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De la table au résultat
Tester un cas d’usage de la vitrine
Choisissez un cas : l’atelier se configure avec un exemple de démonstration prêt à lancer (predict = validé ; impute · anomalies · importance = expérimental).
Choisir un atelier
Chaque atelier accepte un exemple prêt à lancer ou votre propre CSV.
Mes jeux de données
Imports chiffrés
Prédire & scorer
Expérience
Remplir les valeurs manquantes
Table source
Détecter les anomalies
Analyse
Rapprocher des entités
Source A
Source B
Générer des données synthétiques
Échantillon
Quel champ prédit X ?
Signal
Certificat de confiance
Transforme une prédiction en garantie chiffrée : ensembles à couverture garantie + abstention à budget d'erreur borné (les cas incertains sont routés vers un humain). Sans entraînement.
Simulateur what-if
Modifiez les caractéristiques d'une entité et re-scorez pour voir l'effet sur la décision. « Et si la dette baissait, la marge montait… ? » — sans réentraîner.
v1 : re-score complet (~quelques secondes). Le mode « instantané ~70 ms » (contexte persistant / kv_cache) arrive.
API & clés d’accès
Clés API
Clé créée. Copiez-la maintenant, elle ne sera plus jamais affichée.
Capacités
POST /v1/datasetsDisponibleImporter et contrôler un CSVPOST /v1/datasets/{id}/jobsDisponibleÉvaluation et inférence sur deux tablesanomalyExpérimentalDétection d’anomalies non superviséesynthesizeExpérimentalGénération PII-safe (distributions par colonne)importanceExpérimentalQuelles colonnes portent le signalimputeExpérimentalPrédiction colonne par colonnematchExpérimentalRapprochement par similarité (générique)