Espace de travail IA orienté confidentialité Vos données restent privéesL’analyse montre son cheminement

DataForest est un logiciel de bureau d’analyse de données par IA pour les particuliers et les petites équipes. Il prend en charge différents formats de fichiers locaux et des bases de données professionnelles pour réunir des informations, effectuer des analyses par machine learning, créer des graphiques et rapports, et vérifier le processus d’analyse.

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01 La confidentialité au cœur de la conception 02 Conçu pour une analyse professionnelle 03 Intelligent, de la question au rapport

DataForest / Produit

Analyse de données par IA

Analysez plusieurs formats de données. DataForest associe IA, machine learning, graphiques et rapports pour les particuliers et petites équipes.

ANALYSE / ÉCRAN DE L’APPLICATION

01 / ANALYSER EN PROFONDEUR

Une analyse professionnelle, clairement présentée

Exécutez des modèles locaux de prédiction et de classification ; les plans, enregistrements, graphiques et conclusions restent dans la même tâche.

  • Prédiction et classification locales Exécutez des algorithmes professionnels de machine learning directement sur votre machine.
  • Plusieurs formats de données et de texte Oui, ainsi que JSON et Parquet. Commencez par organiser les champs, vérifier les valeurs manquantes, calculer des statistiques et comparer les tendances.
  • 17 familles de graphiques Des visualisations riches apparaissent directement dans les messages, avec des conclusions claires.
  • Rapports rapides Les modèles intégrés exportent PPT, Word, PDF et Excel ; le code peut créer un rapport entièrement personnalisé.
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WORKFLOW / PISTE D’ÉLÉMENTS PROBANTS

02 / RESTER CONCENTRÉ

Planifier d’abord ; les conclusions restent sur la tâche

Le plan vient d’abord, les éléments probants suivent les conclusions, et les conclusions restent ancrées à la tâche afin que les travaux complexes et longs restent centrés sur l’objectif actuel.

  • Plan avant exécution Les travaux complexes commencent par un parcours d’analyse ancré à la tâche.
  • Les éléments probants suivent les conclusions Chaque conclusion clé est étayée par les éléments probants qui la sous-tendent.
  • Workflows de plus de 10 000 fichiers Le traitement de gros volumes de fichiers fonctionne de manière stable et fluide.
  • Des conclusions plus claires avec le même budget de tokens Par rapport à un agent conversationnel généraliste, le même budget de tokens réduit les hallucinations de 80 % et produit des conclusions plus précises et plus claires.
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SÉCURITÉ / FRONTIÈRE LOCALE

03 / GARDER EN LOCAL

Trois garde-fous techniques de sécurité

Le code d’analyse s’exécute sur votre ordinateur. Le stockage et le calcul locaux sont distincts des requêtes au modèle d’IA que vous configurez.

  • Garde-fou de stockage Les sources d’entrée du projet et les répertoires de sortie sont clairement isolés.
  • Garde-fou d’exécution Chaque exécution de tâche et de code se déroule dans un bac à sable isolé.
  • Garde-fou de sortie Chaque projet dispose d’un stockage de sortie indépendant, avec des limites strictes sur les lectures inter-projets et les sorties non contrôlées.
  • Désidentification des chemins Le modèle ne reçoit jamais le chemin réel du répertoire local.
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Des tarifs pensés pour une adoption simple

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Questions fréquentes sur DataForest

Questions fréquentes sur DataForest

Découvrez si DataForest convient à votre travail, ce que vous pouvez analyser, comment vérifier les résultats et comprendre la confidentialité des données.

Puis-je l’utiliser sans être analyste ?

Oui. Décrivez votre objectif en langage naturel pour que l’IA vous aide à préparer les données, analyser et rédiger les rapports. Précisez le sens des données et vérifiez que les méthodes et conclusions correspondent à votre situation.

Pour quels usages est-il adapté ?

Étudiants, enseignants et chercheurs peuvent analyser enquêtes et expériences. Les équipes e-commerce et les jeunes entreprises étudient ventes, coûts et opérations. Les créateurs analysent leur audience ; les investisseurs individuels organisent les historiques de marché et les données financières publiques.

Quelle différence avec ChatGPT, Gemini et les assistants généralistes ?

DataForest rassemble traitement, exécution, graphiques et rapports dans un espace de travail consacré aux analyses suivies. Son environnement local de code permet des tâches de machine learning de longue durée, des calculs continus et des analyses répétées dont vous pouvez examiner le déroulement.

Puis-je créer des graphiques et rapports ?

Oui. Visualisez vos résultats et produisez des documents PPT, Word, PDF et Excel pour les études, la recherche, la création ou les discussions d’équipe. Vérifiez la cohérence des définitions, sources et conclusions avant de partager.

L’analyse locale exclut-elle tout envoi à un service externe ?

Cela dépend de votre configuration : choisissez un fournisseur de confiance ou l’API d’un modèle exécuté localement. Stockage et calcul locaux sont distincts des requêtes au modèle ; vérifiez leur contenu et la politique du fournisseur. Trois protections empêchent l’agent de modifier directement les fichiers sources, rendent les chemins locaux réels difficiles à lire et empêchent les opérations directes hors du répertoire de sortie du projet.

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