Analyse et statistiques
Posez la question à votre tableau de bord, en clair
Un panneau de chat à côté de vos graphiques : vous demandez « Quels outils les hommes et les femmes utilisent-ils différemment ? », DataLion calcule le tri croisé pondéré et l’IA explique le résultat — avec la base, une citation et la significativité.
« Interroger vos données » vous permet de questionner votre tableau de bord en langage courant. L’IA repère les variables correspondantes dans le codebook et laisse le moteur de graphiques et de statistiques de DataLion calculer les chiffres — pondérés, avec les filtres actifs et la bonne base. Les écarts notables entre groupes sont testés par DataLion lui-même, via un test z, et rapportés avec leur niveau de confiance.
- 🇩🇪 Made in Munich
- Conforme au RGPD
- Contrat de sous-traitance (DPA) inclus
- Hébergement en Allemagne
- 🌐 Interface en FR, EN, DE, ES, IT & NL
Instituts d’études, marques et équipes insights font confiance à DataLion
- 50+ types de graphiques interactifs
- 20+ méthodes statistiques
- SPSS · Excel · CSV import sans perte de données
- ISO 27001 centres de données certifiés (Allemagne)
Les chats IA sur données d’enquête devinent, la plupart du temps
- Un modèle de langage à qui l’on colle un tableau dans le prompt invente des chiffres — et personne ne s’en aperçoit avant que quelqu’un refasse le calcul.
- Pondération, bases et filtres disparaissent : la réponse sonne juste mais porte sur une autre population que le tableau de bord d’à côté.
- « Significatif » devient une formule de style, parce que personne n’a vérifié si l’écart passe seulement le test.
L’IA trouve la question, DataLion calcule la réponse
Toute la différence tient dans la répartition des rôles : le modèle de langage ne reçoit aucun chiffre. Il cherche les variables adéquates dans votre codebook, puis demande un tableau de résultats à DataLion — le moteur même qui dessine vos graphiques.
La pondération, les bases correctes et les filtres actifs s’appliquent donc automatiquement. Au-dessus du champ de saisie, vous voyez en permanence sur quel périmètre porte votre question : « tous les répondants » ou le nombre de filtres actifs.
Et le chemin reste visible : le panneau affiche les étapes intermédiaires en direct — quelles variables ont été cherchées, quel tableau récupéré, quelle vague comparée.
- Recherche de variables dans le codebook au lieu d’une reconstitution de mémoire
- Les chiffres viennent du moteur de graphiques et de statistiques de DataLion
- Pondération, bases et filtres actifs s’appliquent automatiquement
- Étapes intermédiaires visibles plutôt qu’une boîte noire
C’est le test qui décide si un écart est réel, pas le modèle
Pour chaque tableau de résultats, DataLion teste les colonnes deux à deux : un test z sur proportions, calculé côté serveur, avec une valeur p bilatérale aux niveaux 90 %, 95 % et 99 %. Les groupes sous une base minimale ne sont pas testés du tout.
Les écarts les plus marquants apparaissent automatiquement en encarts sous la réponse — avec le sens, l’écart en points de pourcentage et le niveau de confiance, par exemple « Notion : Female dépasse Male de 15,5 pp, significatif à 95 % ».
Le cas inverse compte tout autant : lorsqu’un tableau ne peut pas être testé sérieusement — parce qu’on compare des moyennes et non des parts, par exemple — l’assistant le dit au lieu d’affirmer une significativité. Pour la manière dont DataLion signale la significativité dans le reste du tableau de bord, voir tests de significativité.
- Test z sur proportions, calculé côté serveur dans DataLion
- Niveaux 90 %, 95 % et 99 % avec valeur p
- Base minimale : les groupes trop petits ne sont pas testés
- Les tableaux non testables sont signalés comme tels
Chaque chiffre peut être remonté à sa source
Une réponse invérifiable ne vaut rien en reporting. Chaque réponse s’ouvre donc sur une ligne « Read as » qui reformule votre question en variable et en ventilation réellement analysées : vous voyez immédiatement si l’IA vous a bien compris.
Viennent ensuite les chiffres, avec les effectifs par colonne et une citation vers le graphique source : un clic vous amène au widget correspondant sur le tableau de bord et le met en évidence. « Afficher le calcul » révèle en outre les variables, filtres et bases mobilisés.
Si la base est trop faible pour soutenir une affirmation, l’effectif minimal de votre projet s’applique : l’assistant présente le résultat comme simplement indicatif au lieu de le vendre comme un constat.
- Ligne « Read as » : votre question telle que l’IA l’a comprise
- Base n par colonne, directement dans le tableau
- La citation renvoie au graphique du tableau de bord
- Détail du calcul avec variables, filtres et bases
- L’effectif minimal du projet est respecté
L’assistant répond aux questions, il ne modifie rien
Le panneau est délibérément en lecture seule : il ne peut ni créer un graphique, ni enregistrer un filtre, ni remanier un tableau de bord. Pour examiner un groupe de plus près, vous recevez une suggestion à cliquer — le filtre ne s’applique qu’à votre clic.
Les calculs se font avec vos droits et votre profil d’accès : l’assistant s’exécute dans votre session, donc les mêmes filtres par ligne s’appliquent que sur le tableau de bord. Il n’accède pas aux données brutes des répondants : il ne voit que des tableaux de résultats agrégés.
Le panneau est accessible aux utilisateurs connectés disposant d’un droit de lecture. Il n’apparaît ni dans les liens publics, ni dans les intégrations, ni dans les exports.
- Aucun accès en écriture : ni graphiques, ni filtres, ni tableaux de bord
- Chiffres calculés avec vos droits et votre profil d’accès
- Aucun accès aux données brutes des répondants
- Absent des liens publics, des intégrations et des exports
Le fournisseur et l’endpoint, c’est vous qui les choisissez
« Interroger vos données » utilise la même connexion IA que le reste de la plateforme. Vous pouvez la pointer vers votre propre modèle, votre clé et votre endpoint — voir votre modèle IA — au lieu d’être lié à un fournisseur.
L’interface du panneau existe en six langues, et les réponses reviennent dans la langue de votre question. Vos données de projet restent dans des centres de données certifiés ISO 27001 en Allemagne.
- Votre modèle, votre clé d’API, votre endpoint
- Même configuration IA que l’analyse de sentiment et la traduction IA
- Interface du panneau en six langues
- Hébergement certifié ISO 27001 en Allemagne, conforme au RGPD
Voyez DataLion avec vos propres données
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Ce que disent les utilisateurs de DataLion
- via G2
Entreprise très professionnelle, attentive aux besoins de ses clients, avec un excellent logiciel et un excellent service.
Generoso M. · Analyste CRM, Automobile - via G2
Les interlocuteurs chez DataLion sont très impliqués. En cas de problème, on peut compter sur leur aide. DataLion réagit vite aux demandes de nouvelles fonctionnalités.
Robert Q. · Directeur général - via G2
La simplicité d’utilisation, en particulier pour les sujets d’études de marché. Un back-office structuré avec de nombreuses possibilités de personnalisation.
Utilisateur vérifié · Études de marché - via G2
Grâce à la fonction d’intégration, nous produisons des insights à partir de nos données pour notre audience et nos clients en moins de la moitié du temps qu’il nous fallait auparavant.
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Nous travaillons désormais beaucoup plus efficacement, ce qui nous laisse plus de temps pour tirer les enseignements et les insights des données pour nos clients.
Analyse, preuve et IA
Questions fréquentes sur « Interroger vos données »
L’IA invente-t-elle des chiffres ?
Mes filtres de tableau de bord s’appliquent-ils aussi aux questions ?
Qui décide qu’un écart est significatif ?
L’IA voit-elle les données brutes de mes répondants ?
L’assistant peut-il créer des graphiques ou des tableaux de bord ?
Les rôles et les profils d’accès s’appliquent-ils ?
Quel modèle de langage se trouve derrière ?
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