Vos revenus modelises.Les anomalies detectees avant qu'elles arrivent.Pilotez a l'avance.
ForecastIQ analyse votre historique de ventes, construit des modeles predictifs adaptatifs et vous alerte en temps reel des qu'une anomalie menace votre trajectoire de croissance.
Fonctionnalites
Tout automatise, rien a gerer
Comment ca marche
En place en 10 minutes
Connectez vos donnees de ventes
CRM, ERP, Stripe, Salesforce — ForecastIQ ingere votre historique de transactions en quelques minutes. Aucune preparation de donnees requise.
L'IA calibre ses modeles
ForecastIQ detecte les saisonnalites, tendances et correlations. Les modeles se calibrent sur votre contexte specifique en moins de 24 heures.
Previsions et alertes en continu
Chaque jour, vos previsions sont mises a jour. Si une anomalie est detectee, une alerte est envoyee immediatement a votre equipe avec l'analyse de cause.
Outils integres
On opere votre stack, vous n'avez rien a apprendre
GoogleBigQuery
Snowflake
PowerBI
Slack
GroqVous 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 previsions de revenus sont fausses. Vous le savez. Vous continuez quand meme.
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.
PwC a mesure en 2025 que les forecasts manuels des equipes B2B sont en moyenne 28% au-dessus du realise sur les trimestres a forte saisonnalite. Gartner indique que les entreprises avec forecasting IA atteignent 92% de precision sur 90 jours contre 64% pour les forecasts manuels — et detectent les anomalies de revenue 4 semaines plus tot. Forrester estime la valeur d'un forecast precis a 8% du revenue total pour une scale-up post-Series B.
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. ForecastIQ est ce que nous avons construit pour nos propres clients exigeants avant de le proposer au marche.
Concretement : ForecastIQ ingere votre historique Stripe, Salesforce ou ERP en quelques minutes, calibre ses modeles ML adaptatifs sur vos saisonnalites et campagnes en 24 heures, puis livre chaque jour une prevision a 90 jours desagregee par produit, region et canal — avec alerte automatique des qu'une cohorte s'ecarte significativement. Resultat : 92% de precision a 90 jours, detection 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.
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.
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 on déploie
Collecte & nettoyage des données historiques
Extraction de 12 à 36 mois de données depuis vos sources (CRM, e-commerce, analytics). Nettoyage et normalisation.
Entraînement des modèles
Sélection et entraînement des meilleurs algorithmes pour vos séries temporelles. Validation sur données holdout.
Déploiement des alertes temps réel
Connexion aux flux de données en temps réel. Seuils d'anomalie configurés selon vos métriques critiques.
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
Demarrer
Vos previsions de revenus, calibrees et fiables
Connexion en quelques minutes. Premieres previsions sous 24h. Aucune carte bancaire.