Tricuss

Tricuss se positionne comme une plateforme d'IA pour celles et ceux qui décident à partir de données expérimentales et opérationnelles. L'idée centrale : une question de recherche ne devrait pas exiger des jours de SQL, de tableurs et de revue de littérature manuelle. L'agent Co-Researcher unifie les actifs de recherche que l'entreprise possède déjà — jeux de données, documents, études antérieures — et pilote l'ensemble du flux, de la question à la réponse, tandis que l'agent Data Researcher lit non seulement les chiffres mais aussi les articles publiés, et renvoie des insights ainsi que les prochaines actions suggérées.

Sous les agents se trouve une couche de données « prête pour l'IA ». Tricuss s'appuie sur les technologies Data Lakehouse, Hadoop et Spark et aide aussi les clients à mettre en place la gouvernance des données et l'intégration (synchronisation planifiée, mises à jour de schéma, ETL) sur lesquelles les projets d'IA calent habituellement. L'entreprise annonce le traitement de 10 millions d'enregistrements en environ 12 secondes et affirme compresser les cycles d'analyse de plusieurs jours à quelques secondes, avec un plan d'expérience et une analyse des causes racines jusqu'à 100 fois plus rapides.

Un ajout plus récent est un poste de travail IA partagé : un espace unique pour les fichiers et agents d'une équipe, où l'on peut parcourir, poser des questions et transformer toute conversation en document modifiable. Tricuss cible la recherche industrielle, la fabrication et d'autres contextes où profondeur, vitesse et accès de toute l'équipe comptent. Les tarifs ne sont pas publiés : l'entreprise passe par une demande de démonstration.