/ 01 — La BI redessinée
Demandez à Azul.
Comme à un collègue.
Azul est un agent analytique qui interroge vos bases, vos outils métiers, vos documents et vos fichiers — puis croise, synthétise, et lit la réponse à la lumière de vos KPI.
v0.1 · Beta privée askazul.fr Disponible Q2 2026
/ Tout votre patrimoine de données
Vos bases / 9
Postgres ◆ MySQL ◆ Oracle ◆ MS SQL Server ◆ Snowflake ◆ BigQuery ◆ Redshift ◆ Databricks ◆ ClickHouse ◆ Postgres ◆ MySQL ◆ Oracle ◆ MS SQL Server ◆ Snowflake ◆ BigQuery ◆ Redshift ◆ Databricks ◆ ClickHouse ◆ Postgres ◆ MySQL ◆ Oracle ◆ MS SQL Server ◆ Snowflake ◆ BigQuery ◆ Redshift ◆ Databricks ◆ ClickHouse ◆ Postgres ◆ MySQL ◆ Oracle ◆ MS SQL Server ◆ Snowflake ◆ BigQuery ◆ Redshift ◆ Databricks ◆ ClickHouse ◆
Vos outils / 10
Salesforce ◆ HubSpot ◆ Zendesk ◆ Intercom ◆ Stripe ◆ Notion ◆ Linear ◆ Jira ◆ Slack ◆ Google Workspace ◆ Salesforce ◆ HubSpot ◆ Zendesk ◆ Intercom ◆ Stripe ◆ Notion ◆ Linear ◆ Jira ◆ Slack ◆ Google Workspace ◆ Salesforce ◆ HubSpot ◆ Zendesk ◆ Intercom ◆ Stripe ◆ Notion ◆ Linear ◆ Jira ◆ Slack ◆ Google Workspace ◆ Salesforce ◆ HubSpot ◆ Zendesk ◆ Intercom ◆ Stripe ◆ Notion ◆ Linear ◆ Jira ◆ Slack ◆ Google Workspace ◆
Vos fichiers / 6
Excel ◆ Google Sheets ◆ CSV ◆ PDF ◆ Word ◆ Markdown ◆ Excel ◆ Google Sheets ◆ CSV ◆ PDF ◆ Word ◆ Markdown ◆ Excel ◆ Google Sheets ◆ CSV ◆ PDF ◆ Word ◆ Markdown ◆ Excel ◆ Google Sheets ◆ CSV ◆ PDF ◆ Word ◆ Markdown ◆
Connecter, demander, lire.
Branchez vos sources.
Bases, outils SaaS, documents métiers, tableurs. Azul lit votre schéma, votre glossaire, votre vocabulaire — et apprend ce qui compte pour vous.
Posez la question.
L'agent la décompose, interroge plusieurs sources, croise les réponses, boucle si nécessaire. Vous suivez son raisonnement à chaque étape.
Lisez à la lumière de vos KPI.
Azul ne renvoie pas qu'un chiffre. Il commente, contextualise, compare à vos objectifs. Épinglez, partagez, rejouez.
Une question. Une réponse. Pas trois jours d'attente.
Posez la question. Azul interroge vos bases, croise vos documents, appelle vos outils — boucle si nécessaire, trace les graphes qui répondent et les lit à la lumière de vos KPI.
azul · agentic loop 3.4s · 5 outils · 6 lignes · 1 KPI
$ MRR par cohorte d'acquisition vs OKR Q1
trace d'agent 5 étapes · multi-source - ▶ azul.plan ─ décomposition en 3 sous-questions
- ▶ azul.query ─ postgres → public.subscriptions
- ▶ azul.fetch ─ salesforce → opportunities (closed_won, 6mo)
- ▶ azul.read ─ docs/kpi-glossary.md § "MRR by cohort"
- ▶ azul.synthesize ─ croisement + lecture vs OKR Q1
WITH cohort AS (
SELECT date_trunc('month', s.start_at) AS m,
SUM(s.mrr_cents) / 100 AS mrr
FROM subscriptions s
WHERE s.start_at >= now() - interval '6 months'
GROUP BY 1
)
SELECT m, mrr, mrr / nullif(target, 0) AS vs_okr
FROM cohort JOIN okr_q1 USING (m);
RENDU · BARRES MRR / cohorte · €
trace d'agent 5 étapes · multi-source - ▶ azul.plan ─ 3 signaux : usage, support, ARR
- ▶ azul.query ─ postgres → usage_events (90j)
- ▶ azul.fetch ─ zendesk → tickets ouverts par compte
- ▶ azul.fetch ─ hubspot → ARR + segment par compte
- ▶ azul.synthesize ─ score de risque pondéré
WITH drop AS (
SELECT customer_id,
AVG(events) FILTER (WHERE d > now() - '30d')
- AVG(events) FILTER (WHERE d > now() - '90d') AS delta
FROM usage_events GROUP BY 1
)
SELECT c.name, d.delta, t.open_tickets, a.arr
FROM drop d JOIN tickets t USING (customer_id)
JOIN accounts a USING (customer_id)
ORDER BY d.delta ASC LIMIT 10;
RENDU · BARRES score de risque · 0–100
trace d'agent 5 étapes · multi-source - ▶ azul.plan ─ définition glossaire + jointure
- ▶ azul.read ─ docs/finance/gross-margin.md
- ▶ azul.query ─ postgres → invoices + cogs
- ▶ azul.fetch ─ stripe → payouts (frais réseau)
- ▶ azul.synthesize ─ marge brute par segment
SELECT a.segment,
SUM(i.amount - c.cogs - s.fees) /
NULLIF(SUM(i.amount), 0) AS gross_margin
FROM invoices i
JOIN cogs c USING (invoice_id)
JOIN stripe.fees s USING (charge_id)
JOIN accounts a USING (customer_id)
GROUP BY 1
ORDER BY 1;
RENDU · BARRES marge brute · %
trace d'agent 5 étapes · multi-source - ▶ azul.plan ─ probabilité × montant × stade
- ▶ azul.fetch ─ salesforce → opportunities (ouvertes)
- ▶ azul.read ─ docs/sales/stage-probability.md
- ▶ azul.query ─ postgres → owners + quotas
- ▶ azul.synthesize ─ pondération + lecture vs quota
SELECT o.stage,
SUM(o.amount * p.probability) AS weighted
FROM sf.opportunities o
JOIN stage_probabilities p USING (stage)
WHERE o.is_closed = false
GROUP BY 1
ORDER BY p.probability;
RENDU · BARRES pipeline pondéré · €
trace d'agent 5 étapes · multi-source - ▶ azul.plan ─ SLA + canaux support
- ▶ azul.fetch ─ zendesk → tickets résolus (90j)
- ▶ azul.fetch ─ intercom → conversations fermées
- ▶ azul.read ─ docs/sla-targets.md
- ▶ azul.synthesize ─ temps médian vs SLA, par mois
SELECT date_trunc('month', closed_at) AS m,
AVG(EXTRACT(epoch FROM closed_at - opened_at)) / 3600
AS avg_resolution_h
FROM support.tickets
WHERE status = 'resolved'
AND closed_at >= '2026-01-01'
GROUP BY 1 ORDER BY 1;
RENDU · BARRES résolution · heures
Pour les équipes que la BI traditionnelle a laissé tomber.
Si vous avez déjà attendu trois jours pour un graphique, demandé un service à l'analyste pour une question simple, ou abandonné une question parce que la réponse traversait trop d'outils — vous êtes au bon endroit.
Pas de DSL propriétaire. Pas de ré-écriture du data warehouse. Juste un analyste qui parle à toute la donnée — celle qui dort dans vos bases, vos outils, vos documents.
- /01 Fondateurs qui veulent creuser leurs propres chiffres sans déranger l'équipe data.
- /02 Équipes produit qui ont besoin de réponses immédiates, pas d'un ticket dans le backlog BI.
- /03 Analystes qui veulent automatiser les 80 % de questions répétitives et libérer du temps pour les vraies analyses.
- /04 Directions financières qui veulent un audit clair de chaque chiffre — Azul montre toujours ses sources.
/ 05 — Garanties
Quatre engagements, pas des promesses.
Avant de brancher une IA sur vos données, voici ce sur quoi vous pouvez compter.
Lecture seule, au niveau de la source
Azul se connecte à vos systèmes avec des identifiants en lecture seule. La permission de modifier n'existe pas — pas en option, pas en configuration.
Vos données n'entraînent aucun modèle
Aucune donnée client — schémas, requêtes, réponses — n'est utilisée pour entraîner ou améliorer un modèle, le nôtre ou celui d'un tiers.
Hébergé en Europe, ou chez vous
Infrastructure UE par défaut. Déploiement on-premise disponible — Azul tourne dans votre VPC, vos données ne sortent jamais.
Chaque réponse est traçable
Chaque requête, chaque appel d'API, chaque document consulté est journalisé avec le raisonnement de l'agent. Toute réponse passée peut être rouverte et ses sources vérifiées.
/ 06
Voir Azul sur votre propre donnée.
Trente minutes en visio. Apportez un schéma, une API, un document — on branche, on pose des questions ensemble.