Inference causale · Analyse racine · IA

Pas juste des correlations.Les vraies causes identifiees.Les bons leviers actionnes.

CausalAI va au-dela des dashboards. L'agent identifie les causes reelles de vos anomalies metier — chute de CA, augmentation du churn, baisse de qualite — et vous indique quoi faire.

3x
plus vite qu'un analyste
89%
precision causale
-60%
temps de resolution
100%
explication en langage clair

Fonctionnalites

Tout automatise, rien a gerer

🔬

Graphes causaux automatiques

L'IA construit le graphe causal de votre probleme automatiquement. Visualisez les chaines de causalite, pas juste les correlations.

🎯

Identification de la cause racine

Pour chaque anomalie detectee, CausalAI remonte la chaine causale et identifie la cause principale parmi des dizaines de variables.

💡

Recommandations d'action

Au-dela du diagnostic, l'agent propose des interventions prioritaires et estime l'impact attendu de chaque action corrective.

Comment ca marche

En place en 10 minutes

01

Connectez vos donnees metier

KPIs, logs, metriques operationnelles — CausalAI ingere vos sources de donnees et construit un modele causal de votre activite.

02

Definissez vos metriques cibles

Churn, CA, NPS, defauts qualite — indiquez ce que vous voulez expliquer. L'agent analyse les facteurs qui l'influencent reellement.

03

Recevez le diagnostic causal

Rapport clair en langage naturel : cause racine identifiee, chaine causale visualisee, actions recommandees avec impact estime.

Outils integres

On opere votre stack, vous n'avez rien a apprendre

PythonPython
ScikitLearnScikitLearn
GoogleBigQueryGoogleBigQuery
SlackSlack
GroqGroq

Vous n'avez pas a apprendre ces outils — on les opere pour vous. Vous payez l'abonnement, c'est dans votre Slack demain matin.

Pourquoi maintenant

Vos dashboards montrent quoi. Pas pourquoi.

L'enjeu humain

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 decision — parce que personne ne sait reellement 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.

Les faits

McKinsey a mesure que 73% des decisions strategiques B2B sont prises sur des correlations interpretees comme des causes — avec un taux d'erreur diagnostique de 41%. Gartner predit 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 modeles causaux atteignent 89% de precision sur l'identification de cause racine, contre 47% pour les pipelines de correlation classiques. La correlation est resolue depuis 20 ans. La causalite, c'est maintenant.

Notre legitimite

Wikolabs construit des agents IA en production depuis 2023 pour des scale-ups B2B, family offices et fintechs reglementees. Nous avons brule nos doigts sur les memes problemes que vous : pipelines qui hallucinent, briefs ignores, dashboards desertes. CausalAI est ce que nous avons construit pour nos propres clients exigeants avant de le proposer au marche.

Notre reponse

Concretement : vous branchez vos KPIs et logs, vous dites a CausalAI ce que vous voulez expliquer — churn, baisse de marge, defauts qualite — 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 precision causale. 3x plus rapide qu'un analyste senior. -60% de temps de resolution. Vous arretez de tester des intuitions ; vous agissez sur des certitudes.

Demarrer

Trouvez les vraies causes, pas les symptomes

Demo en 30 minutes. Premier diagnostic en 24h. Decisions basees sur la causalite, pas les intuitions.