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Gimlo AI

Audit qualité des donnéesÀ froidMulti-tables

Mesurez la qualité de vos données avant de migrer.

Gimlo AI audite une base exportée, sans accès à la production. Il vérifie le sens des données et les liens entre tables, pas seulement le format. Programme d'audit pilote ouvert aux ETI en préparation de migration ERP.

clients × commandesanomalies
L'ours Gimlo, mascotte de Gimlo AI, assis devant une grille de données où des anomalies sont surlignées
001Aperçu

Ce que vous voyez à la fin de l'audit.

Gimlo AI montre où sont les problèmes, table par table, et ce qu'il faut corriger avant la migration. Ici sur une base ERP de négoce synthétique, issue du banc d'essai : aucune donnée client.

Résultat de l'audit : part des lignes saines, lignes à corriger, problèmes trouvés, coût estimé, et la carte des problèmes de la base, table par tableLe résultat : les chiffres clés et la carte des problèmes de la baseExplorer la démo →
Explorer la démoBase synthétique du banc d'essai : aucune donnée client
002Comment ça marche

Un audit de base de données en trois étapes, un seul export.

  1. 01
    export.sql · une fois

    Exporter

    Un export de la base suffit. Pas d'accès à la production, pas besoin d'historique. L'audit tourne dans votre infrastructure : vos données ne sortent pas.

  2. 02
    audit · sémantique, multi-tables

    Auditer

    Les contrôles classiques vérifient colonne par colonne. Gimlo vérifie que chaque donnée a du sens, pas seulement le bon format, et contrôle les liens entre clients, commandes, articles et factures : c'est entre les tables que vivent les incohérences.

  3. 03
    rapport · priorisé
    Références orphelinesP1
    Doublons clientsP2
    Codes obsolètesP3

    Décider

    Un rapport priorisé : quoi corriger d'abord, prêt pour l'équipe de reprise.

003Le banc d'essai

Un banc d'essai, pas une promesse.

Gimlo AI se mesure sur un banc d'essai : trois bases synthétiques (négoce, industrie, services), des erreurs injectées avec vérité terrain, neuf niveaux de corruption. Premiers résultats publiés le 2 novembre 2026 : sur les trois bases, plus de 98 % des constats sont de vraies erreurs, et 70 à 85 % des erreurs injectées sont retrouvées, sans aucune règle écrite à l'avance.

  • ATrois bases synthétiques : négoce, industrie, services
  • BDes erreurs injectées, avec vérité terrain
  • CNeuf niveaux de corruption ; ici le niveau 20, export sans clés

Ce que le banc ne dit pas : les erreurs sont injectées par nous, sur des bases que nous avons construites. Le moteur n'est pas encore mesuré sur un export client réel ; c'est l'objet du programme pilote.

Voir l'aperçu du moteur
Niveau de corruption 20 · export sans clésMesuré le 2 novembre 2026
Négoce34 tables · 13 992 erreurs injectées
Précision99,4 %Rappel84,8 %
Industrie24 tables · 8 146 erreurs injectées
Précision99,6 %Rappel70,3 %
Services17 tables · 13 355 erreurs injectées
Précision98,8 %Rappel75,5 %
Précision : part des constats qui sont de vraies erreurs. Rappel : part des erreurs injectées retrouvées. Mesure au niveau cellule, sans règle écrite, sur un export sans clés étrangères.Repère : contrôle de contraintes classique, même base négoce, même niveau : précision 80,0 %, rappel 75,1 %.
004Qui est derrière Gimlo

Une personne, nommée et joignable.

Oussama El Mtili

Fondateur de Gimlo AI · AIRGONAUTE LABS

Gimlo AI est construit et mené par son fondateur. C'est lui qui prépare chaque audit pilote, le fait tourner chez vous, et vous restitue le rapport. Vous confiez un export de votre ERP à une personne, pas à une marque.

005Questions fréquentes

Migration ERP et qualité des données : vos questions.

Faut-il donner accès à notre ERP en production ?

Non. Gimlo AI audite une base exportée, sans accès à la production. Un export de la base suffit, et aucun historique n'est nécessaire.

Nos données sortent-elles de notre infrastructure ?

Non. L'audit tourne dans votre infrastructure. Vos données ne sortent pas.

Quelle différence avec les contrôles de l'outil de reprise ou de l'intégrateur ?

Les contrôles classiques vérifient colonne par colonne. Gimlo AI vérifie que chaque donnée a du sens, pas seulement le bon format, et contrôle les liens entre clients, commandes, articles et factures.

À quel moment du projet lancer l'audit qualité des données ?

En amont de la reprise de données. Les incohérences découvertes pendant la reprise ou après la bascule coûtent cher. Un audit livré avant sécurise le planning de reprise.

Que contient le rapport ?

Un rapport priorisé : quoi corriger d'abord, prêt pour l'équipe de reprise.

Gimlo AI est-il disponible en libre-service ?

Pas pour le moment. Gimlo AI est proposé en programme d'audit pilote accompagné, ouvert aux ETI en préparation de migration ERP. La première étape est une démo.

Comment la fiabilité de l'audit est-elle mesurée ?

Sur un banc d'essai : trois bases synthétiques (négoce, industrie, services), des erreurs injectées avec vérité terrain et neuf niveaux de corruption. Premiers résultats publiés le 2 novembre 2026 : au niveau de corruption 20, sur un export sans clés, plus de 98 % des constats sont de vraies erreurs et 70 à 85 % des erreurs injectées sont retrouvées, sans règle écrite. Le moteur n'est pas encore mesuré sur un export client réel.

Je suis intégrateur ERP : que m'apporte Gimlo AI ?

Un livrable en amont du projet, qui sécurise le planning de reprise. Vous gardez la relation client. Gimlo AI apporte la mesure.

Vos données sont-elles prêtes pour le nouvel ERP ?

Programme d'audit pilote accompagné, ouvert aux ETI en préparation de migration. Première étape : une démo.