Solution
Détectez les problèmes avant qu'un recall ne vous tombe dessus
Darwin ne se contente pas de capturer et tracer, il analyse vos données en temps réel pour détecter des anomalies, prédire des risques et répondre à des questions complexes de compliance. IA qui explique chaque alerte en citant la réglementation applicable.
Deux piliers
IA appliquée au compliance régulé
Plus que des dashboards : de l'intelligence actionnable
La traçabilité génère beaucoup de données. La valeur est que quelqu'un, ou quelque chose, revoie ces données 24/7 et vous prévienne avant qu'un auditeur ne vous signale un problème ou qu'un détaillant ne rejette une expédition.
Détection d'anomalies · En production
Rules engine déterministe qui évalue chaque Critical Tracking Event au moment de sa capture. Identifie ghost lots, ruptures de chaîne du froid, shrinkage, déviations de route et certifications expirées, avec explication actionnable.
Compliance agéntico · Q3 2026
Agent qui répond à des questions comme "Le lot LOT-8901 est-il conforme pour exporter aux USA ?" en croisant des données on-chain + réglementation en vigueur + analyse de risque. Arrive Q3 2026 : demandez l'accès anticipé.
Pilier 1, Détection d'anomalies · En production
5 catégories actives, 11+ sur la roadmap Q3 2026
Chaque alerte arrive avec la raison exacte, la section de réglementation référencée et l'action suggérée, pour que votre équipe sache quoi faire sans lire de code.
Intégrité des données
KDEs manquants, lots dupliqués, TLCs avec format incohérent entre acteurs. Détecté avant que ça arrive à l'audit.
Temporel
Séquences violées (Harvest > Pack), backdating on-chain, gaps temporels sans événements, transits impossibles par distance/vitesse.
Chaîne de custody
Ghost lots (réception sans envoi), custody gaps, acteurs non autorisés pour ce type d'événement. Les défaillances les plus coûteuses à détecter manuellement.
Quantité / balance de masse
Pertes excessives entre envoi et réception, rendement gonflé sur transformations, désaccord d'unités de mesure. Signaux précoces de fraude ou erreur.
IoT / environnemental
Ruptures de chaîne du froid, déviations de route GPS, température hors plage par produit. Détecté en temps réel depuis des capteurs IoT intégrés.
Explication actionnable
Chaque alerte arrive avec sévérité (CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW), section de FSMA 204 référencée, historique du lot et action suggérée. Endpoint /explain disponible pour analyse approfondie par alerte.
Pilier 2, Compliance agéntico · Bientôt Q3 2026
Demandez en langage naturel, obtenez un compliance report
De l'analyste junior au senior, en secondes
Votre équipe n'a pas besoin de mémoriser 400 pages de réglementation ou de naviguer dans 10 systèmes, elle demande à l'agent et obtient la réponse avec la trace de comment elle a été obtenue. Les premiers tenants en early access reçoivent priorité sur le setup et des prompts custom par industrie.
Demander l'accès anticipéRequête en langage naturel
Ex : "Ce lot d'épinards biologiques respecte-t-il les exigences pour exporter aux USA ?", l'agent route la query entre plusieurs sources de données.
Crosscheck multi-source automatique
L'agent interroge les données on-chain (chaîne de custody, lab results, acteurs), la réglementation en vigueur (FSMA 204, EUDR, certifications privées) et les modules de risque (anomalies + règles).
Compliance report structuré
Output avec status (COMPLIANT / NON_COMPLIANT / REQUIRES_REVIEW), gap analysis (ce qui manque), risk scoring, citations de réglementation et actions recommandées concrètes.
Pipeline
Comment ça fonctionne end-to-end
1. Ingestion d'événements
Les CTEs capturés par Captia et ancrés par Tracium entrent dans le pipeline, avec enrichment temporel, géographique et relationnel.
2. Détection déterministe
Rules engine déterministe (5 catégories actives, 11+ sur la roadmap Q3 2026) tourne sur chaque Critical Tracking Event. La détection sémantique avec embeddings arrive avec le Pilier 2 Q3 2026.
3. Score combiné
Si rules + semantic coïncident en flaggant → sévérité haute. Si seule une le marque, reste en watch. Filtres pour minimiser les faux positifs.
4. Explication actionnable
Chaque alerte arrive avec sévérité, section de réglementation référencée et historique du lot, tout calculé de façon déterministe. Endpoint /explain disponible pour analyse approfondie avec LLM + RAG (citant texte réglementaire + profil de l'acteur). L'agent complet est le Pilier 2 (Q3 2026).
5. Alertes et feedback
Notification par sévérité (Slack/email/webhook). Opérateur marque false_positive → retro-alimente le modèle. Anomalies confirmées enrichissent le contexte futur.
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Retrouvez les réponses aux questions fréquentes sur Darwin, par sujet.
Voir la FAQLaissez l'IA veiller sur votre chaîne
24/7, sans fatigue, avec une explication pour chaque alerte. Parlons de comment l'implémenter sur vos données actuelles.