Pas juste des correlations.Les vraies causes identifiees.Les bons leviers actionnes.
CausalAI va au-delà des dashboards. L'agent identifie les causes réelles de vos anomalies métier, chute de CA, augmentation du churn, baisse de qualité, et vous indique quoi faire.
- plus vite qu'un analyste
- 3x
- précision causale
- 89%
- temps de résolution
- -60%
- explication en langage clair
- 100%
Ordres de grandeur visés par l'installation ; ils sont mesurés chez vous pendant l'audit, sur vos volumes.
Tout est automatisé, rien à gérer.
Graphes causaux automatiques
L'IA construit le graphe causal de votre problème automatiquement. Visualisez les chaînes de causalite, pas juste les correlations.
Identification de la cause racine
Pour chaque anomalie détectée, CausalAI remonte la chaîne causale et identifie la cause principale parmi des dizaines de variables.
Recommandations d'action
Au-delà du diagnostic, l'agent propose des interventions prioritaires et estime l'impact attendu de chaque action corrective.
En place en quelques jours, pas en quelques mois.
- 01
Connectez vos données métier
KPIs, logs, métriques operationnelles, CausalAI ingere vos sources de données et construit un modèle causal de votre activité.
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Definissez vos métriques cibles
Churn, CA, NPS, défauts qualité, indiquez ce que vous voulez expliquer. L'agent analyse les facteurs qui l'influencent réellement.
- 03
Recevez le diagnostic causal
Rapport clair en langage naturel : cause racine identifiee, chaîne causale visualisee, actions recommandees avec impact estime.
Le pipeline derrière cette offre.
Postgres
MongoDB
MySQL
AirbyteAirbyteMeltanodbtPostgreSQLDuckDB
ClickHouseIceberg
MetabaseSuperset
GrafanaNous branchons l'agent sur les outils que vous avez déjà.
Python
ScikitLearn
GoogleBigQuery
Slack
Groq
Vous n'avez rien à apprendre : nous configurons et opérons ces connexions pour vous.
Vos dashboards montrent quoi. Pas pourquoi.
Comite executif, jeudi matin. Le NPS a chute de 12 points en six semaines. Votre VP Customer Success projette un dashboard avec quatorze courbes, quinze segments, des correlations partout. Quelqu'un dit le support. Un autre dit le pricing. Le CMO blame le dernier release. Trois heures de discussion, aucune décision, parce que personne ne sait réellement pourquoi. Vous repartez avec un plan d'action vague, base sur une intuition, qu'un analyste va tester pendant trois semaines avant que vous decouvriez que c'etait la mauvaise piste. Pendant ce temps, le NPS continue de glisser.
McKinsey a mesure que 73% des décisions stratégiques B2B sont prises sur des correlations interpretees comme des causes, avec un taux d'erreur diagnostique de 41%. Gartner prédit que d'ici 2027, l'inference causale automatisee remplacera 50% de l'analyse exploratoire faite par les data teams. La litterature academique le confirme : les modèles causaux atteignent 89% de précision sur l'identification de cause racine, contre 47% pour les pipelines de correlation classiques. La correlation est résolue depuis 20 ans. La causalite, c'est maintenant.
Wikolabs installe des systèmes IA bâtis sur des modèles open source, chez vous, payés une fois. Pas de boîte noire : vos données, vos prompts et votre historique restent dans votre infrastructure. Nous chiffrons au forfait ou en régie, jamais au ticket ni au token, et nous disons avant signature ce qui marche et ce qui ne marche pas encore.
Concretement : vous branchez vos KPIs et logs, vous dites a CausalAI ce que vous voulez expliquer, churn, baisse de marge, défauts qualité, et en moins de 24h l'agent vous rend un rapport en langage clair. Cause racine identifiee parmi des dizaines de variables. Graphe causal visualise. Actions correctives priorisees avec impact attendu estime. 89% de précision causale. 3x plus rapide qu'un analyste senior. -60% de temps de résolution. Vous arretez de tester des intuitions ; vous agissez sur des certitudes.
Trouvez les vraies causes, pas les symptomes
Démo en 30 minutes. Premier diagnostic en 24h. Decisions basees sur la causalite, pas les intuitions.