Révolutionnez vos analyses avec Fabi et l'intelligence artificielle

Vibe Analytics : Simplifiez l’analyse de données pour des insights en temps réel

Chaque entreprise, peu importe sa taille, possède un trésor de données précieuses qui peuvent guider des décisions stratégiques. Toutefois, l’extraction de ces insights requiert souvent un travail manuel fastidieux. Ce travail est généralement réalisé par des utilisateurs semi-techniques comme les fondateurs ou les chefs de produit, ou par des experts en data, souvent coûteux.

Pour en tirer un véritable bénéfice, ces informations doivent être collectées, traitées, modifiées et croisées à partir de multiples sources : CRM, outils marketing, systèmes e-commerce, données web, etc. Ce processus prend du temps et les résultats obtenus peuvent être obsolètes plutôt qu’actualisés en temps réel.

Présentation de Vibe Analytics

La solution idéale consiste à analyser les données en temps réel grâce au langage naturel, sans coder en SQL ou Python. C’est précisément ce que propose le concept de vibe analytics : poser des questions en langage simple, puis laisser l’intelligence artificielle effectuer l’analyse de fond.

Fini les heures passées à manipuler des fichiers Excel. Désormais, les résultats apparaissent rapidement sous forme de textes, graphiques ou résumés détaillés, selon les besoins.

Certains secteurs, comme l’agriculture, bénéficient tout particulièrement de ces analyses en temps réel. L’entreprise Lumo, par exemple, utilise la plateforme Fabi.ai pour surveiller en continu la performance de ses équipements IoT et agir sur la base de données environnementales et techniques instantanément analysées.

Fonctionnement de Vibe Analytics

Une des principales critiques adressées à l’IA concerne le manque de transparence, notamment à travers le “black box effect” où il est difficile de comprendre comment les résultats sont générés. Vibe Analytics répond à ce défi avec un système transparent et modulable :

• Entrée en langage naturel accessible aux utilisateurs semi-techniques
• Transparence dans le code généré, modifiable en temps réel
• Connexion directe aux systèmes internes de l’entreprise
• Fiabilité et précision répondant aux attentes des équipes techniques

Les utilisateurs ont la possibilité de vérifier les mécanismes de calcul, personnaliser les requêtes et ajuster les traitements. Le résultat ? Un outil à la fois puissant, accessible et auditables.

Fabi : la plateforme BI générative au cœur du changement

Fabi est une plateforme de Business Intelligence (BI) générative, conçue autant pour des utilisateurs techniques que semi-techniques. Elle permet non seulement d’analyser les données mais aussi de visualiser et de comprendre chaque étape de l’analyse.

Marc Dupuis, cofondateur et CEO de Fabi, explique que de nombreuses entreprises commencent par tester des flux de travail sur des données d’exemple, avant de passer à leurs cas réels. Grâce à une interface ouverte, les équipes peuvent collaborer efficacement et valider les analyses en toute confiance.

Fabi garantit un haut niveau de contrôle qualité en limitant l’analyse à des sources de données internes bien identifiées, avec des garde-fous intégrés. Le code généré peut être inspecté, partagé et modifié, rendant la collaboration entre profils techniques et non techniques plus fluide que jamais.

Cas d’usages et fonctionnalités clés

Voici quelques exemples de cas d’usage de Fabi :

• Dashboards de KPI en temps réel
• Q&A en langage naturel sur les données produit et les opérations
• Analyses de corrélations (ex. : performances de dispositifs vs météo)
• Exploration des tendances et cohortes utilisateur
• Résumés d’expérimentations et tests A/B
• Rapports automatisés mêlant texte, graphes et insights détaillés

Ces fonctionnalités permettent aux équipes de gagner un temps précieux, de travailler de manière collaborative et d’exploiter pleinement la richesse des données de l’entreprise.

Fabi, une startup en pleine croissance

Financée par Eniac Ventures en 2023, Fabi continue de faire évoluer sa plateforme pour la rendre toujours plus intuitive, tout en répondant aux exigences des utilisateurs techniques comme non techniques.

Les organisations intéressées peuvent débuter par des jeux de données d’exemple, puis étendre leur utilisation à mesure que leur confiance dans la plateforme grandit.

(Photo par Alina Grubnyak)

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