ANALYSE PAR IA

Vos données contiennent des réponses.
Commencez à poser des questions.

Analyse de bases de données par IA sans outils de BI. Posez des questions en langage naturel, obtenez du SQL adapté à votre dialecte, des résultats en temps réel et des graphiques générés automatiquement à partir de vos données réelles.

Pas de licence BI IA consciente des schémas 10 dialectes de base de données Sortie Excel et Sheets

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Analyse de données par IA : Interrogez n’importe quelle base de données sans outil de BI

L'analyse de données par l'IA utilise l'intelligence artificielle pour analyser des bases de données, générer des rapports et faire émerger des informations pertinentes, sans nécessiter de connaissances en SQL ni de logiciels de BI coûteux comme Tableau ou Power BI. Au lieu de créer des modèles de données et d'apprendre à utiliser des outils propriétaires, vous posez des questions en langage naturel et obtenez des réponses directement à partir de vos données. L'IA génère du code SQL validé et adapté à votre dialecte, l'exécute sur des données en temps réel et présente les résultats sous forme de graphiques et d'analyses en langage naturel, le tout dans une interface fluide et intuitive.

Query Streams est une plateforme d'intégration de bases de données sécurisée et en temps réel dotée d'un moteur d'analyse IA intégré appelé Nova AI. Nova se connecte à vos bases de données via un agent sécurisé sur site, lit votre schéma réel et génère du SQL adapté à votre dialecte de base de données spécifique — du T-SQL pour SQL Server au PL/pgSQL pour PostgreSQL. En savoir plus sur Nova AI et Inscrivez-vous pour un compte gratuit pour commencer à interroger vos données en langage clair.

Le problème des outils de BI traditionnels

Les plateformes de veille stratégique comme Tableau et Power BI ont transformé la manière dont les organisations interagissent avec leurs données. Mais elles ont également engendré de nouveaux problèmes qui limitent leur utilisation et la rapidité avec laquelle les informations parviennent aux personnes qui en ont besoin.

Les coûts de licence s'accumulent rapidement. Tableau Creator coûte 75 $ par utilisateur et par mois. Power BI Pro est disponible à partir de 10 $ par utilisateur et par mois, mais son prix grimpe à plus de 20 $ pour les fonctionnalités Premium. Pour une équipe de 50 personnes, le coût annuel des licences BI peut dépasser 45 000 $, sans compter la formation, la mise en œuvre et les frais d'ingénierie des données.

La courbe d'apprentissage se mesure en semaines, et non en heures. La création d'un tableau de bord Tableau exige la maîtrise des concepts de modélisation des données, des champs calculés, des expressions LOD et de l'interface propriétaire. Power BI, quant à lui, requiert une excellente connaissance de DAX, de Power Query M et de la modélisation des relations entre les données. La plupart des utilisateurs métiers n'acquièrent jamais ces compétences et se contentent donc de soumettre des demandes à l'équipe de données et d'attendre.

Les modèles de données créent des goulots d'étranglement. Avant de pouvoir poser une question dans un outil de BI traditionnel, il faut d'abord construire un modèle sémantique, définir les relations, créer des mesures et publier l'ensemble de données. Chaque nouvelle question qui ne correspond pas au modèle existant nécessite une nouvelle phase d'ingénierie des données. Ce cycle implique que le délai moyen entre la formulation d'une question et l'obtention de la réponse se mesure en jours, voire en semaines.

Les tableaux de bord deviennent obsolètes. Les tableaux de bord statiques répondent aux questions pour lesquelles ils ont été conçus, mais les problématiques métier réelles sont dynamiques. Face à une situation inédite (augmentation soudaine et inattendue du taux de désabonnement, retard dans la chaîne d'approvisionnement, chute brutale du chiffre d'affaires), le tableau de bord est soit inadapté, soit nécessite une refonte complète. Les outils d'analyse de données basés sur l'IA résolvent ce problème en permettant de poser n'importe quelle question, à tout moment, directement sur les données en temps réel.

Comment l'analyse de données par IA fonctionne avec les flux de requêtes

Passer de zéro à l'analyse de données en temps réel se fait en quatre étapes. Aucune modélisation de données, aucune création de tableau de bord, aucune formation spécifique. Pour une présentation plus détaillée, consultez notre guide sur Analyses basées sur l'IA.

Étape 1 : Installez l'agent. Téléchargez et installez l'agent Query Streams sur n'importe quelle machine pouvant accéder à vos bases de données (sur site, AWS EC2, machine virtuelle Azure ou Google Cloud). L'agent établit uniquement des connexions sortantes ; aucune modification du pare-feu ni ouverture de ports entrants n'est donc nécessaire.

Étape 2 : Connectez vos bases de données. Ajoutez vos sources de données via l'interface locale de l'agent. Compatible avec Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, Microsoft Access, Oracle, Snowflake, BigQuery, DuckDB et les connecteurs API tels que Stripe et HubSpot.

Étape 3 : Ouvrez Nova AI et posez une question. Accédez à Nova depuis votre Tableau de bord des flux de requêtesSélectionnez une source de données et saisissez votre question en langage clair. Nova utilise Schema Intelligence pour précharger les métadonnées de vos tables et colonnes avant toute génération.

Étape 4 : Obtenez le SQL validé, les résultats en direct et les graphiques. Nova génère du SQL adapté au dialecte de votre base de données, le soumet à un pipeline de validation multicouche (vérification de la syntaxe, validation des tables avec correction approximative, validation des colonnes et vérifications structurelles), l'exécute sur des données réelles et présente les résultats sous forme de graphiques générés automatiquement. Posez des questions complémentaires pour affiner, approfondir ou pivoter l'analyse.

Découvrez-le en action : l’analyse de données par IA avec Nova

Voici à quoi ressemble une conversation typique avec Nova AI. Un utilisateur métier demande des informations sur les tendances des revenus, et Nova trouve les tables appropriées, génère une requête SQL validée, l'exécute et renvoie à la fois les données et un graphique généré automatiquement, le tout dans un seul flux de conversation.

Nova AI

PostgreSQL — ventes_prod

Affichez-moi les tendances des revenus mensuels des 12 derniers mois.

J'ai trouvé votre commandes et articles_commandés Nous avons utilisé des tables et généré une requête PostgreSQL regroupant les revenus par mois. Voici les résultats :

Revenus mensuels — 12 derniers mois Barre

Avril 2025

124 000 $

Mai 2025

116 000 $

Juin 2025

141 000 $

Juillet 2025

136 000 $

Août 2025

150 000 $

Septembre 2025

145 000 $

Octobre 2025

160 000 $

Novembre 2025

171 000 $

Décembre 2025

201 000 $

Janvier 2026

157 000 $

Février 2026

165 000 $

Mars 2026

181 000 $

12 mois · Total 1,85 M$

Le chiffre d'affaires a progressé de 46 % d'une année sur l'autre. — de 124 000 $ en avril 2025 à 181 000 $ en mars 2026. Le mois le plus performant a été décembre, à 201 000 $, probablement en raison des achats de fin d’année. Le premier trimestre 2026 a généré en moyenne 168 000 $ par mois., contre 127 000 $ au deuxième trimestre 2025.

La tendance à la hausse est cohérente avec une légère baisse en mai 2025. Souhaitez-vous que je détaille ces données par gamme de produits ou que je les compare à la même période il y a deux ans ?

Posez toutes vos questions à Nova concernant vos données…

Qu'est-ce qui distingue Nova AI des autres outils d'analyse d'IA ?

La plupart des outils d'analyse de données IA génèrent du SQL générique à partir d'une description ; ils ignorent tout du nom réel de vos tables et colonnes. Nova AI se distingue par sa connexion directe à votre base de données réelle. Intelligence des schémas, qui analyse vos métadonnées réelles avant de générer quoi que ce soit.

Compatible avec vos outils existants

L'analyse des données par l'IA ne devrait pas enfermer vos résultats dans une autre plateforme propriétaire. Nova AI exporte les résultats vers les outils que votre équipe utilise déjà : Microsoft Excel et Google Sheets. Une fois que Nova a généré une requête que vous souhaitez conserver, enregistrez-la comme requête réutilisable. Elle apparaîtra dans les modules complémentaires Query Streams pour Excel et Google Sheets, aux côtés des requêtes créées manuellement.

Partagez vos questions avec qui vous voulez. Enregistrez n'importe quelle requête générée par l'IA, puis partagez-la avec vos collègues ou partenaires externes. Les destinataires exécutent la requête partagée depuis leurs feuilles Excel ou Google Sheets, ajustent les filtres indépendamment et obtiennent des données en temps réel à la demande, sans avoir accès à votre code SQL ni à vos identifiants de base de données. Query Streams prend en charge l'exécution parallèle des requêtes : les utilisateurs peuvent ainsi lancer simultanément plusieurs requêtes enregistrées sur différents onglets de feuilles de calcul, et l'Agent traite chaque requête en parallèle.

Automatisez au-delà des feuilles de calcul. Programmez des requêtes générées pour synchroniser régulièrement vos données avec Airtable, Smartsheet, Baserow ou SeaTable. Transformez une analyse issue de l'IA en un flux de données récurrent sans écrire une seule ligne de code.

Bases de données et sources de données prises en charge

Nova AI génère du SQL adapté au dialecte pour chaque base de données prise en charge par Query Streams. Déploiement plusieurs agents Déployez-le sur l'ensemble de votre infrastructure (sur site, AWS EC2, machines virtuelles Azure, Google Cloud ou tout autre environnement dans le monde). Chaque agent s'auto-maintient grâce à des mises à jour automatiques et met ses sources de données à disposition dans le sélecteur de sources de données de Nova.

Bases de données relationnelles : Microsoft SQL Server (T-SQL), PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, Microsoft Access, Oracle, Snowflake et BigQuery.

Bases de données analytiques : DuckDB pour l'analyse locale haute performance et comme moteur de stockage des données des connecteurs API.

Connecteurs API : Stripe, HubSpot, Shopify, Google Analytics, Google Search Console et ShipStation. Les données de l'API sont mises en cache localement dans DuckDB ; Nova utilise donc le dialecte DuckDB lors des requêtes aux connecteurs.

Questions fréquemment posées

Initiation à l'analyse de données par l'IA

Pour en savoir plus sur le fonctionnement interne de Nova AI, consultez Analyses basées sur l'IA, Conversion de texte en SQL, et Traduction du langage naturel en SQL.