Chaque projet contient déjà la réponse.
Elle est simplement enfermée dans douze systèmes qui n'ont jamais été conçus pour dialoguer. iDBQuery est la plateforme d'IA verticale qui les connecte — afin qu'un projet entier puisse répondre à une seule question, en langage naturel.
Tout le monde se noie dans les données et meurt de faim faute de réponses.
Une seule équipe tourne sur une dizaine de systèmes. Les enregistrements vivent dans MySQL et Postgres. Les données opérationnelles sont dans Mongo. Les chiffres se cachent dans des exports Excel et CSV. Le contexte est enfermé dans des PDF que personne n’a lus en entier. Les flux en direct passent par des API REST.
Chaque organisation produit plus de données qu’elle n’en exploite. Le coût de cet écart apparaît en décisions lentes, rapports contradictoires et chiffres que personne ne peut défendre — de la valeur perdue dans l’espace entre les systèmes.
La clé de jointure se cachait dans le modèle depuis le début.
Nous avions vécu le rituel du lundi matin : six connexions, trois tableurs et un chiffre toujours indéfendable. Obtenir une seule réponse inter-sources voulait dire un ticket à l’équipe data et des jours d’attente.
Puis l’évidence nous a frappés. Les données étaient déjà là — il leur fallait seulement un modèle vivant par-dessus et un moyen de demander en langage clair. C’est iDBQuery : connectez chaque source, construisez un modèle interrogeable, et demandez.
Rendre chaque système d'un projet interrogeable comme un seul.
Une question, en langage naturel, à laquelle répondent toutes les sources connectées — avec la ligne exacte, l'activité, la clause ou la page dont elle provient. Sans SQL. Sans équipe data. Sans boîtes noires.
Chaque chiffre remonte à sa source. Cliquez sur un nombre pour voir exactement d’où il vient.
Cinq principes sur lesquels nous ne transigeons pas.
La précision plutôt que le jargon.
L’outillage data tolère le blabla marketing. Nous n’ajoutons pas à la pile. Chaque affirmation renvoie à quelque chose que vous pouvez vérifier.
Le langage naturel partout.
Si vous connaissez votre métier, vous ne devriez pas avoir besoin de SQL ni de Python pour poser une question à vos données.
Le modèle fait foi.
Pas de boîte noire. Quand les systèmes se contredisent, iDBQuery vous montre la ligne source exacte derrière chaque chiffre.
La fiabilité plutôt que le spectacle.
Nos clients nous évaluent en années, pas en démos. Fiable et exact l'emporte sur novateur.
Les normes ouvertes.
Cloud, votre propre VPC, ou totalement déconnecté. L’application Desktop et le SDK embarqué gardent les données en local — rien ne sort de chez vous.
Construit à Toronto, télétravail en priorité, vos données là où elles doivent résider.
Nous avons notre siège à Toronto et travaillons à distance partout au Canada, hébergés dans AWS Canada Central avec résidence européenne à Helsinki — et en VPC client ou entièrement isolé quand le travail l'exige.
Nous recrutons des ingénieurs attachés à l’exactitude, des responsables clients qui ont vécu le quotidien de l’analytique, et des gens qui préfèrent livrer quelque chose de fiable plutôt que de bruyant.
Aidez-nous à reconnecter les données de tout un secteur.
Si des données qui devraient répondre et n’y arrivent pas sont le problème qui vous obsède, parlons-nous.
iDBQuery est conçu et exploité par Intrazero, une entreprise d'IA appliquée basée au Caire qui développe des produits dans l'éducation, les données et les opérations. Conçu par Intrazero →