Vos revenus modelises.Les anomalies detectees avant qu'elles arrivent.Pilotez a l'avance.

ForecastIQ analyse votre historique de ventes, construit des modèles predictifs adaptatifs et vous alerte en temps réel des qu'une anomalie menace votre trajectoire de croissance.

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précision prévisions
92%
horizon de prédiction
90j
détection anomalie
48h
automatise
100%

Ordres de grandeur visés par l'installation ; ils sont mesurés chez vous pendant l'audit, sur vos volumes.

ForecastIQ, Illustration de l'offre
ForecastIQ. Prévisions IA et détection d'anomalies pour scale-ups
01Ce que fait l'agent

Tout est automatisé, rien à gérer.

01

Modèles ML adaptatifs

Nos algorithmes apprennent de votre historique et s'adaptent aux saisonnalites, campagnes et événements inhabituels pour des prévisions toujours pertinentes.

02

Alertes anomalies instantanees

Des qu'une métrique s'ecarte significativement de la prévision, ForecastIQ alerte votre équipe avant la fin de journee, avec le contexte et les recommandations.

03

Prévisions a 90 jours

Planifiez ressources, objectifs et trésorerie avec des prévisions a 3 mois mises à jour en continu, desagregees par produit, region et canal.

02Comment ça marche

En place en quelques jours, pas en quelques mois.

  1. 01

    Connectez vos données de ventes

    CRM, ERP, Stripe, Salesforce, ForecastIQ ingere votre historique de transactions en quelques minutes. Aucune préparation de données requise.

  2. 02

    L'IA calibre ses modèles

    ForecastIQ détecte les saisonnalites, tendances et correlations. Les modèles se calibrent sur votre contexte spécifique en moins de 24 heures.

  3. 03

    Prévisions et alertes en continu

    Chaque jour, vos prévisions sont mises à jour. Si une anomalie est détectée, une alerte est envoyee immédiatement a votre équipe avec l'analyse de cause.

03Sous le capot

Le pipeline derrière cette offre.

BI & plateforme dataStack data 100% open-source, auto-hébergée, NL→SQL, LLM local, 7 étapes
Sources
PostgresMongoDBMySQL
CDC temps réel
Capture
DebeziumAirbyte
ELT open-source
Staging
AirbyteMeltanodbt
Chargement
Lakehouse
PostgreSQLDuckDBClickHouseIceberg
dbt
Modélisation
dbt
NL→SQL, LLM local
Couche sémantique
CubeLLM local
Visualisation
Dashboards
MetabaseSupersetGrafana
04Outils opérés

Nous branchons l'agent sur les outils que vous avez déjà.

  • GoogleBigQuery
  • Snowflake
  • PowerBI
  • Slack
  • Groq

Vous n'avez rien à apprendre : nous configurons et opérons ces connexions pour vous.

Pourquoi maintenant

Vos prévisions de revenus sont fausses. Vous le savez. Vous continuez quand même.

Ce que ça coûte aujourd'hui

Le 28 du mois. Votre CFO ouvre le forecast Q4 partage par Sales il y a trois semaines. 4.2M EUR. Mais lui voit que Stripe est a 3.1M, que deux gros deals enterprise ont slip-page sur Q1, et que la cohorte DACH est en decroissance silencieuse depuis 17 jours. Il va devoir reprevenir le board mardi, demander de revoir le hiring plan, et expliquer pourquoi personne n'a vu venir l'erosion. Le commercial qui a soumis le forecast est de bonne foi, il n'avait simplement pas les outils pour modeliser la vraie trajectoire.

Les faits

PwC a mesure en 2025 que les forecasts manuels des équipes B2B sont en moyenne 28% au-dessus du réalise sur les trimestres a forte saisonnalite. Gartner indique que les entreprises avec forecasting IA atteignent 92% de précision sur 90 jours contre 64% pour les forecasts manuels, et detectent les anomalies de revenue 4 semaines plus tôt. Forrester estime la valeur d'un forecast précis a 8% du revenue total pour une scale-up post-Series B.

Pourquoi nous

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.

Ce que nous mettons en place

Concretement : ForecastIQ ingere votre historique Stripe, Salesforce ou ERP en quelques minutes, calibre ses modèles ML adaptatifs sur vos saisonnalites et campagnes en 24 heures, puis livre chaque jour une prévision a 90 jours desagregee par produit, region et canal, avec alerte automatique des qu'une cohorte s'ecarte significativement. Résultat : 92% de précision a 90 jours, détection des anomalies sous 48h, et un pilotage financier enfin proactif.

BI & Intelligence Décisionnelle

Anticipez les tendances et détectez les dérives avant qu'elles impactent votre business

Piloter un business sans prévisions fiables, c'est conduire avec un rétroviseur. Les tableaux de bord vous montrent ce qui s'est passé, pas ce qui va se passer. L'agent Forecasting & Anomalies entraîne des modèles de prévision sur vos données historiques, génère des projections à 3, 6 et 12 mois et détecte en temps réel les anomalies qui signalent un problème avant qu'il ne soit visible dans vos KPIs.

Le problème

Les prévisions manuelles reposent sur l'intuition et les tendances passées. Les anomalies sont détectées tardivement, quand les chiffres du mois sont déjà dans le rouge. Sans alertes proactives, les problèmes opérationnels (churn, baisse de conversion, dérive des coûts) restent invisibles jusqu'à ce qu'ils soient critiques.

Notre réponse

Des modèles de machine learning (Prophet, ARIMA, XGBoost) sont entraînés sur vos données historiques (ventes, trafic, coûts, rétention). Les prévisions sont mises à jour hebdomadairement et présentées avec des intervalles de confiance. Chaque anomalie détectée (pic ou creux anormal par rapport au forecast) déclenche une alerte Slack ou email avec une explication en langage naturel.

Comment nous déployons

  1. 01
    Collecte & nettoyage des données historiques

    Extraction de 12 à 36 mois de données depuis vos sources (CRM, e-commerce, analytics). Nettoyage et normalisation.

  2. 02
    Entraînement des modèles

    Sélection et entraînement des meilleurs algorithmes pour vos séries temporelles. Validation sur données holdout.

  3. 03
    Déploiement des alertes temps réel

    Connexion aux flux de données en temps réel. Seuils d'anomalie configurés selon vos métriques critiques.

  4. 04
    Dashboard de prévisions & monitoring

    Interface de visualisation des forecasts, historique des alertes et score de précision du modèle en continu.

Bénéfices concrets

Prévisions à ±8 % de précision

Nos modèles atteignent en moyenne 92 % de précision sur les 30 premiers jours de prévision, selon la qualité des données historiques.

Anomalies détectées 48h avant

Les dérives sont signalées avant d'être visibles dans les KPIs mensuels. Vous intervenez quand il est encore temps.

Budget maîtrisé

Les prévisions de coûts et de revenus permettent d'ajuster les ressources en amont. Plus de surprises en fin de mois.

Questions fréquentes

Quelle quantité de données historiques est nécessaire ?
Minimum 12 mois de données pour des prévisions fiables. 24 à 36 mois permettent de capturer la saisonnalité et les tendances longues.
Les modèles sont-ils ré-entraînés automatiquement ?
Oui. Un pipeline de ré-entraînement mensuel est mis en place pour intégrer les nouvelles données et maintenir la précision.
Peut-on prévoir plusieurs métriques simultanément ?
Oui. Revenus, trafic, coûts d'acquisition, taux de rétention, chaque métrique a son modèle dédié.
Les alertes sont-elles personnalisables ?
Oui. Seuils, canaux (Slack, email, SMS), fréquence et format des alertes sont tous configurables selon vos préférences.

Vos prévisions de revenus, calibrees et fiables

Connexion en quelques minutes. Premieres prévisions sous 24h. Aucune carte bancaire.

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