Julius AI

Qu’est-ce que Julius AI ?

Julius AI est un agent intelligent conçu pour les tâches d’analyse de données, de statistiques, de visualisation et de calcul. Les utilisateurs peuvent télécharger des fichiers Excel, CSV, SPSS, PDF ou autres, ou se connecter à une base de données, puis poser des questions directement en langage naturel.

Julius choisira le bon grand modèle de langage, écrira et exécutera du code Python, R ou SQL, pour ensuite retourner des tables de données, des résultats statistiques, des graphiques, des explications, des rapports ou des diapositives.

Il se situe entre un assistant d’analyse de données en mode chat, un Notebook cloud et un outil BI léger. Les utilisateurs ordinaires peuvent effectuer le nettoyage des données, les statistiques descriptives, les tests d’hypothèses, la régression, les séries temporelles et la visualisation sans avoir besoin de savoir programmer au préalable.

Les analystes peuvent visualiser, modifier et réutiliser du code, ainsi que créer des workflows reproductibles dans les Notebooks.

Julius est géré par Julius AI Inc., et les offres pour particuliers, équipes et entreprises reposent actuellement sur un système de points.

Données et fichiers pris en charge

• Tableaux et fichiers de données :Fichiers CSV, XLSX, XLS, JSON, Parquet, Feather, bases de données SQLite ainsi que les fichiers SAV de SPSS ;
• Textes et documents :TXT, Markdown et PDF, qui peuvent être utilisés pour extraire des tableaux, des documents de recherche et le contenu de rapports ;
• Image :PNG, JPEG, HEIC, WebP et GIF permettent aux modèles de lire des graphiques, des captures d’écran ou des éléments visuels ;
• Code :Fichiers Python, Jupyter Notebook, R et SQL, pouvant être utilisés pour poursuivre l’analyse des scripts existants ;
• Sources en ligne :Il est possible d’insérer l’URL d’un document public, ainsi que de se connecter à des fichiers Google Sheets ou Google Drive.

Pour se connecter à Google Sheets, il est nécessaire de définir le fichier comme « visible par toute personne disposant d’un lien », ce qui modifie l’ampleur du partage du fichier. Les tableaux sensibles ne doivent pas être rendus publics via un lien direct pour des raisons de commodité ; il convient de privilégier les connecteurs d’équipe ou des entrepôts de données contrôlés.

Julius prend également en charge Excel à plusieurs feuilles de calcul, permettant de citer directement le nom d’une feuille spécifique lors des suggestions.

Analyse de données en langage naturel

• Nettoyage des données :Vérifier les valeurs vides, les doublons, les valeurs anormales, les erreurs de type, le format des dates et l’orthographe des catégories, et générer un fichier nettoyé ;
• Statistiques descriptives :Calculer la moyenne, la médiane, l’écart type, les quartiles, les fréquences et la distribution, en regroupant par région, produit, client ou période ;
• Test statistique :Exécuter des tests t, ANOVA, du chi-deux, Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis, des analyses de corrélation et d’autres méthodes paramétriques ou non paramétriques ;
• Régression et modélisation :Régression linéaire et logistique, clustering, composantes principales, séries temporelles, prédiction et analyse par apprentissage automatique, avec explication des coefficients principaux et des indicateurs d’évaluation ;
• Conversion de données :Liens de tableaux, perspectives, agrégations, séparation de champs, calcul de nouvelles variables et génération de résultats téléchargeables ;
• Visualisation des données :Créer des graphiques en barres, des graphiques linéaires, des diagrammes en points, des boxplots, des histogrammes, des cartes thermiques et des matrices de corrélation, ajuster les titres, les couleurs, les légendes et les annotations ;
• Rapports et présentations :Générer un rapport d’analyse structuré, des artefacts HTML, des images et des diapositives à partir des résultats de calcul, plutôt que de ne retourner que du texte de chat.

L’avantage de Julius est qu’il peut exécuter réellement du code, au lieu de compter entièrement sur les modèles linguistiques pour faire des calculs mentaux. Cependant, le modèle peut encore choisir des méthodes statistiques erronées, ignorer des hypothèses préalables, lire de mauvaises colonnes, confondre des pourcentages avec des décimales ou interpréter de manière excessive les relations de corrélation.

L’analyse à haut risque doit exiger qu’elle présente le code, la taille de l’échantillon, le traitement des valeurs manquantes, les tests d’hypothèse et les intervalles de confiance, avant d’être revue par une personne possédant des connaissances spécialisées.

Environnements de exécution Python, R et SQL

Julius était initialement principalement basé sur l’exécution de code Python, puis le noyau R a été ajouté, permettant d’utiliser R pour effectuer des analyses telles que le nettoyage des données, la création de graphiques, l’ANOVA, la régression linéaire et le clustering. Les notebooks permettent également aux utilisateurs d’écrire ou de coller directement du code Python, R et SQL, ce qui permet une combinaison de instructions en langage naturel et de code manuel.

L’environnement de code de chaque utilisateur s’exécute dans un conteneur isolé. Free propose 2 Go de RAM, les comptes personnels Pro et supérieurs disposent généralement de 32 Go, tandis que Enterprise peut atteindre 64 Go ou plus selon le contrat.

Une augmentation de la mémoire ne signifie pas qu’elle convient aux données très volumineuses ; les tables très grandes et l’entraînement sur de longues périodes doivent toujours être exécutés dans un entrepôt de données ou sur une plateforme de calcul spécialisée.

Julius Notebooks

Notebooks divise l’analyse en unités modifiables, y compris les sources de données, les prompts en langage naturel, les entrées de l’utilisateur, du code personnalisé et du texte Markdown. L’utilisateur peut simplement relancer une étape spécifique, sans avoir à reprendre toute la conversation depuis le début ;

On peut également ajouter des titres, des images et des formules LaTeX pour organiser l’analyse en un document partageable.

• Reproductible :Conserver l’ordre des données, des suggestions, du code et des résultats, afin de réduire les problèmes liés à la difficulté de reprendre une conversation ;
• Paramétrisation :La cellule d’entrée utilisateur peut demander la date, la région ou le type de graphique, puis transmettre les réponses au code suivant ;
• Collaboration d’équipe :Plusieurs personnes peuvent consulter et modifier le Notebook, réutiliser des modèles et des méthodes d’analyse ;
• Exécution à heure fixe :Planifier la relance automatique des processus de traitement de données, la mise à jour des rapports, et les partager par e-mail ou Slack ;
• Débogage local :Modifier une étape individuelle et l’exécuter séparément facilite l’identification des erreurs et la comparaison des résultats.

Le Notebook planifié dépend des connexions de données, des droits d’accès, de la structure de la base de données et du solde de points. Les rapports de production doivent être testés avant leur exécution prévue, avec une configuration pour la mise à jour des données, les alertes en cas d’anomalie et l’approbation manuelle, afin d’éviter d’envoyer automatiquement des résultats périmés ou erronés à la direction.

Connexion entre la base de données et le data warehouse

Julius peut se connecter à PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Snowflake, BigQuery et Databricks SQL Warehouse/Unity Catalog. Une fois connecté, l’utilisateur pose des questions en langage naturel ; Julius génère et exécute du SQL, puis crée des graphiques et fournit des explications.

Business prend également en charge les connexions aux fichiers d’équipe tels que Google Drive, OneDrive et SharePoint.

Face à des milliers de tables, Julius apprend la couche sémantique du schéma pour sélectionner les tables pertinentes pour la question. L’équipe peut filtrer les schémas auxquels l’accès est autorisé, fournir un dictionnaire des données, des informations DBT ou décrire les indicateurs métier via un agent personnalisé.

La meilleure pratique consiste à utiliser des comptes de base de données en lecture seule, à limiter les droits sur les schémas et les lignes/colonnes, à définir des délais d’expiration pour les requêtes, et à se connecter d’abord à une copie en lecture seule ou à un entrepôt, plutôt que d’écrire directement dans l’environnement de production.

Custom Agents

L’Agent sur mesure est utilisé pour consolider les connaissances de l’entreprise, ses méthodes d’analyse et ses préférences de sortie en un assistant de données dédié. Il est possible de définir un nom, une description, la longueur du comportement, le type de sortie prioritaire, des instructions de 1000 caractères, jusqu’à 5 tâches d’entraînement, ainsi qu’une base de connaissances allant jusqu’à 10000 caractères.

Le système utilisera la base de connaissances pour que les sous-agents sélectionnent des éléments pertinents pour le problème actuel et les ajoutent au contexte.

Les utilisations typiques comprennent l’Agent de rapports de vente, l’Agent d’analyse financière, l’Agent de statistiques expérimentales et l’Agent de succès client. L’expert définit d’abord les critères, le schéma SQL, la gestion des exceptions et les exigences en matière de graphiques, puis les autres membres exécutent la tâche en langage naturel.

Les tâches d’entraînement sont des exemples et des directives, pas des programmes déterministes ; lorsque le schéma, les indicateurs ou les règles métier changent, il est nécessaire de mettre à jour l’agent en conséquence et de le valider à nouveau.

Julius Slack Agent

L’équipe peut demander des informations sur la base de données, générer des graphiques, envoyer des rapports et effectuer des analyses temporaires via Slack. Le Julius Slack Agent gère les tâches multi-étapes en intégrant le contrôle d’accès, la validation des requêtes, le nettoyage des données et le traitement des schémas d’apprentissage de l’espace de travail.

Le support Business est disponible à l’infini dans les canaux Slack publics, et les entreprises peuvent définir des permissions et une gouvernance plus précises.

Les canaux Slack ne constituent pas un environnement de données naturellement sécurisé. Les réponses des robots peuvent exposer des indicateurs sensibles à davantage de membres ; l’équipe doit donc limiter le champ d’installation, les canaux, les droits sur les bases de données et les champs affichables, et appliquer le principe du moindre privilège pour les données financières, personnelles et clients.

Modèles d’IA et intégrales

Julius ne se limite pas à un seul modèle, mais agrège des modèles d’OpenAI, Anthropic et d’autres fournisseurs, permettant ainsi l’utilisation de modèles et d’outils différents pour différentes tâches. Le site officiel présente actuellement des options telles que GPT-5.5, GPT-5.6 Sol, Claude Sonnet, Claude Opus, Grok, Muse, etc.

Les noms spécifiques, les versions et la disponibilité changent rapidement ; il convient de se référer au menu du modèle de compte.

Toute utilisation d’IA et d’outils consomme des points, et la complexité des modèles, du contexte, de l’exécution du code ainsi que des résultats affecte le coût. Les forfaits payants attribuent des points fixes chaque mois ou chaque année, et offrent un renouvellement quotidien des points ;

Il convient de vérifier avant le démarrage si le plafond journalier est reporté et la consommation réelle des différentes actions.

Les points ne peuvent pas être simplement convertis en un nombre fixe de « messages ».

Prix individuel et par équipe

Voici les prix officiels actuels en dollars. La version annuelle permet d’économiser environ 20 % par rapport à la version mensuelle, avec un paiement forfaitaire de la cotisation annuelle.

Les taxes et les prix régionaux sont indiqués sur la page d’achat.

Les informations des forfaits dans le tableau de comparaison des prix peuvent présenter temporairement des incohérences en raison des mises à jour du site web, par exemple en ce qui concerne la version du modèle, le stockage permanent et les critères de calcul des points Business. Avant l’achat, il convient de se référer à la page de facturation finale, au contrat et à la page d’utilisation de l’espace de travail.

Les versions Max, Ultra et Business, coûteuses, offrent principalement des avantages en termes de points, de contexte, de connecteurs et de gouvernance ; elles ne sont pas nécessairement plus précises que la version Plus pour chaque analyse.

Archivage des documents et vie privée

Les fichiers des utilisateurs Free sont supprimés après un maximum d’1 heure d’inactivité, tandis que ceux des utilisateurs payants ordinaires le sont après un maximum de 7 jours d’inactivité ; les plans Ultra, Business ou les comparatifs d’entreprises indiquent un stockage permanent des fichiers, mais les détails restent déterminés par le forfait choisi.

Les utilisateurs peuvent supprimer manuellement dans Mes fichiers ; un réinitialisation de usine supprimera définitivement les fichiers téléchargés et la mémoire.

Julius indique que l’accès aux données est soumis à un contrôle strict des permissions, que l’environnement de code est isolé par utilisateur, que les données supprimées par les utilisateurs sont retirées du serveur, et qu’il dispose de conformités SOC 2 Type II et CCPA. La politique de confidentialité ne garantit pas automatiquement la conformité dans tous les secteurs d’activité ;

Les données médicales, financières, éducatives et régulées nécessitent la signature d’un DPA, la définition de la zone des données, des sous-traitants, une durée de conservation et des fonctionnalités de sécurité d’entreprise.

Statut de la plateforme et de l’API

Julius est principalement utilisé via une application web, et les applications mobiles sont mentionnées dans la politique de confidentialité. Slack Agent est utilisé pour les conversations d’équipe, tandis que des connecteurs de base de données, Google Drive, OneDrive et SharePoint servent à l’accès aux données.

Les résultats de l’analyse peuvent être exportés en fichier ou envoyés via un Notebook programmé.

Julius ne propose actuellement ni prix d’API de raisonnement universelle ni documentation auto-service destinés aux développeurs ordinaires. Les versions Business et Enterprise permettent d’intégrer les processus via des connecteurs, Slack, des tâches planifiées dans des notebooks et des intégrations sur mesure ;

Pour une invocation programmée, il est nécessaire de confirmer auprès des autorités l’interface d’entreprise ; il ne faut pas confondre « capacité à se connecter à une base de données » avec « fourniture d’une API publique ».

Statut open source et GitHub

La plateforme web Julius, l’orchestration d’agents, les sandbox de code et le modèle commercial ne sont pas open source, et il n’existe pas de dépôt officiel complet pour l’autodéploiement. Les projets de scan de sécurité, de langages de programmation ou autres sur GitHub portant le nom Julius n’ont aucun lien avec Julius AI Inc.

Le code Python, R et SQL généré par Julius est accessible aux utilisateurs pour consultation et réutilisation, mais cela ne signifie pas que la plateforme elle-même est open source.

Guide d’utilisation de Julius AI

Terminer une tâche de base

1. Définir le problème, la période, la région, la priorité des sources et le format de sortie ;
2. Téléchargez des matériaux dont vous avez les droits d’utilisation ou saisissez une question de recherche dans Julius AI ;
3. Commencez par établir un cadre à l’aide de données et de fichiers pertinents, puis complétez les preuves par l’analyse de données en langue naturelle.
4. Il est nécessaire de distinguer les faits de source, les opinions de l’auteur et les inférences de l’IA ;
5. Vérifier une par une les dates, les chiffres, l’emplacement dans le texte original et les preuves contradictoires ;
6. Modifier manuellement les conclusions et enregistrer l’heure de vérification avant de les publier ;

Créer des flux de travail professionnels réutilisables

1. Découper les sujets complexes en quatre catégories de questions : contexte, données, comparaisons et conclusions ;
2. Les données et fichiers pris en charge par les combinaisons, l’analyse de données en langage naturel avec Python, R et les environnements d’exécution SQL forment des étapes de recherche fixes ;
3. Privilégier les sites officiels, les articles scientifiques, les documents réglementaires et les données brutes ;
4. Mettre en place une vérification par une deuxième personne pour les conclusions à haut risque ;
5. Conserver les requêtes, les preuves, les versions et les problèmes non résolus ;
6. Redémarrer après modification des données et mettre à jour les conclusions ;

À qui s’adresse-t-il

• Les responsables opérationnels et de gestion qui ne savent pas programmer mais qui ont besoin d’analyser des données Excel, CSV, de questionnaires et de données commerciales ;
• Étudiants et chercheurs ayant besoin de tests t, d’ANOVA, de régression, de clustering et de visualisation ;
• Analystes et scientifiques des données qui souhaitent accélérer le travail avec Python, R et SQL en utilisant un langage naturel ;
• Équipes de conseil qui doivent générer des graphiques et des présentations à partir de PDF, de rapports et de fichiers à plusieurs feuilles de calcul ;
• Les équipes commerciales qui souhaitent générer automatiquement des rapports hebdomadaires, mensuels et des analyses périodiques à l’aide de Notebook ;
• Les entreprises qui ont besoin de se connecter à des entrepôts, de partager des règles sémantiques et de consulter des données dans Slack.

Restrictions d'utilisation et précautions

• L’IA peut générer du code qui fonctionne mais qui n’est pas statistiquement approprié ;
• Lors de la réalisation de tests de significativité, de régressions ou de prédictions, il convient d’abord de vérifier l’indépendance des échantillons, la distribution, la variance, les valeurs manquantes, les comparaisons multiples, le fuitage de données et le découpage temporel.
• Les relations pertinentes dans la sortie ne peuvent pas être interprétées directement comme des causes et effets.
• Les graphiques et diapositives peuvent présenter des unités, des agrégations et des noms de champs erronés de manière très professionnelle ;
• Sur demande, Julius doit conserver les tableaux de calcul, le code et l’historique des données, et valider les résultats clés par une vérification croisée avec Excel, SQL ou un logiciel statistique indépendant ;
• Les faits externes et les citations énumérés par le grand modèle doivent également être vérifiés séparément ;
• Utilisez un compte en lecture seule et des droits minimaux pour se connecter à la base de données de production, afin de limiter les coûts de requête et le schéma ;
• Les agents personnalisés, les notebooks planifiés et SlackAgents s’exécutent automatiquement et diffusent les résultats ; il convient de définir des procédures d’approbation, des budgets, des alertes en cas d’anomalie et des limites d’accès.

Questions fréquentes

Julius AI est-il gratuit ?

Il existe une version gratuite qui offre des points gratuits quotidiens, des Notebooks et une analyse de base des fichiers, mais avec seulement 2 GB de RAM ; les fichiers sont supprimés après 1 heure d’inactivité. Une utilisation continue et des modèles avancés nécessitent un abonnement payant.

Combien coûte Julius AI ?

Plus : 20 dollars par mois, Pro : 45 dollars par mois, Max : 200 dollars par mois, Ultra : 500 dollars par mois, Business : 450 dollars par mois ; les prix pour un abonnement annuel sont respectivement de 16, 37, 166, 416 et 375 dollars par mois.

Julius peut-il analyser Excel et SPSS ?

Oui, il prend en charge XLSX, XLS, CSV et SPSS SAV, ainsi que plusieurs feuilles de calcul, JSON, Parquet, SQLite, PDF et images.

Julius sait-il exécuter du code ?

Oui. Il peut générer et exécuter du code Python, R et SQL ; les utilisateurs peuvent également consulter, modifier et réutiliser du code dans des Notebook.

Julius peut-il se connecter à la base de données ?

Il prend en charge PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Snowflake, BigQuery et Databricks, etc., et est principalement destiné aux workflows Business et Enterprise.

Julius est-il open source ?

Pas de code open source, pas de version officielle complète pour l’autodéploiement. Le code d’analyse généré peut être exporté et réutilisé, mais la plateforme cloud et le système d’agents restent des services propriétaires.