digna Agentic : des réponses sur la qualité des données par votre assistant IA
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La plupart des équipes data ont des questions qu'elles aimeraient poser à leurs données en termes simples : quel produit a le plus évolué le mois dernier, ou pourquoi une table est passée au rouge pendant la nuit. Pour y répondre, il faut généralement ouvrir un dashboard, cliquer jusqu'au bon check et expliquer ce qu'il montre à la personne qui a posé la question. L'information est là, il faut simplement quelqu'un qui sait où chercher.
digna Agentic, nouveauté de Release 2026.11, confie cette tâche à votre assistant IA. Grâce au digna MCP Server, Claude et d'autres agents IA travaillent directement avec digna : vous pouvez interroger digna depuis votre assistant et obtenir une réponse fondée sur des checks déjà exécutés. Cette courte vidéo montre comment cela fonctionne dans le projet de démonstration Pharma de digna, avec des données fictives et le vrai produit.
Ce qu'un agent peut faire avec digna
Le digna MCP Server parle le Model Context Protocol et couvre les deux facettes du travail avec digna. Côté configuration, un agent peut créer des projets, des sources de données, des règles, des plannings d'inspection et des abonnements, de sorte qu'une nouvelle table peut être placée sous surveillance au fil d'une conversation plutôt que via une série de formulaires. Côté résultats, il peut lire les statuts d'inspection d'un projet, d'une source de données ou d'un dataset, jusqu'au check individuel, et vous dire ce qui est vert, ce qui est rouge et depuis quand.
Lorsque quelque chose passe au rouge, l'agent peut suivre l'alerte comme le ferait un ingénieur : de la source de données au segment qui a bougé, puis du segment à la valeur exacte sortie de sa plage attendue. Au lieu d'un statut rouge, vous obtenez une explication de la partie des données qui a changé et de l'ampleur du changement.
Des descriptions qui donnent du sens aux données
Un agent ne peut expliquer que les données qu'il comprend, et une colonne au nom technique abrégé n'en dit pas beaucoup à elle seule. C'est pourquoi digna vous permet de décrire chaque source de données et chaque colonne en langage clair : ce que représente une ligne, ce que mesure un chiffre, dans quelle unité il est exprimé. L'agent lit ces descriptions en même temps que les résultats, ce qui lui permet de transformer un check sur une colonne en une phrase exploitable par un product manager, et de répondre à des questions métier à partir de ce que digna surveille, pas seulement à des questions de qualité des données.
Quel produit a le plus évolué ?
Dans la démo, la question est simplement : quel produit a le plus évolué ? La réponse est l'amlodipine 5 mg en Tchéquie. Ses ventes sur 28 jours sont passées de 1 376 boîtes sur les 28 jours jusqu'au 31 mai à 411 boîtes sur les 28 jours jusqu'au 28 juin, soit une baisse de 70 % en quatre semaines. L'agent indique aussi quand et où : la baisse commence le 1er juin et ne concerne que la Tchéquie.
La comparaison derrière cette réponse est volontairement restreinte. Les produits saisonniers et les nouveaux lancements sont exclus, car un produit qui fluctue au gré du calendrier ou un lancement en pleine montée en puissance arriverait sinon en tête de toute liste des « plus fortes évolutions ». Ce que l'agent rapporte, c'est le changement mesuré par digna, où et depuis quand : le point de départ pour que les personnes qui connaissent le marché en découvrent la cause.
Quand la configuration ne permet pas encore de répondre
Toutes les questions ne trouvent pas de réponse dans ce que digna surveille aujourd'hui, et un agent utile le dit plutôt que de deviner. Lorsque la configuration actuelle ne couvre pas une question, l'agent vous indique qu'il ne peut pas encore y répondre et suggère ce qu'il faudrait ajouter, par exemple un nouveau dataset. Comme le même agent peut aussi configurer des sources de données et des règles, combler cette lacune n'est qu'une étape de plus dans la même conversation.
Un fonctionnement dans votre propre infrastructure
Tout cela fonctionne dans votre propre infrastructure. digna est installé on-premises ou dans votre cloud privé, de sorte que vos données ne quittent jamais votre infrastructure pour être surveillées. Vous connectez votre agent IA à votre propre instance digna, et l'agent travaille avec les projets, checks et résultats qui s'y trouvent déjà.
La documentation de digna Agentic décrit ce que le MCP Server sait faire, et le guide pour connecter un agent IA détaille la mise en place.
digna Agentic est l'une des trois nouveautés de Release 2026.11 ; la présentation de Release 2026.11 couvre également digna Data Reconciliation et le digna Engine.
Faites le product tour pour découvrir par vous-même digna Agentic et les autres modules.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que le digna MCP Server ?
Il permet à Claude et à d'autres agents IA de travailler avec digna via le Model Context Protocol : gérer les projets, sources de données, règles, plannings d'inspection et abonnements, lire les résultats jusqu'au check individuel et analyser les alertes jusqu'à la valeur exacte.
Un agent IA peut-il répondre à des questions métier, et pas seulement à des questions de qualité des données ?
Oui. Grâce à des descriptions en langage clair de vos sources de données et de vos colonnes, un agent comprend ce que signifient les données surveillées et peut répondre à des questions métier à partir de ce que digna surveille, par exemple quel produit a le plus évolué au cours des quatre dernières semaines.
Que se passe-t-il si digna ne peut pas encore répondre à une question ?
L'agent indique que la configuration actuelle ne permet pas d'y répondre et suggère ce qu'il faudrait ajouter, par exemple un nouveau dataset. Il peut ensuite aider à le mettre en place via le même MCP Server.
Où fonctionne digna Agentic ?
Dans votre propre infrastructure. digna fonctionne on-premises ou dans votre cloud privé, vos données ne quittent jamais votre infrastructure pour être surveillées, et vous connectez votre agent IA à votre propre instance digna. Le guide de connexion explique comment procéder.
