L’IA propose. Vos données valident.
Moteur de découverte qui analyse vos données réelles, propose des hypothèses en langage naturel et les valide statistiquement. Chat conversationnel sur votre activité. De l’insight à la règle automatique en un clic.
Quels types de patterns découvre-t-il\u00a0?
Corrélations
Paires de variables qui évoluent ensemble. « Les commandes de plus de 3 lignes ont 2x moins d’incidents de livraison. » Significativité et effet mesurés.
Segmentations
Groupes de clients/produits au comportement distinctif. Ce ne sont pas les segments que vous avez définis — ce sont ceux que les données suggèrent.
Tendances
Séries temporelles avec changement significatif. « Les ventes du produit A baissent de 12 % mois après mois depuis février, avec un haut niveau de confiance. » Des alertes avant qu’il ne soit trop tard.
Anomalies
Enregistrements qui ne correspondent pas au modèle historique. « Cette commande est 5x plus élevée que la moyenne du client ; elle mérite une vérification avant expédition. »
Churn précoce
Clients dont le comportement évolue vers l’attrition. Détecté par fréquence, panier moyen, types de produits, temps entre commandes.
Opportunités croisées
Produits achetés ensemble fréquemment mais pas par tous les clients pertinents. Suggestions de cross-sell avec contexte.
Exemple\u00a0: de l\u2019hypothèse à la règle, en 3 clics
Jour 1 — L\u2019IA suggère\u00a0: «\u00a0Les clients qui achètent 3\u00a0fois ou plus dépensent 2x plus au cours des 6\u00a0mois suivants.\u00a0»
Jour 1 — Moteur de validation\u00a0: significativité p<0,01, échantillon de 12\u202f400 clients, effet moyen 2,1x. Confirmé.
Jour 1 — Action suggérée\u00a0: «\u00a0Notifier le commercial lorsqu\u2019un client atteint 3 commandes en 60 jours, et assigner un suivi automatique.\u00a0»
Jour 1 (3 clics plus tard) — La règle est active dans Flow. Sans intervention de l\u2019IT. Sans refaire les dashboards. Sans écrire de SQL.
Chat conversationnel — questions en langage naturel
Un responsable des opérations demande\u00a0: «\u00a0Quels clients sont sur le point de partir\u00a0?\u00a0». L\u2019IA consulte l\u2019ontologie, segmente par comportement (fréquence, panier, temps entre commandes), renvoie la liste priorisée avec la raison de chaque cas et suggère l\u2019action suivante.
Le tout sans SQL, sans dashboards pré-cuisinés, sans demander le rapport à l\u2019équipe analytics et attendre deux jours. Les réponses sont traçables — chaque chiffre a son lineage dans le Data Lake et sa validation statistique.
Questions fréquentes sur Hypothèses et patterns
Quel type d’hypothèses le moteur découvre-t-il ?
Corrélations entre variables (les clients qui achètent X achètent aussi Y avec la fréquence Z), segmentations (il existe un groupe de clients au comportement tarifaire atypique), tendances temporelles (les ventes du produit A baissent de 12 % mois après mois) et anomalies (cette commande ne correspond pas au modèle historique du client).
Comment savoir si une hypothèse est fiable ?
Chaque hypothèse est validée statistiquement : significativité, taille de l’effet, taille de l’échantillon, p-value. Integrafy-OS vous indique le niveau de confiance et l’intervalle. Si une hypothèse tient sur 10 enregistrements, elle est marquée « préliminaire ». Si elle tient sur 10 000, elle est marquée « robuste ».
Est-ce du data mining classique ou des LLM ?
Les deux. Les LLM génèrent des hypothèses en langage naturel (« Et si les clients avec le plus de commandes avaient aussi le plus de retours ? »). Les méthodes statistiques classiques les valident rigoureusement. Le LLM est l’explorateur ; la statistique est le juge.
Peut-on convertir les hypothèses en règles automatiques ?
Oui. Quand une hypothèse est confirmée avec suffisamment de robustesse, Integrafy-OS vous propose de la transformer en alerte, règle Flow ou action automatique. Par exemple : « Notifier le commercial lorsqu’un client habituel cesse d’acheter pendant X jours. »
Le chat conversationnel partage-t-il mes données avec OpenAI/Anthropic ?
Non par défaut. Integrafy-OS expose les données via le serveur MCP avec une autorisation granulaire. Vous pouvez exécuter le chat avec un LLM on-premise (Llama, Mistral) si votre politique l’exige. Si vous utilisez Claude/GPT cloud, les données sont traitées sans entraîner les modèles et sous vos politiques DPA.
Quel pattern de vos données n’avez-vous pas encore vu ?
Démo du moteur d’hypothèses avec vos données réelles en 30 minutes.