Anonymisation RGPD avant l'IA
Les données sensibles (NIR, IPP, NDA, identités, e-mails…) sont masquées avant tout envoi à un modèle. L'IA ne voit jamais de donnée sensible en clair.
Vos Documents de Spécifications Fonctionnelles transformés en référentiels de tests opérationnels — sans perdre la maîtrise humaine.
Équipe IA
Chaque agent opère à un niveau de complexité croissant — de l'extraction brute au pilotage stratégique de la qualité.
Pourquoi Document Analyzer ?
| Tâche | Mode Manuel | Copilot | Architect | Sentinel |
|---|---|---|---|---|
| Résumé d'un DSF 100 pages | 2–4 heures | 30 secondes | — | — |
| Détection d'incohérences | 1–2 jours | Instantané | — | — |
| Extraction des exigences | 3–5 jours | 2 minutes | — | — |
| Génération des cas de tests | 1–2 semaines | — | 5 minutes | — |
| Traçabilité exig. ↔ TCs | Fichier Excel manuel | — | Automatique | — |
| Circuit de validation | Email + réunion | — | — | Workflow intégré |
| Pilotage campagne de recette | JIRA / Excel séparés | — | — | Tableau de bord |
| Export ALM Octane | Copy-paste manuel | — | — | API directe |
Toutes les actions réservées aux administrateurs sont regroupées ici.
Suivi des appels IA et des coûts associés.
| Date/Heure | Utilisateur | Fournisseur | Modèle | Type | Tokens in | Tokens out | Coût USD | Latence |
|---|
À partir d'un Excel pivot (1 ligne = 1 évolution, une colonne = clé vers la release note) et des release notes PDF, génère une note de synthèse Word — sources citées, aucune règle inventée.