Use cases
See how organizations use thaink² to turn enterprise data into faster analysis, recurring workflows and decision-ready outputs.
Use cases
See how organizations use thaink² to turn enterprise data into faster analysis, recurring workflows and decision-ready outputs.
Customer use case
Belgatrans
Customer use case
Belgatrans
Customer use case
PERFORMANCES OVR
Customer use case
PERFORMANCES OVR
Industry use case
Comment un grossiste e-commerce a unifié son SAV, ses ventes et ses données clients
Industry use case
Comment un grossiste e-commerce a unifié son SAV, ses ventes et ses données clients
Customer use case
SCEI
Customer use case
SCEI
Industry use case
Comment un grossiste pharmaceutique a réduit ses délais de recouvrement et ses problèmes de stock
Industry use case
Comment un grossiste pharmaceutique a réduit ses délais de recouvrement et ses problèmes de stock
Customer use case
SOLéHo
Customer use case
SOLéHo
Start with the business problem, not the AI feature
The most useful enterprise AI projects usually begin with work that teams already perform.
A report that needs to be rebuilt every week. A KPI that someone has to monitor manually. A variance that repeatedly needs investigation. A forecast that depends on several datasets. A document that is difficult to find when a decision needs to be made.
These are AI use cases before they are technology projects.
Explore practical enterprise AI workflows
Our use-case library shows how thaink² can support real analytical work across reporting, forecasting, root-cause analysis, KPI monitoring, enterprise knowledge and decision support.
Each page focuses on one business problem and explains how an AI agent or workflow can help address it.
The objective is not to automate everything.
It is to identify processes where AI can reduce repetitive analytical work while keeping the relevant business context and human control.
From one task to a repeatable workflow
A useful use case should be repeatable.
It can begin with a person asking a question or with a condition being detected automatically.
From there, the agent can retrieve the relevant information, perform the analysis and generate the expected output.
Explore the use cases below to find the business workflow closest to the problem you want to solve.
Related Resources
Related Resources
Bring AI agents to your enterprise data
See how thaink² can work with your data, systems and recurring business workflows.
What types of business problems can thaink² agents address?
thaink² is designed for data- and knowledge-intensive workflows such as analysis, reporting, enterprise search, forecasting, root cause investigation and recurring business monitoring.
How does thaink² connect to enterprise data?
thaink² works with enterprise data and knowledge sources such as databases, business applications, documents and APIs. The exact integration path depends on the target environment and should be validated during implementation.
What is the difference between Exploratory Mode and Proactive Mode?
Exploratory Mode lets users ask questions, investigate data and refine their analysis interactively. Proactive Mode is designed for recurring or scheduled work, where agents can run workflows and deliver results without repeating the same manual process each time.
How are thaink² agents operated in production?
thaink² AgentOps provides monitoring, evaluation and usage/cost visibility so teams can understand how agents are running, assess output quality and track AI consumption.
Bring AI agents to your enterprise data
See how thaink² can work with your data, systems and recurring business workflows.
What types of business problems can thaink² agents address?
thaink² is designed for data- and knowledge-intensive workflows such as analysis, reporting, enterprise search, forecasting, root cause investigation and recurring business monitoring.
How does thaink² connect to enterprise data?
thaink² works with enterprise data and knowledge sources such as databases, business applications, documents and APIs. The exact integration path depends on the target environment and should be validated during implementation.
What is the difference between Exploratory Mode and Proactive Mode?
Exploratory Mode lets users ask questions, investigate data and refine their analysis interactively. Proactive Mode is designed for recurring or scheduled work, where agents can run workflows and deliver results without repeating the same manual process each time.
How are thaink² agents operated in production?
thaink² AgentOps provides monitoring, evaluation and usage/cost visibility so teams can understand how agents are running, assess output quality and track AI consumption.
Et si votre prochaine analyse était déjà prête avant votre prochaine réunion ?
Montrez-nous votre environnement et un cas d’usage. Découvrez comment thaink² peut interroger, surveiller et exploiter vos données.
Notre mission
Votre vision
Faire passer l’entreprise d’une Data que l’on consulte à une Data qui travaille en continu.
Nous croyons que les prochaines plateformes Data ne se contenteront plus d’afficher ce qui s’est passé. Elles surveilleront, expliqueront, anticiperont et prépareront les décisions avant même que certaines questions soient posées.
Qu’est-ce qu’une Agentic Data Platform ?
Une Agentic Data Platform utilise des agents IA spécialisés pour travailler sur les données de l’entreprise. Contrairement à un dashboard statique ou à un simple chatbot, les agents peuvent explorer plusieurs sources, conduire une analyse, produire des visualisations, générer des livrables et exécuter des missions récurrentes.
Quelle différence entre le mode Proactif et le mode Exploratoire ?
En mode Exploratoire, l’utilisateur pose une question et thaink² mène l’analyse à la demande. En mode Proactif, une mission est définie à l’avance : les agents surveillent les données selon la fréquence ou les conditions prévues et livrent automatiquement les résultats utiles.
Faut-il connaître SQL pour utiliser thaink² ?
Non pour les usages métier. Les utilisateurs peuvent poser leurs questions en langage naturel et obtenir analyses, tableaux, graphiques et dashboards sans écrire eux-mêmes leurs requêtes SQL.
À quelles sources de données thaink² peut-il se connecter ?
La plateforme est conçue pour travailler avec les sources déjà présentes dans l’entreprise : bases de données, Data Warehouses, ERP, CRM, API, fichiers et espaces documentaires. Les connecteurs disponibles dépendent de votre environnement et du cas d’usage.
Quels types de résultats les agents peuvent-ils produire ?
Selon l’agent et le cas d’usage : analyses, tableaux, graphiques, dashboards, prévisions, alertes, synthèses et rapports. L’objectif est de restituer un résultat exploitable, pas uniquement une réponse textuelle.
Peut-on déployer thaink² sur notre propre infrastructure ?
thaink² propose des scénarios de déploiement adaptés aux contraintes d’entreprise, notamment pour les organisations qui souhaitent conserver davantage de contrôle sur leur infrastructure, leurs modèles et leurs données. Nos équipes définissent l’architecture adaptée au projet.
Quelle partie de l’écosystème thaink² est open source ?
ApowerB is the open-source agentic framework developed by thaink². It enables technical teams to build and operate their own agents, with support for RAG, Text-to-SQL, multi-LLM setups, and APIs.
Comment démarrer avec thaink² ?
Comment démarrer avec thaink² ?
Rejoins notre communauté Discord
Connect with builders, Data teams, and AI practitioners. Share ideas, get technical help, discuss agentic architectures, and follow the latest developments around ApowerB.
Bientôt
Des données qui agissent, directement dans votre boîte de réception.
Retours d'expérience, architectures d'agents, benchmarks, cas d'usage et nouveautés APowerB. Uniquement ce qui mérite d'être lu.
Et si votre prochaine analyse était déjà prête avant votre prochaine réunion ?
Montrez-nous votre environnement et un cas d’usage. Découvrez comment thaink² peut interroger, surveiller et exploiter vos données.
Our mission
Votre vision
Rendre la puissance de la Data accessible à ceux qui prennent les décisions.
Aujourd’hui, trop de questions métier attendent encore un export, un dashboard ou la disponibilité d’une équipe Data. thaink² transforme cet accès : les équipes interrogent leurs données directement, tandis que les agents prennent en charge l’analyse et les tâches récurrentes.
Qu’est-ce qu’une Agentic Data Platform ?
Une Agentic Data Platform utilise des agents IA spécialisés pour travailler sur les données de l’entreprise. Contrairement à un dashboard statique ou à un simple chatbot, les agents peuvent explorer plusieurs sources, conduire une analyse, produire des visualisations, générer des livrables et exécuter des missions récurrentes.
Quelle différence entre le mode Proactif et le mode Exploratoire ?
En mode Exploratoire, l’utilisateur pose une question et thaink² mène l’analyse à la demande. En mode Proactif, une mission est définie à l’avance : les agents surveillent les données selon la fréquence ou les conditions prévues et livrent automatiquement les résultats utiles.
Faut-il connaître SQL pour utiliser thaink² ?
Non pour les usages métier. Les utilisateurs peuvent poser leurs questions en langage naturel et obtenir analyses, tableaux, graphiques et dashboards sans écrire eux-mêmes leurs requêtes SQL.
À quelles sources de données thaink² peut-il se connecter ?
La plateforme est conçue pour travailler avec les sources déjà présentes dans l’entreprise : bases de données, Data Warehouses, ERP, CRM, API, fichiers et espaces documentaires. Les connecteurs disponibles dépendent de votre environnement et du cas d’usage.
Quels types de résultats les agents peuvent-ils produire ?
Selon l’agent et le cas d’usage : analyses, tableaux, graphiques, dashboards, prévisions, alertes, synthèses et rapports. L’objectif est de restituer un résultat exploitable, pas uniquement une réponse textuelle.
Peut-on déployer thaink² sur notre propre infrastructure ?
thaink² propose des scénarios de déploiement adaptés aux contraintes d’entreprise, notamment pour les organisations qui souhaitent conserver davantage de contrôle sur leur infrastructure, leurs modèles et leurs données. Nos équipes définissent l’architecture adaptée au projet.
Quelle partie de l’écosystème thaink² est open source ?
ApowerB is the open-source agentic framework developed by thaink². It enables technical teams to build and operate their own agents, with support for RAG, Text-to-SQL, multi-LLM setups, and APIs.
Comment démarrer avec thaink² ?
Comment démarrer avec thaink² ?
Rejoins notre communauté Discord
Connect with builders, Data teams, and AI practitioners. Share ideas, get technical help, discuss agentic architectures, and follow the latest developments around aPowerB.
Bientôt
Des données qui agissent, directement dans votre boîte de réception.
Retours d'expérience, architectures d'agents, benchmarks, cas d'usage et nouveautés APowerB. Uniquement ce qui mérite d'être lu.