Votre IA ne vaut que
ce que valent vos données.

Brancher Claude ou ChatGPT sur vos outils, c'est facile. Obtenir des réponses justes, c'est une autre histoire. MatR prépare, réconcilie et définit vos données, puis les met à disposition de vos IA, avec les bons droits.

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LE PROBLÈME AUJOURD'HUI

L'IA est prête. Vos données, pas encore.

01

Pas prêtes

« On veut mettre de l'IA, mais nos données ne sont pas prêtes. »

02

Deux chiffres

« ChatGPT m'a donné un chiffre, il n'est pas le même que celui de la compta. »

03

Qui voit quoi ?

« Chacun branche son IA sur ses fichiers, on ne sait plus qui voit quoi. »

LES DONNÉES NÉCESSAIRES
Celles que vous avez déjà.

Pas de nouvel outil à déployer. MatR part de ce qui existe.

Ce que c'est

Vos outils métier

ERP, CRM, caisse, e-commerce, comptabilité, paie.

Vos fichiers

Excel, Google Sheets, exports, référentiels tenus à la main.

Vos définitions

Ce que veulent dire vos indicateurs chez vous. Ce n'est écrit nulle part ? MatR les formalise avec vous pendant le cadrage.

CE QUE FAIT MATR
La préparation et la sémantique, faites pour vous.
01
Connecter et nettoyer
02
Définir
03
Gouverner
04
Exposer et agir
MatR se branche sur vos outils et vos fichiers. Pas de warehouse à monter.
Doublons supprimés, clients et produits rapprochés d'une source à l'autre, en continu.
Une couche sémantique, construite et maintenue pour vous.
« Marge », « client actif » ou « rupture » ont la même définition pour tout le monde, humains et IA.
Chacun ne voit que ce qu'il a le droit de voir.
Chaque réponse est traçable jusqu'à la donnée source.
Vos données préparées sont accessibles à vos IA via MCP : Claude, ChatGPT ou Dust.
Ou utilisez directement les agents data MatR pour analyser, prévoir et déclencher des actions dans vos outils.
The ML runs in production.
Une question, une seule réponse. La bonne.

La question

« Quels sont nos dix clients dont la marge a le plus baissé ce trimestre ? »

Le DG pose sa question à Claude, branché sur les données de l'entreprise.

Sans MatR

« Pourquoi ce chiffre n'est-il pas celui de la compta ? »

Claude lit trois fichiers, compte deux fois le même client sous deux noms, calcule une marge à sa façon, et rend une liste fausse avec assurance.

Avec MatR

« D'où vient ce chiffre ? »

Claude interroge des données déjà réconciliées, avec la définition de la marge validée par la DAF. La liste est juste, et chaque chiffre renvoie à sa source.

Les bons droits

« Quels sont mes clients dont la marge a baissé ? »

Le commercial qui pose la même question ne voit que ses propres clients.

Le MCP donne l'accès. MatR donne des données prêtes.

VOS BRIQUES MATR
Ce qui tourne
pour ce cas d'usage.
Brique 01

Prepare

Connexion, nettoyage et réconciliation de vos sources.

Brique 02

Gouvernance

Couche sémantique, droits d'accès, traçabilité.

Brique 03

MCP

Vos données préparées, accessibles à Claude, ChatGPT ou Dust.

Les questions qu'on nous pose.

  • Claude ou ChatGPT avec un MCP, ça ne suffit pas ?

    Le MCP donne l'accès à vos outils. Il ne nettoie pas, ne réconcilie pas et ne définit pas vos indicateurs. L'IA lit des données brutes et devine.

  • Faut-il un warehouse ou une équipe data ?

    Non. MatR fait ce travail pour vous, sur vos outils actuels.

  • Qui voit quoi ?

    Chaque utilisateur, humain ou IA, n'accède qu'aux données auxquelles il a droit.

  • Nos données servent-elles à entraîner des modèles ?

    Non.