DepthData
DepthData est une plateforme d'intelligence des dépenses d'IA qui connecte les outils d'IA de votre entreprise (par exemple, ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Cursor) en une seule vue gouvernée en lecture seule de l'adoption, des dépenses et du coût par résultat, avec des rapports prêts pour le conseil d'administration et des informations de coaching – sans lire les invites ni installer d'agents.
https://depthdata.vercel.app/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Aug 7, 2026
Qu'est-ce que DepthData
DepthData (Depthdata) aide les organisations à comprendre ce qu'elles font réellement avec l'IA en consolidant l'utilisation, les sièges et les dépenses de nombreux produits d'IA en une source de vérité unique. Au lieu de jongler avec plusieurs consoles d'administration de fournisseurs, il fournit une vue unifiée et de qualité financière de l'adoption et de l'efficacité – tels que les utilisateurs actifs, l'utilisation des jetons, le mix de modèles, le gaspillage de sièges inactifs et le coût par utilisateur actif – afin que les dirigeants puissent répondre « comment va l'IA ? » avec des métriques défendables. Il est conçu pour les parties prenantes exécutives et opérationnelles (PDG/CFO/CIO, finance, IT et chefs d'équipe) et met l'accent sur la confidentialité en n'ingérant que des métadonnées, et non le contenu des conversations.
Caractéristiques principales de DepthData
DepthData est une plateforme d'intelligence des dépenses d'IA qui connecte les consoles d'administration d'outils tels que ChatGPT Enterprise, Claude, GitHub Copilot, Gemini Workspace, Cursor et d'autres, en une vue unique et prête à être auditée de l'adoption, de la profondeur d'utilisation et des dépenses de l'IA. Elle normalise les métriques des fournisseurs dans un modèle de données gouverné (ainsi "utilisateur actif" et dépenses signifient la même chose pour tous les outils), étiquette chaque KPI par la façon dont il est vérifié (mesuré vs. modélisé avec des bandes de confiance), et produit des résultats adaptés aux dirigeants tels qu'un score de santé de l'espace de travail, des rapports prêts pour le conseil d'administration et des recommandations d'optimisation. DepthData est en lecture seule par conception, utilise des connexions OAuth/API (pas d'agents ou d'extensions), et n'ingère ni ne lit explicitement le contenu des invites – uniquement les métadonnées.
Grand livre unifié des dépenses et de l'adoption de l'IA: Agrège les sièges, les rôles, les événements d'utilisation et les dépenses de plusieurs fournisseurs d'IA en une seule vue gouvernée, remplaçant la nécessité de concilier plusieurs tableaux de bord d'administration et feuilles de calcul séparés.
Étiquettes de preuves et analyses défendables: Chaque métrique est étiquetée avec la façon dont elle est vérifiée (par exemple, API directe, exportations/journaux, flux de facturation ou estimations modélisées) et inclut la méthodologie et les bandes de confiance afin que les chiffres puissent résister à l'examen du DAF/conseil d'administration.
Collecte de données en lecture seule et respectueuse de la vie privée: Connexions OAuth en lecture seule aux API d'administration des fournisseurs ; pas d'agents sur ordinateur portable, pas d'extensions de navigateur, pas de scraping et pas d'ingestion d'invites/contenu – uniquement des métadonnées telles que les sessions, les sièges et les signaux d'utilisation.
Score de santé de l'espace de travail et tableaux de bord exécutifs: Regroupe l'adoption, la profondeur d'utilisation et l'efficacité/les dépenses en un seul score de santé avec des KPI et des tendances détaillés, conçu pour répondre à la question "comment va l'IA ?" en un coup d'œil.
Coaching et incitations pour améliorer l'adoption: Identifie les modèles d'utilisation de l'IA performants, les transforme en guides pratiques et achemine les incitations aux équipes présentant les plus grands écarts – puis suit l'impact afin que l'activation se reflète dans les métriques d'adoption.
Optimisation et détection du gaspillage: Met en évidence les sièges inactifs ou à faible intensité, la couverture d'outils en double et les incohérences de niveau ; fournit des recommandations telles que la récupération de licences dormantes ou la rétrogradation de niveaux lorsque la qualité de la sortie est susceptible d'être dans la tolérance.
Cas d'utilisation de DepthData
Gouvernance des coûts de l'IA dirigée par la finance (toute entreprise): Consolider les abonnements et l'utilisation de l'IA en une seule vue pour quantifier les dépenses totales, le coût par utilisateur actif et le gaspillage récupérable des sièges inactifs – en soutenant la budgétisation, la refacturation et les négociations avec les fournisseurs.
Visibilité et standardisation IT/CIO: Suivre l'adoption à travers les départements et les outils, identifier les assistants redondants (par exemple, le chevauchement Copilot + Cursor) et standardiser sur moins de plateformes tout en maintenant la productivité et les contrôles d'accès.
Rapports prêts pour le conseil d'administration pour les industries réglementées: Dans des secteurs comme les services financiers, la santé et l'assurance, produire des exportations prêtes pour l'audit avec une méthodologie transparente et des garanties de confidentialité (pas de lecture d'invite) pour soutenir les revues de gouvernance et les comités de risque.
Optimisation du ROI des outils d'ingénierie: Pour les organisations logicielles utilisant les suites Copilot/Cursor/LLM, surveiller les sièges actifs, la profondeur d'utilisation et l'adéquation des niveaux ; récupérer les licences inutilisées et concentrer l'activation sur les équipes avec une faible adoption mais un potentiel d'impact élevé.
Activation et gestion du changement à l'échelle de l'entreprise: Permettre aux équipes d'apprentissage et de développement ou aux équipes opérationnelles d'identifier qui est bloqué ou prospère avec l'IA, de déployer des guides de coaching ciblés et de mesurer l'augmentation de l'adoption par rapport à la base de référence de l'entreprise au fil du temps.
Suivi de l'IA fantôme et des risques opérationnels: Maintenir une vue du registre des risques de l'IA (par exemple, estimations d'utilisation fantôme, signaux de variance de la qualité des invites, exposition aux licences inutilisées) afin que la direction puisse prioriser les actions de gouvernance sans inspecter le contenu des employés.
Avantages
Métriques prêtes pour l'audit avec des étiquettes de vérification et une méthodologie publiée, rendant les analyses plus défendables que les tableaux de bord rapportés par les fournisseurs.
Approche axée sur la confidentialité : métadonnées uniquement, connexions en lecture seule, pas d'agents/extensions et explicitement pas d'ingestion d'invites.
Normalise les définitions incohérentes des fournisseurs (par exemple, "utilisateur actif") en un seul schéma, simplifiant les comparaisons entre outils et la prise de décision.
Inconvénients
La couverture dépend de ce que les API d'administration de chaque fournisseur exposent et nécessite souvent des niveaux entreprise/affaires ; certaines données peuvent être "pas encore exposées".
Certains résultats/valeurs sont modélisés plutôt que directement mesurés, ce qui peut introduire une incertitude même avec des bandes de confiance.
Les meilleurs résultats nécessitent de connecter plusieurs consoles d'administration et d'aligner les définitions internes des "bons" résultats par département (configuration et coordination des parties prenantes).
Comment utiliser DepthData
1) Confirmez que vous disposez des bons plans de fournisseur et de l'accès administrateur: Depthdata s'appuie sur les API d'administration officielles des fournisseurs (nécessitant souvent des niveaux Entreprise/Business). Assurez-vous d'être administrateur pour chaque outil que vous souhaitez connecter (par exemple, ChatGPT Enterprise, Claude Enterprise, GitHub Copilot, Gemini Workspace, Vercel + AI Gateway, Notion AI, Replit, Lovable).
2) Décidez ce à quoi vous voulez que Depthdata réponde en premier: Choisissez des questions initiales telles que : les dépenses totales d'IA pour tous les outils, qui est actif ou inactif, quels sièges sont inactifs, le coût par utilisateur actif et où les outils qui se chevauchent créent une couverture en double.
3) Connectez vos outils d'IA via OAuth en lecture seule: Dans Depthdata, connectez chaque fournisseur en utilisant OAuth en lecture seule dans la console d'administration. Depthdata est conçu pour ne nécessiter aucun agent, aucune extension de navigateur, aucun scraping et rien d'installé sur les appareils des employés.
4) Exécutez la première synchronisation d'ingestion (extractions quotidiennes en lecture seule): Depthdata effectue des extractions en lecture seule de chaque flux de fournisseur lors d'une synchronisation quotidienne pour des métadonnées telles que les sièges, les rôles, les sessions, les événements d'utilisation et les dépenses. Le contenu des conversations/invites n'est pas ingéré.
5) Examinez la matrice de couverture des connecteurs pour chaque fournisseur: Vérifiez ce que chaque fournisseur peut et ne peut pas exposer (par exemple, sièges et rôles, utilisation et adoption, dépenses, événements d'audit). Depthdata montre explicitement où les données sont disponibles via l'API, via des exportations/flux de journaux, ou non encore exposées.
6) Validez en interne les attentes en matière de confidentialité et de gouvernance: Confirmez avec les parties prenantes que Depthdata n'utilise que des métadonnées et ne lit pas les invites. Lorsqu'un flux de fournisseur pourrait inclure du contenu de conversation, Depthdata le supprime lors de l'ingestion.
7) Laissez Depthdata normaliser les métriques dans un schéma gouverné unique: Depthdata mappe les jetons/crédits/actions/demandes premium dans un schéma unique afin que les définitions comme « utilisateur actif » soient cohérentes entre les outils (au lieu de différer selon le fournisseur).
8) Établissez votre référence (quatre premières semaines): Depthdata mesure l'amélioration par rapport aux quatre premières semaines de votre organisation (par département), plutôt que d'utiliser les références des fournisseurs ou les moyennes de l'industrie.
9) Ouvrez la surface "Vue d'ensemble" pour obtenir le score de santé de l'espace de travail: Utilisez la "Vue d'ensemble" pour voir l'adoption, la profondeur et les dépenses regroupées en un seul score de santé de l'espace de travail, avec les deltas des KPI et les tendances sur 12 semaines derrière.
10) Utilisez l'analyse pour produire des tendances défendables: Découpez l'adoption, la profondeur et les dépenses par département, outil ou ancienneté. Utilisez les étiquettes de confiance et la méthodologie ouverte afin que les chiffres puissent résister à l'examen des finances/du conseil d'administration.
11) Identifiez le gaspillage et ajustez la taille des licences: Utilisez le coût par utilisateur actif, la détection des sièges inactifs (par exemple, aucune activité pendant 30 à 60 jours) et les signaux de chevauchement (par exemple, Cursor + Copilot) pour trouver des dépenses récupérables et des opportunités de rétrogradation de niveau.
12) Utilisez le coaching pour combler les lacunes d'adoption: Examinez les modèles d'utilisation détectés chez les utilisateurs d'IA performants, convertissez-les en "playbooks" et envoyez des rappels aux équipes qui ne tirent pas pleinement parti de la valeur. Suivez si le coaching modifie l'adoption au fil du temps.
13) Utilisez le classement pour récompenser la profondeur (pas le spam): Comparez les départements/individus en utilisant la notation de profondeur (étendue des outils, flux de travail en chaîne, modèles de réessai) plutôt que le nombre brut de messages, pour encourager une adoption significative.
14) Examinez le registre des risques liés à l'IA et les signaux de gouvernance: Utilisez la vue de gouvernance pour surveiller les risques opérationnels tels que les estimations d'IA fantôme, les licences inutilisées, la variance de la qualité des invites (via les taux de réessai), la duplication des flux de travail et l'exposition aux fuites de données (notant que Depthdata n'ingère pas le texte des invites).
15) Fixez des objectifs et suivez les progrès jusqu'à la fin du trimestre: Définissez des objectifs tels que le pourcentage d'adoption hebdomadaire, le coût par utilisateur, les plafonds de dépenses ou les objectifs d'activation de département. Utilisez le statut de l'objectif (en bonne voie/en retard/à risque) pour identifier les causes profondes (par exemple, des sièges inactifs dans un département spécifique).
16) Exportez des rapports prêts pour le conseil d'administration avec la méthodologie jointe: Générez des exportations PDF personnalisées qui incluent des ventilations d'adoption/dépenses et la méthodologie défendable (y compris les bandes de confiance lorsque les valeurs sont modélisées).
17) Poussez les données vers votre pile BI si nécessaire: Si vous préférez les tableaux de bord internes, poussez les données normalisées dans votre environnement BI, en gardant les définitions gouvernées et l'étiquetage de confiance cohérents.
18) Ajoutez de nouveaux outils au fur et à mesure qu'ils apparaissent (connectez-vous en quelques minutes): Lorsqu'un nouvel outil d'IA est introduit dans l'entreprise, connectez-le via la même approche d'administration en lecture seule. Depthdata le normalise dans le même modèle d'adoption/dépenses/valeur tout en maintenant la continuité historique.
FAQ de DepthData
DepthData est une plateforme d'intelligence des dépenses d'IA qui connecte les outils d'IA utilisés par une entreprise (par exemple, ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Cursor, et plus encore) en une vue unifiée, gouvernée et prête pour l'audit de l'adoption, des dépenses et du coût par résultat.
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