Upsolve AI
Upsolve AI · Programmation · Marketing
Upsolve AI est un studio d'agents pour les équipes data. Vous documentez la logique métier une fois, puis déployez des agents analytiques qui répondent dans Slack, Claude ou votre app.
À propos de Upsolve AI
About
Qu'est-ce qu'Upsolve AI
Upsolve AI est une plateforme d'analyse IA qui sert à construire un analyste de données IA qui connaît les définitions de votre entreprise. Vous connectez l'entrepôt de données, choisissez les tables qui comptent, consignez ce que chaque indicateur signifie et les règles à appliquer. L'agent répond ensuite aux questions métier avec ce contexte, au lieu de deviner à partir du nom des colonnes.
Le produit a deux faces. L'équipe data travaille dans Agent Studio, où chaque espace réunit un modèle de données et un agent analytique versionnés ensemble. Le reste de l'entreprise dispose d'un chat et de tableaux de bord partageables, sans écrire la moindre requête. C'est tout l'intérêt du découpage : ceux qui connaissent les données gardent la main sur les définitions, et ceux qui ont besoin de chiffres cessent d'ouvrir des tickets.
Trois limites dessinent le public visé. Il faut un véritable entrepôt avec des tables à peu près propres, car le contexte documenté ne vaut que ce que valent les données qu'il décrit. Le tarif vise les équipes : l'offre payante la moins chère coûte 500 dollars par mois. Et la fiabilité demande de l'entretien. Quand la définition d'un indicateur change, quelqu'un doit mettre l'espace à jour ; Upsolve repère la lacune, mais c'est un humain qui la comble.
Premiers pas
- Créez un compte sur ai-hub.upsolve.ai. L'offre gratuite donne 2000 crédits à usage unique et ne demande pas de carte.
- Connectez une source de données. Les connecteurs couvrent Snowflake, BigQuery, Redshift, Postgres, Databricks, MySQL et plus de 30 bases SQL. Un projet dbt existant peut être importé.
- Construisez le modèle de données. Choisissez les tables et colonnes visibles par l'agent, puis annotez-les avec leur sens métier, pour qu'il lise
arr_usdcomme un revenu récurrent annuel et non comme un décimal quelconque. - Documentez les règles. Ajoutez les définitions d'indicateurs, les garde-fous et les actifs de référence, c'est-à-dire des requêtes et graphiques types que l'agent réutilise sur les questions fréquentes.
- Testez et déployez. Posez de vraies questions, relisez les traces, corrigez ce qui dérape, puis publiez l'agent dans Slack, Teams, Claude, ChatGPT ou votre produit via le SDK.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de Upsolve AI.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Analystes data et ingénieurs analytics
- Responsables ventes, finance et opérations
- Équipes produit qui vendent de l'analyse à leurs clients
Tâches
- Traiter les questions récurrentes
- Vérifier un chiffre avant une réunion
- Transformer une réponse en tableau de bord
- Donner à un assistant IA accès à des données gouvernées
Cas d'usage
- La revue hebdomadaire où trois personnes demandent le même taux d'attrition
- L'arrivée d'un nouvel analyste
- Le lancement d'un panneau d'analyse dans un produit SaaS
Fonctionnalités clés
Couche de contexte et modèles de données
La page du modèle de données détermine ce que l'agent voit : telles tables, telles colonnes, avec des annotations qui expliquent leur sens. Une couche sémantique préexistante n'est pas obligatoire pour démarrer, mais importer un projet dbt conserve les définitions auxquelles vous faites déjà confiance. C'est la couche que les chatbots génériques sautent, et la raison pour laquelle une réponse peut citer un indicateur plutôt qu'une jointure chanceuse.
Actifs et questions de référence
Les actifs de référence sont des requêtes et des graphiques validés, rattachés aux questions fréquentes. Les questions de référence vont plus loin : vous enregistrez la bonne réponse comme point de comparaison, et l'agent signale quand il n'est pas sûr. Concrètement, le savoir qui vivait dans la tête d'une personne devient vérifiable, ce qui compte quand l'auteur du SQL d'origine s'en va.
Observabilité et évaluations en continu
Chaque conversation est tracée, de la question aux appels d'outils, au SQL généré et à la réponse finale. Un agent évaluateur note les réponses selon vos critères, et la surveillance du contexte fait remonter les lacunes responsables d'un mauvais résultat. Harness 2.0, le moteur actuel, est annoncé deux fois plus rapide que la version précédente, ce qui change le ressenti sur une longue question analytique.
Déploiement sur plusieurs surfaces
Le même agent tourne dans Slack, Microsoft Teams, Claude, ChatGPT et Cursor, et peut être intégré à votre produit via un SDK. Contexte et garde-fous voyagent avec lui : un commercial dans Slack et un développeur dans Cursor voient la même définition du revenu. Cette cohérence est bien plus difficile à tenir qu'elle n'en a l'air quand chaque surface a ses habitudes de prompt.
BI Canvases et apps à votre marque
Les graphiques nés dans une conversation se fixent sur un canevas partageable, et tout canevas devient une app HTML à votre marque en quelques clics. Pour une équipe déjà équipée d'un outil BI, cela ne remplace pas l'existant. Pour celle qui veut juste le chiffre et une courbe, cela supprime une étape entre la question et la capture d'écran.
Sécurité au niveau des lignes et multi-tenant
Avec l'offre Team, les permissions s'appliquent sous l'agent : impossible d'atteindre les lignes d'un autre client en insistant dans le chat. Le multi-tenant et le frontend intégrable transforment le même espace en fonction d'analyse intégrée pour vos clients. Enterprise ajoute le déploiement en VPC ou sur site, le SSO SAML, la conformité HIPAA et le routage vers vos propres modèles.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Le modèle de contexte est le produit, pas un supplément : définitions d'indicateurs, règles métier et réponses d'exemple vivent dans un espace versionné.
- Traçabilité complète de chaque réponse, avec le SQL exécuté et la définition appliquée.
- Une portée de déploiement large pour une plateforme jeune : Slack, Teams, Claude, ChatGPT, Cursor, MCP et SDK d'intégration.
- Une vraie offre gratuite avec 2000 crédits, de quoi poser environ 200 questions analytiques, sans carte bancaire à l'inscription.
Inconvénients
- Les 500 dollars mensuels de l'offre d'entrée excluent les utilisateurs seuls et les petites équipes qui veulent seulement un chatbot branché sur leur base.
- La configuration représente un vrai travail. Il faut documenter indicateurs et règles avant d'obtenir des réponses fiables, ce qui prend des jours et non des minutes.
- L'offre gratuite est un solde de crédits à usage unique, pas un plan gratuit permanent : l'évaluation a une fin nette.
- Pas d'app mobile native, ce qui pèse si la direction attend des réponses sur téléphone en dehors de Slack.
Questions fréquentes
Il construit des agents analytiques qui répondent à des questions métier à partir de votre modèle de données, de vos définitions d'indicateurs et de vos règles. Vous configurez le contexte dans Agent Studio, puis exposez l'agent par chat, tableaux de bord, Slack ou interface intégrée.
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