Un agent IA SQL traduit une question métier en requête contrôlée, explique les hypothèses, affiche le SQL et restitue un tableau ou un graphique vérifiable. Dawap construit cette couche NL-to-SQL sur des vues en lecture seule, un vocabulaire métier, des limites de coût et des droits précis — sans confondre réponse plausible et donnée juste.
Premier échange centré sur le travail à transformer, les sources disponibles et la preuve attendue.
Douleurs data
Les équipes ne manquent pas toujours de dashboards. Elles manquent souvent d'une lecture rapide, d'une alerte fiable et d'une priorisation claire pour savoir quoi faire maintenant.
Un indicateur baisse, une marge dérive, un volume change, un canal décroche. L'équipe passe du temps à chercher l'explication avant d'agir.
Écarts ERP, incohérences de stock, ruptures, doublons, données manquantes ou variations suspectes ne remontent qu'une fois le problème visible côté métier.
Clients à relancer, opportunités à traiter, risques à surveiller, dossiers à reprendre : la donnée existe, mais elle ne devient pas une file d'actions.
Langage naturel vers SQL
L’agent doit comprendre le vocabulaire métier, sélectionner les sources autorisées, générer une requête sûre et rendre chaque réponse vérifiable. Les écritures et décisions sensibles restent hors de son périmètre par défaut.
L’utilisateur demande le chiffre, la variation ou le segment dans ses mots ; l’agent reformule l’intention et les hypothèses avant exécution.
La requête reste visible, explicable et rejouable. L’équipe data peut vérifier tables, jointures, filtres, agrégations et période.
Métriques, synonymes, relations, calendriers et définitions évitent qu’un même mot produise plusieurs vérités.
Vues dédiées, allowlists, limites de lignes, budgets de requête, timeout et refus protègent la base et les données sensibles.
Le résultat est restitué avec unités, filtres, période, limites et source, sans masquer la donnée qui soutient l’explication.
Question, SQL, paramètres, temps d’exécution, volume, erreur, résultat et validation humaine peuvent être audités.
Le système traduit la question métier, mais ne masque ni les hypothèses, ni les vues utilisées, ni les limites de la requête générée.
« Quels écarts expliquent la baisse de marge observée ce mois-ci ? »
L’agent restitue les variations par segment, affiche les filtres et la requête, puis signale les données manquantes avant toute interprétation métier.
Exemple de restitution : le format final dépend de vos sources, de vos droits et du processus réellement cadré.
Méthode Dawap
Nous définissons les vues autorisées, les métriques, le glossaire, les exemples de questions, les limites de coût et les critères d’acceptation. L’agent génère une requête inspectable, refuse ce qui sort du périmètre et laisse une trace exploitable par la data et l’IT.
Des utilisateurs capables d’obtenir une réponse ad hoc sans accès SQL direct.
Une requête, des hypothèses et des sources visibles derrière chaque résultat.
Des accès bornés par rôle, vues, coûts, volumes, délais et données sensibles.
Un journal d’usage qui permet d’améliorer le glossaire, les exemples et les évaluations.
Premier cas NL-to-SQL
Le POC s’appuie sur des vues en lecture seule, un vocabulaire métier et un jeu de questions réelles. La requête, ses limites et le résultat restent vérifiables avant toute décision.
Sorties concrètes
Sélection des vues, colonnes, métriques et définitions métier autorisées.
Génération SQL bornée par allowlists, coûts, volumes et délais.
Affichage de la requête, des hypothèses et des résultats en tableau ou graphique.
Jeu de tests, validation humaine et journal d’accès avant élargissement.
Scénario de POC vérifiable
L'IA décisionnelle se prouve quand elle explique une variation, détecte un écart ou priorise une action mieux qu'un reporting passif.
Entrée, sortie et frontières
Ce chantier est le bon choix quand les données existent déjà assez pour produire de l'analyse, des alertes ou de la priorisation.
Vous voulez expliquer des indicateurs, détecter des anomalies ou prioriser des actions.
Si les API, bases, droits ou pipelines ne sont pas connectés, il faut d'abord traiter l'intégration IA.
Si l'analyse doit être intégrée dans un back-office ou SaaS, l'application métier prend le relais.
Continuer le diagnostic
Ce chantier traite l'analyse et la décision. L'accès technique aux sources reste porté par l'intégration IA ou Intégration API.
Avis clients
Nous disposons aujourd’hui d’une application robuste, performante et parfaitement intégrée.
De vraies intégrations directes en API, beaucoup plus fiables et performantes.
L’équipe a été à l’écoute, réactive et professionnelle.
Questions de décision
Ces réponses cadrent le NL-to-SQL, les droits, la justesse des requêtes et la place de la BI existante.
Par défaut, non. Le premier périmètre repose sur des vues en lecture seule. Toute écriture doit passer par une API métier, une validation et des règles distinctes du module NL-to-SQL.
On utilise une couche sémantique, des exemples validés, des allowlists, des tests de questions, l’affichage du SQL et une validation humaine pour les résultats sensibles.
Oui, si l’accès, les vues, les droits, les coûts et les limites sont maîtrisés. L’architecture dépend de la source et du niveau d’exposition accepté.
Non. Il complète les dashboards sur les questions ad hoc. Les KPI récurrents, certifiés et partagés restent mieux servis par une BI gouvernée.
La question, sa reformulation, la requête, les paramètres, le temps, le volume, le résultat, les erreurs, les refus et les validations nécessaires à l’audit et à l’amélioration.
Premier échange Dawap
Un agent IA SQL utile accélère l’accès à la donnée sans masquer la requête, contourner les droits ni remplacer les sources de vérité.
Cadrer mon agent IA SQL
