Une vision partagée de votre entreprise

Vos données décrivent déjà votre entreprise. Talamys rend cette vision explicite.

Réunissez clients, opérations et finance. Comprenez leurs relations et retrouvez les éléments qui justifient les chiffres.

01 / SOCLE MÉTIER

Réunissez les métiers

Explorez clients, commandes, expéditions et activité financière dans vos différents domaines métier.

02 / CARTOGRAPHIE

Comprenez les relations

Suivez une commande du client jusqu’à sa livraison, sa facture et son paiement.

03 / ÉLÉMENTS VÉRIFIABLES

Remontez aux faits

Vérifiez ce que mesure un indicateur, les enregistrements qui le justifient et l’origine d’un problème.

La plateforme

Retrouvez le métier derrière les données.

Partez d’un socle commun, explorez la cartographie de l’entreprise, puis remontez d’un indicateur aux enregistrements qui le justifient.

Un socle métier partagé

Explorez les données de chaque métier.

Parcourez une vue cohérente du commerce, de la logistique et de la finance. Sélectionnez une entité pour découvrir son rôle et quelques enregistrements familiers aux équipes.

Exemple commercial fictif3 domaines · 9 entitésVolumes et enregistrements fictifs

Commerce9 976 enregistrements

Logistique8 110 enregistrements

Finance15 658 enregistrements

Domaine commercial

Clients

Organisations qui achètent des produits et passent des commandes.

1 240enregistrements fictifs

Nom du clientSegmentRégionActif depuis

Exemples d’enregistrementsUn petit échantillon fictif pour se repérer

3 sur 1 240 affichés

Client	Segment	Région	Actif depuis
Northwind Retail	Commerce de détail	France	2021
Alpine Works	Industrie	Allemagne	2022
Cedar & Co	Distribution	Belgique	2024

Un fondement visible pour chaque résultat

Remontez de l’indicateur au problème.

Explorez un indicateur : définition partagée, population retenue, enregistrements justificatifs et exemple concret de retard.

Exemple fictif de juin 2026Enregistrements fictifsLes enregistrements affichés sont un échantillon

Livraisons à l’heure · Juin 202692,4 %7 392 sur 8 000 livraisons terminées en juin

Objectif96%

En retard608

Exclues100encore en transit au 30 juin

Résultat de l’indicateur

92,4 % de livraisons à l’heure

En juin 2026, 7 392 des 8 000 livraisons terminées sont arrivées au plus tard à la date promise au client.

Résultat7 392 ÷ 8 000 = 92,4 %

Commande	Client	Date promise	Livraison	Résultat
SO-1842	Northwind Retail	14 juin	16 juin	2 jours de retard
SO-1917	Alpine Works	18 juin	18 juin	À l’heure
SO-2056	Cedar & Co	27 juin	27 juin	À l’heure

3 exemples affichés sur une population fictive de 8 000 livraisons terminées.

Une IA ancrée dans votre métier

Donnez à l’IA le contexte pour répondre.

Posez vos questions simplement. Analysez les résultats inattendus. Remontez des réponses aux enregistrements grâce à un contexte partagé entre clients, opérations et finance.

Explorez une réponse de l’IAExemple interactif · données fictives

01 / Votre question

Avons-nous atteint notre objectif de livraison en juin ?

Juin 2026 · Livraisons terminées · Objectif de 96 %

02 / Contexte métier pertinentCommerce → Logistique

CommerceClients

CommerceCommandes

LogistiqueExpéditions

FinancePaiements

FinanceFactures

LogistiqueTransporteurs

Les commandes sont livrées via les expéditions. Les dates promises et réelles permettent de déterminer les livraisons à l’heure.

Définition métier: Une livraison est à l’heure si elle arrive au plus tard à la date promise.
Périmètre: 8 000 livraisons terminées en juin ; 100 encore en transit exclues.

Explorer la cartographie complète →

03 / Réponse et justification

L’objectif de livraison de juin n’a pas été atteint.

92,4 %3,6 points sous l’objectif

7 392 des 8 000 livraisons terminées sont arrivées à l’heure. Les 608 autres étaient en retard.

Vérifiez les éléments justificatifsSélectionnez un enregistrement ci-dessous

Explorer les justificatifs de livraison →

Par où commencer

Répondez aux questions qui freinent vos projets data.

01

Comprenez de nouvelles données

Offrez aux nouvelles équipes une vue métier des clients, des opérations et de la finance, avec des enregistrements à explorer.

Explorer le socle métier →

02

Reliez les métiers

Comprenez comment une commande relie ventes, livraison et finance, même lorsque les équipes travaillent séparément.

Explorer la cartographie →

03

Questionnez et analysez

Donnez à l’IA le contexte pour répondre aux questions métier, analyser les résultats inattendus et montrer les éléments qui les justifient.

Explorer une réponse de l’IA →

Explorez le contexte métier pour l’IA

Couche sémantique pour l’IA d’entreprise

Donnez à l’IA le sens métier de vos données.

Ontologie d’entreprise pour les agents IA

Modélisez l’entreprise au-delà de ses tables.

Connecter l’IA aux données d’entreprise

Transformez l’accès aux données en compréhension métier.

L’équipe fondatrice

Les personnes derrière Talamys.

Nous créons Talamys pour aider les organisations à comprendre leur activité, à prendre des décisions éclairées et à utiliser l’IA dans chaque équipe. Notre ambition : simplifier son adoption avec une intelligence ancrée dans le contexte métier.

Notre engagement

L’usage éthique, la confidentialité et le respect du RGPD et du règlement européen sur l’IA sont au cœur de notre mission.

Mohamed Sadak

Cofondateur & CEO

Mohamed a cofondé Talamys pour aider les organisations à comprendre leur activité et intégrer l’IA aux décisions quotidiennes. Il défend une démarche responsable, centrée sur l’éthique et la confidentialité.

Abderrahman Sadak

Cofondateur & CTO

Abderrahman travaille sur l’apprentissage automatique, le traitement du langage et les systèmes de questions-réponses. Ses recherches portent notamment sur l’adaptation des modèles à des domaines spécialisés et aux langues peu représentées.

Talamys cartographie votre entreprise.