Le chemin pour y accéder, non.
Une administration ou une entreprise qui tourne depuis dix ans est assise sur un patrimoine considérable. Le problème n'est presque jamais la donnée. C'est la distance entre celui qui a la question et celui qui sait l'écrire.
Il faut savoir écrire la question
Interroger la base suppose de connaître SQL et la structure des tables. Deux compétences qu'un directeur n'a pas à avoir pour piloter son activité.
Chaque question devient un ticket
La demande part au service informatique, prend sa place dans la file, et revient quand elle revient. Les équipes techniques passent leur temps à écrire des rapports au lieu de construire la plateforme.
La réponse arrive après la décision
Un chiffre obtenu trois semaines plus tard ne sert plus à décider. Il sert à justifier ce qui a déjà été décidé sans lui.
Les rapports figés vieillissent
On écrit cinq cents requêtes une fois pour toutes, et la cinq cent unième question reste sans réponse. Chaque nouvelle problématique rouvre le cycle.
Une question, une réponse complète
L'utilisateur écrit sa question comme il la poserait à un collègue. Ce qui revient n'est pas une liste de lignes : c'est le tableau, le graphique qui convient, et l'analyse de ce qu'ils montrent.
« Compare les recettes de ce mois avec le même mois l'an dernier, par agence. »
Recettes par agence
Analyse SmartQuery
Le Nord recule de 8 % sur un an, quand l'Est progresse de 15 % et le Sud de 26 %. L'ensemble gagne 7 %. Le Nord est la seule agence en recul : à vérifier avant la clôture.
Requête préparée
Deux autres questions, deux autres formes
La même chaîne, avec d'autres sorties : la liste des cas à regarder, et l'évolution dans le temps. C'est l'outil qui décide de la forme, à partir de la question.
« Liste les opérateurs dont la valeur déclarée est inférieure de 30 % à la médiane de leur catégorie. »
Écarts à la médiane de catégorie
| Opérateur | Déclaré | Médiane | Écart |
|---|---|---|---|
| Opérateur Y | 85 | 120 | −29 % |
| Opérateur X | 72 | 120 | −40 % |
| Opérateur Z | 68 | 120 | −43 % |
Analyse SmartQuery
Trois opérateurs sous la médiane de leur catégorie. X et Z s'écartent de plus de 40 % : la comparaison se fait à l'intérieur de la catégorie, pas sur une moyenne générale. Contrôle recommandé avant liquidation.
Généré par l'IA
« Quel est le délai moyen de traitement par agent cette semaine ? »
Délai moyen de traitement
Analyse SmartQuery
Le délai moyen de la semaine est de 4 h 20. Mardi sort seul de la plage habituelle avec 5 h 30 — un jour porte tout l'écart, les quatre autres se tiennent en vingt minutes.
Requête préparée
« Un modèle lâché sur ma base va inventer. »
C'est l'objection juste, et c'est celle à laquelle SmartQuery est construit pour répondre. Un modèle qui découvre votre schéma au moment de la question devine ; il ne sait pas que votre colonne BOX47_AMT porte ce que vos équipes appellent les recettes. SmartQuery ne le laisse pas deviner : trois couches se succèdent, et le modèle est la dernière.
- 01
Un dictionnaire de votre métier
Avant toute question, vos tables et vos colonnes sont décrites en clair, et les mots de vos équipes sont traduits en calculs. « Recettes » devient une somme sur une colonne précise, « ce mois » une borne de dates, chaque terme du métier son filtre. Ce dictionnaire est le cœur du produit — c'est lui, bien plus que le modèle, qui fait la justesse des réponses.
- 02
Une bibliothèque de requêtes vérifiées
Les questions qui reviennent chaque semaine sont écrites, testées et figées une fois pour toutes. Elles répondent sans passer par le modèle, donc toujours de la même façon. C'est cette bibliothèque qui porte la fiabilité au quotidien.
- 03
Le modèle en second rideau
Il n'intervient que sur ce que la bibliothèque ne couvre pas encore. Sa requête est vérifiée avant d'être exécutée, et la connexion à votre base reste en lecture seule : SmartQuery lit, n'écrit jamais.
Deux régimes, donc, et c'est volontaire : le modèle est tenu court quand il écrit du SQL, et laissé libre quand il lit les résultats. Écrire une requête fausse coûte cher ; proposer une lecture qu'on peut vérifier ne coûte rien. Chaque réponse dit laquelle des trois couches a répondu, avec sa requête consultable.
Trois sorties, à chaque fois
Le tableau
Les lignes du résultat, formatées et lisibles, exportables en un clic pour la réunion suivante.
Le graphique, choisi pour vous
Barres, courbe, camembert, treemap, nuage de points, carte de chaleur, bulles, écarts : huit familles, et treize vues composées pour les cas fréquents. L'outil choisit selon la question et la forme des données — c'est souvent le choix que l'utilisateur n'aurait pas su faire.
L'analyse écrite, par l'IA
C'est ici que le modèle travaille vraiment. Il a reçu le vocabulaire de votre métier, donc il lit les chiffres dans vos termes : il nomme la tendance, situe un écart par rapport à ce qui est normal chez vous, et va jusqu'à la vérification qu'il recommande. Il dit aussi ce que vous n'aviez pas demandé — c'est souvent là qu'est la valeur.
Huit familles génériques. Treize vues métier. Et les vôtres.
Vingt et une vues sont déjà construites. Huit sont des familles génériques, qui conviennent à n'importe quelle donnée — les voici. Les treize autres ont été dessinées pour un métier précis : un classement qui connaît ses catégories, une carte de chaleur qui croise les entités et les mois, une vue d'écarts qui compare chaque cas à la médiane de sa propre famille plutôt qu'à une moyenne générale.
Barres
Courbe
Camembert
Treemap
Nuage de points
Carte de chaleur
Bulles
Écarts à la médiane
C'est là que se fait la différence. Une vue métier n'est pas un graphique de plus : c'est votre façon de regarder un problème, transcrite une fois pour toutes. Les vôtres se construisent au déploiement, et le catalogue s'enrichit à chaque client.
Ce qu'on peut lui demander
Quatre formes de questions couvrent l'essentiel de ce que demande une direction. Voici comment elles se posent, en français, telles quelles.
Classements
- « Top 10 des fournisseurs par volume depuis janvier. »
- « Qui a traité le plus de dossiers la semaine dernière ? »
- « Les cinq sites qui pèsent le plus dans le total de l'année. »
Comparaisons dans le temps
- « Évolution mois par mois depuis le début de l'année. »
- « Les trente derniers jours contre les trente précédents. »
- « Quel jour de la semaine concentre le plus d'activité ? »
Répartitions
- « Répartition des dossiers par circuit de contrôle. »
- « Quelle part chaque catégorie représente-t-elle dans le trimestre ? »
- « Croise les volumes par site et par mois. »
Écarts et anomalies
- « Montre-moi les écarts anormaux par rapport à la moyenne de leur catégorie. »
- « Quels dossiers ont dépassé le délai de traitement ce trimestre ? »
- « Les montants qui sortent des bornes habituelles, ce mois-ci. »
Les repères de temps sont compris tels quels : ce mois, le mois dernier, les sept ou trente derniers jours, le trimestre en cours, l'année — ou une plage de dates que vous fixez vous-même.
Comment il entre chez vous
- 01
On cartographie votre base
Vos tables, vos colonnes et le vocabulaire de vos équipes sont relevés et écrits dans le dictionnaire. C'est le travail qui prend le plus de soin, et celui dont dépend tout le reste.
- 02
On connecte en lecture seule
SmartQuery lit, n'écrit jamais, et chaque requête est vérifiée avant d'être exécutée. Le modèle tourne sur votre infrastructure ou dans le cloud, à votre choix : vos données peuvent ne jamais sortir de chez vous.
- 03
On prépare vos questions courantes
Les demandes qui reviennent chaque semaine deviennent des réponses immédiates et constantes. Le reste est traduit à la volée par le modèle.
- 04
Vos équipes posent leurs questions
En français, dans leurs propres mots. Sans formation à SQL, sans passer par un développeur, sans attendre leur tour dans une file.
- 05
Chaque réponse reste vérifiable
L'écran indique si elle vient d'une requête préparée ou du modèle, et la requête reste consultable. Un chiffre qu'on peut retracer vaut mieux qu'un chiffre qu'on doit croire.
Ce qui vient ensuite
La feuille de route du produit. Ces briques ne sont pas encore livrées — elles sont annoncées ici pour que vous sachiez où va SmartQuery avant de vous y engager.
- Tableaux de bord constitués à partir des questions les plus posées
- Alertes proactives quand une anomalie apparaît, sans avoir à demander
- Connecteurs vers Power BI et Tableau, pour vos outils existants
- API REST, pour que vos autres systèmes posent leurs questions aussi
Voir SmartQuery sur vos données
La démonstration se fait sur un jeu de données de votre métier, pas sur un exemple générique. Écrivez-nous et nous conviendrons d'un créneau.