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Arrêtez de deviner où vous perdez des clients.

Des décisions fondées sur des chiffres réels : ce qui marche, ce que ça coûte

On ne corrige pas ce qu’on ne voit pas : où les utilisateurs décrochent, pourquoi le produit paraît lent, ce que votre IA coûte en silence. Nous mettons en place le suivi, les entonnoirs et l’observabilité des LLM pour que votre équipe voie tout cela dans des tableaux de bord exploitables, et décide à partir de chiffres réels plutôt que d’intuitions.

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Performance analytics dashboards

01 / Ce qui change

Ce que vous voyez enfin.

Voyez exactement où les utilisateurs décrochent : entonnoirs, cohortes et rétention
Sachez ce que coûte votre IA et comment elle se comporte : traces, evals, garde-fous déclenchés et tokens dépensés par fonctionnalité
Les indicateurs qui comptent, en direct, avec des alertes avant que quelque chose ne casse
Vos données restent les vôtres : autohébergé ou dans le cloud, conçu avec la confidentialité comme priorité

02 / Stack

Les outils que nous utilisons.

Les langages, frameworks et modèles que nous utilisons pour livrer analytics & observability : indépendants du modèle par conception, chaque tâche étant dirigée vers le bon modèle selon la qualité, la latence et le coût.

Stack technique

PostHogOpenTelemetryGrafanaClickHouseMetabaseTypeScriptPython

Modèles que nous utilisons

  • Observabilité LLM : traces, suites d’evals, tokens et coût par fonctionnalité (Langfuse, OpenTelemetry)
  • Détection d’anomalies et de dérives basée sur les embeddings, là où c’est utile

03 / Infrastructure

Où ça tourne, et comment ça reste en ligne.

  • Pipelines d’événements et entrepôts de données (ClickHouse, BigQuery)
  • Tableaux de bord en temps réel et alertes
  • Autohébergé ou dans le cloud, conçu avec la confidentialité comme priorité
  • SLO et garde-fous de coûts

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Dites-nous ce que vous devez voir : nous mettrons en place l’analytique pour vous le montrer. Un ingénieur senior vous répond.

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