Comment iDBQuery est-il utilisé par les organisations à but non lucratif et le secteur public ?
Les organisations à but non lucratif et les équipes du secteur public utilisent iDBQuery pour poser des questions en langage naturel sur les données de subventions, de programmes, de finances et de services et obtenir des réponses sourcées en quelques secondes. Il unifie bases de données, tableurs et documents en un seul modèle vivant, de sorte que les besoins de transparence et de reporting soient satisfaits avec des chiffres traçables jusqu'à leur source exacte.
Les équipes du secteur public et des organisations à but non lucratif rendent des comptes aux bailleurs, aux conseils et aux citoyens ; l'analyse doit donc être à la fois accessible et responsable. iDBQuery connecte les systèmes de subventions, les logiciels de finances, les outils de suivi de programmes ainsi que les tableurs et documents PDF sur lesquels ces organisations fonctionnent en un seul modèle vivant interrogeable que vous pouvez questionner en langage naturel.
Comment il aide :
- Reporting de subventions et de programmes — dépenses par rapport au budget, résultats par programme et rapports prêts pour les bailleurs, à la demande.
- Indicateurs de service et d'impact — suivez qui vous avez servi et à quel coût, à travers les sources.
- Ingestion de documents — OCR sur des dossiers de formulaires, de demandes et de rapports, puis interrogation de l'ensemble.
- Transparence — générez des rapports partageables où chaque chiffre est auditable.
Le modèle de réponse sourcée trouve ici tout naturellement sa place : lorsqu'un chiffre entre dans un rapport de subvention ou une divulgation publique, il remonte jusqu'à sa ligne source exacte, de sorte qu'il puisse être vérifié plutôt qu'accepté sur parole. La couche sémantique fait correspondre des codes de programme et de compte cryptiques à un langage clair.
Pour les organismes aux règles de données strictes, iDBQuery s'exécute dans votre propre VPC, en environnement air-gapped ou sous forme d'application de bureau locale, et n'utilise jamais vos données pour entraîner un modèle d'IA — de sorte que les données sensibles sur les usagers et les dossiers restent sous votre contrôle. Aucun entrepôt ni pipeline n'est nécessaire pour commencer.
Updated 2026-06-22