# Dust vs EvalCore

Dust enregistre 547 217 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de +1,8 % et un modèle tarifaire Tarifs sur demande. EvalCore enregistre 0 visites mensuelles avec une croissance de 0 % et un modèle tarifaire Gratuit.

| Métrique | [Dust](https://openaitools.app/fr/tool/dust) | [EvalCore](https://openaitools.app/fr/tool/evalcore) |
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| URL du site web | https://dust.tt | https://evalcore.cc |
| Catégories | Assistant IA, Large Language Models (LLMs), AI Workflow, Gestion des connaissances IA | Tests par IA, Outils de développement IA, Large Language Models (LLMs), AI Agent |
| Modèle tarifaire | Tarifs sur demande | Gratuit |
| Visites mensuelles | 547 217 | 0 |
| Taux de croissance mensuel | +1,8 % | 0 % |
| Marché principal | France | Global |
| Visites directes | 456 919 | 0 |
| Score d'avis | 4,4 | 4,8 |
| Nombre d'enregistrements | 5 | 0 |
| Plateformes prises en charge | Site web | Site web |

## Dust

Dust se présente comme une « IA multijoueur » pour la collaboration entre humains et agents. Plutôt que de donner à chaque salarié un chatbot privé, la plateforme permet aux équipes de créer des agents ayant un accès partagé aux connaissances de l'entreprise, aux outils connectés, aux conversations et aux notifications, de sorte que le travail circule entre les personnes et l'IA. Les agents sont réutilisables d'un service à l'autre, et la relecture humaine reste présente là où elle compte.

Le différenciateur, c'est le contexte. Selon Dust, la plupart des outils d'IA ne peuvent récupérer qu'un message Slack ou un enregistrement CRM, tandis que ses agents rassemblent le contexte depuis Slack, le CRM, les documents et d'autres systèmes pour répondre avec une vision complète, puis agir. Plus de 70 connecteurs couvrent la messagerie, les agendas, le CRM, le stockage de fichiers, la gestion de projet, les données et la finance, et les agents atteignent aussi des serveurs MCP via la même passerelle.

La gouvernance est une fonction de premier plan. Dust propose un modèle de permissions à deux niveaux qui sépare ce à quoi un agent peut accéder de qui peut l'utiliser, complété par des groupes synchronisés SCIM, des dérogations contrôlées par les administrateurs, des journaux d'audit et des analyses pour suivre l'adoption, l'usage, les coûts et le ROI. L'entreprise est certifiée SOC 2 Type II, propose une résidence des données aux États-Unis ou dans l'UE et prend en charge un déploiement mono-locataire. Les équipes peuvent construire des agents avec plus de 20 modèles de pointe et open source d'OpenAI, Anthropic, Google et Mistral, en choisissant le modèle adapté à chaque flux. La société indique que plus de 3 000 organisations et 300 000 agents et plus tournent sur la plateforme.

**Tarifs et offres:** Tarification sur devis. Dust propose un essai gratuit après inscription, mais ses offres visent les équipes et les entreprises, avec des crédits à l'usage, des tarifs dégressifs et un support dédié ; les chiffres exacts nécessitent un échange avec le service commercial.

- **Agents dotés du contexte d'entreprise:** Connectez plus de 70 outils comme Slack, Notion, Google Drive, GitHub, Salesforce et Zendesk pour que les agents répondent à partir des connaissances réelles de l'entreprise.
- **Plus de 70 connecteurs et prise en charge MCP:** Accédez à la messagerie, au CRM, aux documents, à la gestion de projet, aux données, à la finance et aux serveurs MCP depuis une seule plateforme, pour que les agents agissent entre systèmes.
- **Flexibilité des modèles:** Créez des agents avec plus de 20 modèles de pointe et open source d'OpenAI, Anthropic, Google et Mistral, et choisissez le meilleur pour chaque tâche.
- **Gouvernance native de l'IA:** Modèle de permissions à deux niveaux, groupes SCIM, dérogations administrateur, journaux d'audit et analyses protègent les données sans freiner les équipes.
- **Collaboration multijoueur:** Humains et agents partagent contexte, outils et notifications, si bien que les flux transverses intègrent des compétences réutilisables et une relecture humaine.

**Forces:** Collecte de contexte en profondeur grâce à plus de 70 connecteurs d'entreprise; Gouvernance solide avec permissions, journaux d'audit et SOC 2 Type II; Agnostique au modèle : plus de 20 modèles de pointe et open source au choix; Agents partagés et réutilisables qui passent à l'échelle entre services

**Limites:** Tarification pilotée par le commercial, donc coûts difficiles à estimer avant une démo; Configurer les connecteurs et les permissions demande un vrai travail d'administration; La valeur augmente avec un déploiement large, un engagement lourd pour de petites équipes

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/dust.md)

## EvalCore

EvalCore résout une défaillance courante en ingénierie de l'IA : vous ajustez un prompt, changez de modèle ou mettez à jour une dépendance, et quelque chose casse silencieusement en production. Plutôt que de relancer en CI des appels de modèle coûteux et non déterministes, EvalCore traite le comportement de l'IA comme un instantané. Une évaluation n'est qu'un fichier YAML décrivant une cible et un jeu de données JSONL, sur lesquels se superposent des évaluateurs qui définissent ce que signifie « bon ».

La première exécution se fait en direct contre un vrai modèle : tout endpoint compatible OpenAI, vLLM, Ollama, votre propre API REST, une commande shell, ou des traces OpenTelemetry/OpenInference. Chaque requête et réponse est écrite dans une cassette SQLite locale, indexée par le hachage de la requête canonique, avec les tokens et le coût dans le récapitulatif. Ensuite, la CI rejoue ces enregistrements octet par octet avec `--cache replay` : sans réseau, sans clés d'API, sans modèle juge instable, et des entrées identiques produisent toujours des verdicts identiques.

Comme la cassette est commitée dans votre dépôt, la comparaison avec `--baseline main` n'échoue que sur de vraies régressions, et le code de sortie du processus bloque la pipeline. Trials, comparaisons de modèles, traces d'agents, portes et rapports tiennent en quelques lignes de YAML ou un simple flag, pas en un framework. Le tout est livré comme un petit binaire Rust, fonctionne avec n'importe quel langage côté cible et ne collecte aucune télémétrie.

**Tarifs et offres:** Gratuit et open source sous licence Apache-2.0, avec un coût de 0 $ en CI grâce au rejeu hors ligne des cassettes. Installation via cargo ou binaires précompilés ; sans inscription, sans serveur et sans télémétrie.

- **Enregistrez une fois, rejouez toujours:** Une exécution en direct capture chaque requête et réponse du modèle dans une cassette SQLite locale que la CI rejoue hors ligne, de façon déterministe et gratuite.
- **Tout peut servir de cible:** Pointez EvalCore vers des endpoints compatibles OpenAI, vLLM, Ollama, vos API REST, des commandes shell ou des traces OTel/OpenInference — sans SDK.
- **Des évaluateurs qui définissent le « bon »:** Empilez des évaluateurs comme contains ou des grilles de juge en YAML pour exprimer exactement à quoi ressemble une réponse correcte par cas.
- **Portes de régression et baselines:** Comparez à une branche de référence pour que seules les vraies régressions échouent, et laissez le code de sortie bloquer vos pull requests.
- **Coût, tokens et rapports intégrés:** Chaque récapitulatif indique la consommation de tokens et les dépenses des exécutions en direct, tandis que trials, comparaisons et historique donnent la tendance.

**Forces:** Vraiment gratuit et open source sous Apache-2.0, sans tarification à l'usage; Le rejeu hors ligne déterministe élimine de la CI les appels de modèle coûteux et instables; Un binaire unique sans dépendances, indépendant du langage de votre application; La configuration se limite à YAML et JSONL : les suites sont faciles à relire et à versionner

**Limites:** Nécessite une toolchain Rust ou un binaire précompilé et une certaine aisance en ligne de commande; Les cassettes doivent d'abord être enregistrées en direct : la mise en place exige un accès réel à l'API; Pas de tableau de bord hébergé : résultats et historique restent dans le dépôt et les logs de CI

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/evalcore.md)

## Questions fréquentes

### Comment Dust et EvalCore se comparent-ils en termes de trafic mensuel ?

Dust enregistre 547 217 visites mensuelles, tandis que EvalCore enregistre 0. Les estimations de trafic décrivent la taille de l'audience, pas la qualité du produit.

### Comment leurs taux de croissance se comparent-ils ?

Dust a un taux de croissance mensuel de +1,8 % ; EvalCore a 0 %.

### Comment les tarifs se comparent-ils ?

Dust : Tarifs sur demande. Tarification sur devis. Dust propose un essai gratuit après inscription, mais ses offres visent les équipes et les entreprises, avec des crédits à l'usage, des tarifs dégressifs et un support dédié ; les chiffres exacts nécessitent un échange avec le service commercial. EvalCore : Gratuit. Gratuit et open source sous licence Apache-2.0, avec un coût de 0 $ en CI grâce au rejeu hors ligne des cassettes. Installation via cargo ou binaires précompilés ; sans inscription, sans serveur et sans télémétrie.

## Alternatives

| # | Nom de l'outil | Visites mensuelles | Taux de croissance mensuel | Modèle tarifaire | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [Notion](https://openaitools.app/fr/tool/t) | 173 441 670 | +0,1 % | Freemium | Provides a unified connected workspace for team documents and databases, but lacks Dust's advanced multi-source enterprise knowledge indexing. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/t.md) |
| 2 | [Salesforce Agentforce (anciennement Einstein)](https://openaitools.app/fr/tool/salesforce-einstein) | 111 910 743 | +2,2 % | Freemium | S'intègre profondément aux écosystèmes CRM pour automatiser les flux de travail d'entreprise, mais reste très lié à la suite logicielle Salesforce. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/salesforce-einstein.md) |
| 3 | [Glean](https://openaitools.app/fr/tool/glean) | 3 301 875 | +0,1 % | Tarifs sur demande | Offre une recherche d'entreprise robuste et consciente des permissions ainsi qu'une gestion des connaissances, mais se focalise moins sur les flux de travail d'agents multi-modèles personnalisés. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/glean.md) |
| 4 | [Abacus.AI](https://openaitools.app/fr/tool/abacus-ai) | 3 278 636 | -1,7 % | Tarifs sur demande | Combine des assistants de chat multi-modèles et une optimisation automatisée du machine learning, mais avec un accent plus prononcé sur les pipelines de science des données. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/abacus-ai.md) |
| 5 | [KaneAI](https://openaitools.app/fr/tool/kaneai) | 901 340 | +13,2 % | Freemium, Payant, Tarifs sur demande | Agent QA E2E natif IA générative qui planifie, rédige et répare les tests en langage naturel | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/kaneai.md) |
| 6 | [Taskade](https://openaitools.app/fr/tool/taskade) | 539 714 | -9,4 % | Freemium | Taskade is an AI workspace that turns a single prompt into working business apps, complete with AI agents, automations, databases, tasks and docs — no code required. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/taskade.md) |
| 7 | [Gumloop](https://openaitools.app/fr/tool/gumloop) | 379 557 | -21,1 % | Freemium, Payant, Tarifs sur demande | Exelle dans le web scraping visuel sans code et les pipelines d'automatisation des données, mais n'a pas l'architecture de base de connaissances interne dédiée de Dust. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/gumloop.md) |
| 8 | [Tines](https://openaitools.app/fr/tool/tines) | 273 260 | +24,4 % | Freemium, Tarifs sur demande | Focuses on secure enterprise workflow automation and security orchestration, but requires more manual setup for custom AI agents. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/tines.md) |
| 9 | [Arize AI](https://openaitools.app/fr/tool/arize-com) | 249 028 | +3,2 % | Payant, Tarifs sur demande | Observabilité, évaluation et amélioration continue des agents pour l'IA en production | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/arize-com.md) |
| 10 | [Mindgard](https://openaitools.app/fr/tool/mindgard) | 153 455 | +1,3 % | Tarifs sur demande | Tests de sécurité IA et red teaming menés par l'attaque | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/mindgard.md) |

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Source : https://openaitools.app/fr/compare/dust-vs-evalcore

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