Reporting avec l'IA

Mercator 12.0 ou ultérieur permet de demander à l'IA (intelligence artificielle) de concevoir une requête SQL qui extraira des données, suivant une description du rapport souhaité rédigée par l'utilisateur en "langage naturel". Pour disposer de cette fonctionnalité, il faut :

• Installer le plugin MercatorAI.OpenAI sur une version Core de Mercator.
• Disposer d'une API key fournie par OpenAI et l'installer via les outils avancés, "Base de Données SQL, Clés Cryptées". Ceci requiert que Mercator soit doté d'un certificat SSL.
• Décocher dans le profil de l'utilisateur, la case à cocher "Reporting avec l'IA" (onglet "Bloquer / Gestion").
• Générer le schéma de la base de données au format DDL. Cela s'effectue via les "Outils avancés / Base de données SQL / Générer schéma au format DDL".
• Accepter le téléchargement de ce schéma vers un magasin de vecteurs chez OpenAI.

Cette fonctionnalité est alors accessible via le menu "Gestion / Documents - Reporting"

Dans cette fenêtre il suffit de double-cliquer sur "Reporting avec l'IA" ou de sélectionner cet élément avant de valider cette boîte de dialogue. Mercator ouvre alors une fenêtre de chat avec l'IA. Le processus débute par la simple saisie de la description des données souhaitées. Il est important d'être précis et suffisamment descriptif.

• Simplement demander un chiffre d'affaires ne sera, par exemple pas suffisant. Il est nécessaire de spécifier si ce C.A. s'entend dans la gestion commerciale ou la comptabilité.
• Parler de prix d'articles HTVA sera aussi insuffisant puisque l'IA ne saura pas si vous attendez un prix de base de HTVA ou un des multiples prix HTVA de tarif.
• ...

L'IA connaît le schéma de la base de données propre à ce dossier Mercator. Il est utile de prendre connaissance du contenu du fichier DDL. Un lexique spécialement créé pour l'IA se trouve dans le bas de ce fichier.

💡 Pour fixer la signification de colonnes personnalisées, il suffit de compléter leur description via les outils clients de SQL Server ou via le Database Viewer de Mercator. Et ensuite regénérer le schéma DDL.

De plus, l'IA connaît l'existence des paramètres SQL habituels et des paramètres SQL liés aux signalétiques. Elle connait aussi les filtres de signalétiques.

Par exemple, la question "Top 10 des clients sur base de leur chiffre d'affaires en gestion commerciale, depuis une date au choix, sur base d'un filtre sur le signalétique des clients" produira une requête avec ces éléments propres à Mercator :

• @DATE_1 : pour la date au choix
• FILTRE_CLI : pour le filtre sur le signalétique des clients

Une fois la description rédigée, il faut cliquer sur le bouton "Interroger" pour envoyer la demande à l'IA. Le modèle utilisé est GPT-5.1, ce qui induit un temps de réponse parfois long. Ce délai se justifie aussi par la taille de la documentation qui lui est fournie (schéma de la base de données, paramètres SQL, usage des filtres, recommandations de rédactions de la requête, lexique, …)

Si ChatGPT est parvenu à produire une requête, alors le bouton "Utiliser cette requête" devient actif. Il va déclencher l'exécution de la requête.

• Si la requête provoque une erreur, cette erreur est automatiquement renvoyée à la fenêtre de chat, afin de demander à ChatGPT de corriger la requête.
• Dans le cas contraire, les données extraites sont présentées dans une fenêtre de reporting.

A ce stade, il est possible de poursuivre la conversion afin, par exemple, d'affiner la requête proposée. Le processus décrit ci-dessus est alors exécuté à nouveau.

Cet avertissement est toujours visible dans le bas de la fenêtre présentant les données :

⚠️"Ces données ont été extraites sur base d'une requête fournie par l'IA. L'IA peut se tromper.
Mercator (Ineo srl) décline toute responsabilité en cas de leur utilisation sans validation humaine ou contrôle métier approprié."

📌Confidentialité des données : le processus décrit ci-dessus ne transmet aucune donnée à OpenAI. Hormis le schéma de la base de données et certains concepts propres à Mercator qui sont publiquement documentés (paramètres SQL, filtres, …), rien n'est confié à ChatGPT. L'exécution de la requête construite par l'IA se fait localement dans Mercator. Le résultat de cette extraction n'est pas envoyé à nouveau vers le modèle d'intelligence artificielle.

⛔ Sécurité des données contenues dans la base de données : la requête produite par l'IA s'exécute toujours dans un contexte qui ne permet ni les modifications, ni les suppressions de données. (Utilisateur SQL spécifique sans login : AI_USER_READONLY avec uniquement le rôle db_datareader.)

🚀 Cette fonctionnalité est le meilleur moyen de demander à l'intelligence artificielle de composer une requête SQL selon une description formulée en langage naturel. En effet, c'est ici que la meilleure documentation pour atteindre cet objectif lui est transmise.

Sauvegarde du rapport

Si la requête produite est satisfaisante, si l'utilisateur souhaite la conserver et la mettre à disposition d'autres utilisateurs, il est possible de la sauvegarder via le bouton situé dans la partie inférieure droite de l'écran présentant les données.

Ce bouton n'est disponible que si l'utilisateur à des droits suffisants pour utiliser le menu "Outils / Paramétrage documents".

Mercator présente une fiche de document de libres dans laquelle l'utilisateur peut compléter d'autres propriétés. Lors de la sauvegarde, il recevra encore cet avertissement :

"Vous allez sauvegarder un rapport basé sur une requête SQL générée par l'IA. L'IA peut se tromper. Ce rapport va devenir utilisable par d'autres utilisateurs. Avez-vous validé cette extraction de données et effectué un contrôle métier approprié ?"

 Les informations sont envoyées à un tiers (OpenAI). Il ne faut donc en aucun cas transmettre des données revêtant un caractère confidentiel. 

Les requêtes produites par ce processus sont générées automatiquement à l’aide d’un modèle d’intelligence artificielle (IA). Bien que conçu pour fournir des réponses utiles et pertinentes, ces réponses peuvent être incomplètes, inexactes, partiellement ou totalement.

L’utilisateur reste seul responsable de l'évaluation et de l’utilisation de ces réponses. En aucun cas Mercator ou le fournisseur du service IA ne saurait être tenu responsable des conséquences qui découleraient de l'utilisation de ces réponses.

L'usage de ce service doit être rendu compatible avec les normes relatives au RGPD qui sont en place dans l'entreprise.