06oct.

Retrouvez Korbyx au webinaire de la Fédération Française de la Franchise

IA et analyse de données

Vos données éparses, transformées en décisions.

Ventes, clients, marketing, finance, opérations, vos données existent déjà, mais elles dorment dans des outils qui ne se parlent pas. L’intelligence artificielle change l’analyse de données. Elle rassemble la data de vos différents métiers, la comprend, repère les tendances et répond à vos questions en langage courant. Nous décrivons ici comment l’IA transforme l’exploitation de la data dans une entreprise, ce qu’un cabinet de conseil en data et IA apporte, et comment voir rapidement les résultats sur votre activité.

Réserver un auditCe que l’IA analyse
  • Hébergé en Europe
  • Aucun outil à remplacer
  • Validation humaine
Équipe réunie devant un grand écran d’analyse affichant projections et indicateurs en français
Indicateurs suivis64

7 outils rapprochés2 écarts

KorbyxEn direct

Pourquoi la marge a-t-elle baissé en mars ?

Deux causes : les frais de transport, en hausse de 12 %, et trois gros clients passés au prix remisé. Le détail par client est prêt.

Voir le détail
  • Plus de deux tiersdes dirigeants peinent à identifier des cas d’usage de l’IA pour leur activité (Bpifrance Le Lab, 2024). L’analyse de données est souvent le plus simple à démarrer
  • Des questions en françaisplus besoin de connaître un outil d’analytics ou un langage de requête. On pose la question, l’IA vient en aide et répond avec la donnée source
  • Sur vos données réellesl’analyse s’appuie sur la data de votre entreprise, son vocabulaire, son secteur et ses métiers, et non sur des modèles génériques

Ils pilotent avec Korbyx

Le constat

Beaucoup de data, peu de réponses.

Les entreprises n’ont jamais eu autant de données. Pourtant, obtenir une réponse simple, « quels clients ont réduit leurs achats ce trimestre ? », prend encore des jours.

La data se disperse entre le CRM pour les clients, l’ERP pour les ventes, un outil pour le marketing et des tableurs pour le reste. Chaque service a ses chiffres, et personne n’a une vision d’ensemble. Rapprocher ces données demande un travail manuel que peu d’équipes ont le temps de faire.

Les compétences manquent aussi. Une entreprise de taille moyenne n’a pas d’équipe de data science, et les outils d’analytics restent réservés à quelques personnes formées. Les autres attendent qu’on leur prépare un fichier, et les décisions comme les projets attendent avec eux.

Au bout du compte, la valeur de la data reste inexploitée et l’innovation attend. Les tendances se voient trop tard, les signaux faibles passent inaperçus, et la stratégie se construit sur des impressions plutôt que sur des faits.

  • Des données dispersées entre plusieurs outils
  • Pas d’équipe de data science en interne
  • Des analyses qui prennent des jours
  • Une stratégie construite sur des impressions

Ce que l’IA analyse

Six usages de l’IA dans l’analyse de données.

L’IA ne remplace ni l’analyste ni son expertise. Elle rend la data accessible à toute l’entreprise et libère les experts pour les questions qui comptent.

  • Interroger ses données

    Poser une question en français et voir apparaître une réponse chiffrée, avec la source. Plus besoin de passer par un spécialiste pour chaque demande.

  • Repérer les tendances

    Sur l’évolution des ventes, la saisonnalité ou le comportement des clients, l’IA permet de voir les tendances de fond que les rapports mensuels ne font pas ressortir.

  • Détecter les anomalies

    Une marge qui baisse, un client qui décroche ou une dépense inhabituelle sont signalés au moment précis où l’écart apparaît.

  • Produire des synthèses

    Chaque semaine, une synthèse rédigée de l’activité, par métier ou selon les secteurs d’activité, qui explique ce qui a changé et pourquoi.

  • Segmenter les clients

    Regrouper les clients selon leurs achats et leur comportement, pour adapter l’offre et les actions marketing.

  • Prévoir

    À partir de l’historique, estimer la demande, le risque de départ d’un client ou la croissance d’un segment de marché.

Illustration de flux de données passant de sources multiples à un traitement puis à des indicateurs

Le fonctionnement

De la data dispersée à la réponse sourcée.

Notre approche de l’analyse de données par l’IA suit quatre étapes. Aucune ne demande de remplacer vos outils, et chacune se vérifie avec vos équipes métier.

La première étape est la collecte et la préparation des informations. L’IA se connecte à vos outils, CRM, ERP, outils marketing, fichiers, et rassemble la data dans un espace unique, hébergé en Europe, souvent dans le cloud. La qualité de la donnée est vérifiée : doublons, valeurs manquantes, incohérences.

La deuxième étape est la compréhension de votre métier. Nous décrivons avec vous le vocabulaire de l’entreprise, ce qu’est un client actif, une affaire gagnée, une marge, un secteur. Ce modèle, votre ontologie, permet à l’IA de comprendre vos questions et de ne pas confondre deux notions proches.

La troisième étape est l’analyse elle-même, avec ses calculs, ses tendances, sa détection d’écarts et sa segmentation. Les modèles d’IA travaillent sur la donnée préparée, et chaque résultat garde la trace de la donnée source et du calcul appliqué.

La quatrième étape est la restitution. La réponse arrive en français, avec un graphique quand c’est utile pour voir la tendance, dans vos outils habituels ou dans des tableaux de bord mis à jour en continu.

Avant, après

L’analyse de données, avec et sans IA.

Prenons une question simple posée par la direction commerciale.

ÉtapeSans IAAvec l’IA
Poser la questionDemande par e-mail à un analysteQuestion posée en français, directement
Rassembler la dataExtractions de plusieurs outils, à la mainDonnées déjà reliées et préparées
AnalyserTableur, formules, vérificationsCalcul automatique, source indiquée
Obtenir la réponsePlusieurs joursQuelques minutes

La plateforme Korbyx

Korbyx vous dit où regarder.

Plusieurs écrans, une seule base de données. Chaque écran répond à une question que vous vous posez déjà.

Toutes vos agences, comparées entre elles

Chaque agence est comparée à la médiane de ses pairs, dans votre propre réseau. Vous voyez lesquelles tournent bien, lesquelles décrochent, et de combien.

app.korbyx.fr

Devis transformés, trois derniers moisMédiane du réseau · 43 %

  • Bordeaux Lac58 %
  • Rennes Ouest51 %
  • Tours Nord47 %
  • Nantes Sud44 %
  • Dijon Centre39 %
  • Lyon Est29 %

Lyon Est est à 29 %, soit 14 points sous la médiane. Plan d’action proposé.

Résultat

3 agences à traiter, détectées ce matin

médiane du réseau
43 %médiane du réseau
écart le plus fort
−14 ptsécart le plus fort
agences sous la médiane
3 / 60agences sous la médiane
de consolidation évitées
6 hde consolidation évitées
  • Plan d’action proposé pour Lyon Est
  • Animateur prévenu, visite jeudi

Des questions en langage courant

La réponse cite la mesure, la période et la source. Quand la donnée manque, Korbyx le dit.

app.korbyx.fr

Combien a-t-on facturé en septembre, par région ?

2,1 M€, dont 38 % pour la région Ouest. Le Sud-Est recule de 9 % sur un an, surtout à Lyon Est et Dijon Centre.

Mesure : CA facturé, v3Période : septembre 2026Source : ERP

Et la marge ?

La marge par région n’est pas encore connectée. Je peux vous montrer le chiffre d’affaires ou la marge du réseau entier.

Résultat

2,1 M€ facturés en septembre

  • Ouest38 %
  • Île-de-France24 %
  • Sud-Est18 %
  • Nord12 %
  • Est8 %
  • Réponse en 4 secondes, source citée
  • Sud-Est : −9 % sur un an, à suivre

Il écrit dans vos outils

Relance préparée, tâche créée dans le CRM. Vous validez, l’action part.

app.korbyx.fr

CRM · Nouvelle tâchepréparée par Korbyx

Relancer M. Garnier, devis n° 2026-118 (14 200 €)

Bonjour Monsieur Garnier, je reviens vers vous au sujet de notre proposition du 2 septembre…

Échéance jeudi · C. DurandValiderValidée

Journal des actions

  • Tâche écrite dans le CRM, 09:42
  • Responsable prévenue, 09:42
  • Point de suivi prévu vendredi

Résultat

Cette semaine, sur vos relances

relances envoyées
14relances envoyées
clients ont répondu
6clients ont répondu
devis signés
3devis signés
encaissés ou signés
42,6 k€encaissés ou signés
  • Toutes validées par un humain
  • Écrites dans le CRM, rien à ressaisir

Données d’illustration.

Vos données

Faites parler vos données.

60 minutes avec un fondateur. Nous regardons vos outils, vos données et les questions qui restent sans réponse, pour voir rapidement ce que l’IA peut vous apporter.

Réserver un audit
  • 60 minutes
  • Avec un fondateur
  • Sans engagement

La stratégie

La data au service du business.

La data ne se réduit pas à un sujet technique. Bien exploitée, elle devient l’un des moteurs de croissance de l’entreprise et un levier de transformation de toute l’organisation, autrement dit un enjeu stratégique.

Une stratégie data commence par une question business, celle de savoir où la donnée crée de la valeur. Mieux connaître ses clients, anticiper un marché, améliorer la performance d’un service, réduire un coût. Chaque entreprise a ses enjeux, et les priorités diffèrent selon les secteurs. Ce plan de création de valeur guide ensuite la prise de décision sur les outils, les données et les compétences.

La transformation portée par le digital a multiplié les sources de data, entre sites, applications, objets connectés et services en ligne. Le big data n’est plus réservé aux grands groupes, et les technologies cloud mettent la data analytics à la portée des entreprises de toutes tailles. Le sujet n’est plus d’accéder aux données, mais de les transformer en décisions au bon niveau de l’organisation.

La visualisation seule ne suffit pas. Une plateforme de data qui produit des graphiques que personne ne regarde ne crée aucune valeur. Ce qui compte est la capacité de l’entreprise à exploiter la data au sein de chaque métier, de manière opérationnelle, pour obtenir de meilleurs résultats. L’intelligence artificielle devient indispensable à ce stade, avec l’expertise qui l’accompagne, parce qu’elle rend l’analyse efficace et accessible à ceux qui décident.

  • Une stratégie data alignée sur les enjeux business
  • Une plateforme adaptée à la taille de l’entreprise
  • Des décisions prises au plus près des métiers
  • La performance mesurée sur des résultats concrets

Par métier

L’analyse de données au service de chaque métier.

Chaque métier de l’entreprise a ses questions. L’IA leur vient en aide pour transformer la même data en réponses, avec le même vocabulaire.

Illustration d’indicateurs clés d’activité : chiffre d’affaires, panier moyen, satisfaction client

  • Direction

    Performance d’ensemble, croissance par segment, enjeux du trimestre, en une synthèse lisible grâce à l’IA.

  • Commercial et marketing

    Clients qui décrochent, campagnes marketing qui fonctionnent, opportunités par marché, expérience client.

  • Finance

    Marge par affaire, écarts au budget, trésorerie prévisionnelle, optimisation des coûts.

  • Opérations

    Stocks, délais, qualité de service, capacité des équipes : optimiser la gestion des ressources.

Illustration d’un graphique de performance en croissance sur douze mois

L’accompagnement

Un cabinet de conseil data et IA, qui intègre.

Beaucoup d’entreprises testent un outil digital d’analyse une semaine, puis l’abandonnent. Avoir une IA compte moins que l’intégrer durablement dans vos processus, condition de votre transformation. Un cabinet de conseil qui ne s’arrête pas à la recommandation fait ce travail-là.

Notre approche commence par vos besoins métier, pas par la technologie. Nos consultants identifient avec vous les questions qui ont le plus de valeur, les données disponibles et les enjeux de qualité. Ce travail de conseil évite les projets data qui n’aboutissent pas.

Nos experts construisent ensuite la solution avec toute leur expertise, de la connexion des sources à la restitution, en passant par la préparation de la data et les modèles d’analyse. L’expertise en data science et en intelligence artificielle est mise au service de votre activité comme de votre stratégie, sans jargon, entre innovation et pragmatisme, avec des résultats visibles dès les premières semaines.

Enfin, nous accompagnons vos équipes. Formation, gouvernance de la donnée, choix des outils, tout vise le même objectif, une exploitation durable de la data que vos équipes maîtrisent. Nous aidons l’entreprise à renforcer ses compétences, et non à dépendre d’un prestataire. Notre page cabinet de conseil en IA détaille cette démarche de consulting.

  • Des besoins métier identifiés avant tout choix technique
  • Une solution intégrée à vos outils existants
  • Des résultats visibles dès les premières semaines
  • Des équipes formées et autonomes

Notre offre

Expertise data et IA, de la mission au suivi.

Notre offre de conseil et de consulting en data accompagne l’entreprise à chaque étape stratégique, qu’il s’agisse de comprendre ses besoins, de construire les solutions ou de mesurer les résultats. Découvrez comment nous travaillons.

  1. Grâce à l’expérience de nombreux projets d’intégration de l’intelligence artificielle, nos consultants savent identifier rapidement les usages qui apportent le plus de valeur. Chaque projet s’ouvre sur une mission courte, qui couvre la collecte des informations, l’analyse des données disponibles, la cartographie des processus et le choix des solutions. Vous savez en quelques semaines ce que la data peut vous apporter.

  2. Notre expertise couvre toute la chaîne, depuis l’ingénierie des données et la gestion de la qualité jusqu’aux modèles d’intelligence artificielle et à la restitution. Nous construisons des solutions sur mesure plutôt que d’imposer un outil, et chaque solution s’intègre à vos systèmes existants. L’optimisation porte sur vos cas réels, pas sur une démonstration.

  3. La mesure des résultats fait partie de la mission. Nous suivons avec vous l’efficacité des analyses, leur utilisation par les équipes et leur effet sur la performance : temps gagné, décisions accélérées, gestion des stocks ou des clients améliorée. Grâce à ce suivi, il est possible d’optimiser en continu et de voir où investir ensuite.

  4. Notre rôle est d’aider l’entreprise à gagner en autonomie. La mise en œuvre s’accompagne de formation, de bonnes pratiques et d’une gouvernance claire, pour que l’exploitation de la data dure au-delà de notre intervention. Découvrez aussi nos consultants IA et notre audit IA.

  • Une mission courte pour identifier les usages
  • Des solutions sur mesure, intégrées à vos outils
  • Une mesure continue des résultats
  • Des équipes accompagnées vers l’autonomie
Poste de travail équipé d’écrans affichant des graphiques d’indicateurs d’activité

La gouvernance

Une data fiable, une analyse fiable.

Une analyse de données ne vaut que ce que vaut la donnée. Pour les entreprises, la gouvernance de la data est la condition d’une IA à laquelle on peut faire confiance.

La gouvernance de la donnée définit qui est responsable de chaque source, comment la qualité est contrôlée, qui a accès à quoi. Sans ce cadre, deux services obtiennent deux chiffres différents pour la même question, et la confiance comme l’efficacité disparaissent.

La conformité fait partie du sujet : données personnelles de chaque client, RGPD, hébergement en Europe. La mise en place de ces règles se fait dès le départ, comme le décrit notre page gouvernance de l’IA.

Par où commencer

Quatre étapes pour démarrer.

Un projet data par l’IA démarre petit et produit vite une première valeur, pour améliorer la performance de manière visible.

  • Choisir une question

    La question business qui coûte le plus quand elle reste sans réponse : clients qui partent, marge qui s’érode, stock qui dort.

  • Relier les sources

    Connecter les deux ou trois outils qui portent la data utile, et vérifier la qualité de la donnée.

  • Décrire le métier

    Écrire avec vos équipes, au début du projet, le vocabulaire de l’entreprise, pour que l’IA comprenne les questions.

  • Étendre

    Ouvrir à d’autres questions, d’autres métiers et d’autres services, former les équipes et améliorer l’usage de la data.

« Les dirigeants ne manquent pas de data. Ils manquent de réponses, au moment où ils se posent la question. »
Nicolas Saumont, fondateur de Korbyx
Nicolas Saumont, fondateur de Korbyx

FAQ

Questions fréquentes sur l’IA et l’analyse de données.

Faut-il une équipe de data science ?

Non. L’intelligence artificielle et notre accompagnement remplacent ce besoin pour la plupart des usages, grâce à une data préparée. Vos équipes posent les questions pour optimiser leurs décisions, nos experts construisent et maintiennent l’analyse.

Nos données sont-elles assez propres ?

Rarement parfaites, presque toujours exploitables. La data d’une entreprise a plus de valeur qu’on ne le croit. La préparation de la data fait partie de la démarche, et elle améliore souvent la qualité des données au passage.

Faut-il un nouvel outil d’analytics ?

Non. Nos solutions se branchent sur vos outils existants et restituent les réponses là où vos équipes travaillent déjà. Elles servent à transformer la data, pas à ajouter un logiciel de plus.

Quelle différence avec un tableau de bord classique ?

Un tableau de bord répond aux questions prévues à l’avance, sur une data figée. L’IA répond aussi aux questions que personne n’avait prévues, en français, et explique ses résultats.

Où sont hébergées nos données ?

En Europe, avec des accès limités et un engagement de non réutilisation. La conformité au RGPD est vérifiée dès le cadrage.

Combien de temps pour un premier résultat ?

Quatre à six semaines pour une première question métier traitée sur votre data réelle, sur un service pilote choisi avec vous, au plus près du client.

Secteurs et cas d’usage

Secteur par secteur, métier par métier.

Vos agences, vos chantiers, vos tournées, vos établissements : ce que Korbyx change, dans votre métier.

Tous les secteurs

À poursuivre

Poursuivre sur vos données.

Faites parler vos données.

60 minutes avec un fondateur, vos outils et vos questions sur la table, et un premier retour sur ce que l’IA peut tirer de vos données. Sans engagement.

Réserver un auditTous les cas d’usage
Retour en haut