Pulse répond à la question que tout tableau de bord laisse ouverte : le chiffre d'affaires a baissé, mais pourquoi ? Il lit les commandes, les clients, les paiements et les tickets d'une entreprise, repère ce qui a changé et l'explique simplement, chaque chiffre venant de la base de données et non de l'IA.
La plupart des entreprises ont les données mais pas les réponses. Les ventes sont dans un système, les paiements dans un autre et le support dans un troisième, avec des doublons, des formats de date mélangés et cinq orthographes du même pays.
Un tableau de bord classique montre que le chiffre d'affaires a baissé. Il ne dit pas quelle catégorie, quel canal ou quels clients en sont la cause, et quelqu'un passe une journée dans des tableurs pour le découvrir.
Ajouter un chatbot par-dessus empire souvent les choses. Un modèle de langage invente volontiers un chiffre plausible, et une entreprise ne peut pas agir sur cette base.
Une trentaine de fonctions SQL calculent chaque KPI, tendance, entonnoir et cohorte directement dans Postgres, sous sécurité par ligne. Le chiffre d'affaires est défini une seule fois : chaque ventilation retombe sur le chiffre principal.
13 détecteurs génériques cherchent les baisses par catégorie, les pics de remboursement, les échecs de paiement, les clients VIP inactifs et plus. Ils ne connaissent pas les dix histoires cachées dans les données de démo. Ils les trouvent.
L'IA ne peut appeler que 17 outils d'analyse autorisés, avec des arguments validés. Les cartes, tableaux et graphiques de ses réponses sont construits à partir de ces résultats, jamais à partir du texte du modèle.
Un centre de qualité qui analyse et nettoie 17 000 enregistrements bruts venant de quatre sources, un import CSV qui reconnaît et valide les colonnes, et un centre d'actions alimenté par six règles d'automatisation exécutées dans Postgres.
Rendre l'IA digne de confiance. Le modèle n'écrit jamais de SQL et ne fournit jamais un chiffre. Il choisit des outils, chaque outil exécute une fonction SQL fixe et paramétrée avec les droits du visiteur, et les chiffres affichés viennent directement de ces résultats. Si un modèle ne sait pas appeler d'outils, un planificateur par mots-clés récupère les données à sa place, et si le fournisseur tombe, la page affiche quand même les données déjà obtenues. L'autre difficulté était la démo publique : chaque visiteur reçoit une session anonyme et isolée, il peut créer des actions, des notes et des rapports sans voir ceux des autres, et Réinitialiser n'efface que ce qu'il a créé.
En ligne en démo publique sur pulse.ninga.dev. Chacun peut ouvrir une session privée sur Northstar Commerce, un commerçant fictif d'articles de plein air avec environ 25 600 clients et dix histoires cachées dans ses données, et demander à l'assistant ce qui se passe. Le même schéma gère déjà de vraies organisations, des rôles et la sécurité par ligne : le moteur peut donc être branché sur les ventes, commandes et tickets d'un vrai client.
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