> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.ngsurvey.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.ngsurvey.com/fr/suite-ia/agent-ia-artemis/analyse-des-donnees-et-creation-de-rapports/informations-ia.md). # Informations IA Artemis va au-delà de l'affichage des chiffres : il interprète les résultats et met en évidence ce qui compte le plus. En combinant métriques, comparaisons et analyses contextuelles, Artemis fournit des insights explicables qui soutiennent la prise de décision. Artemis peut : * Détecter des anomalies * Identifier les facteurs de performance * Expliquer les changements entre périodes * Faire émerger des corrélations cachées * Fournir une interprétation stratégique ### ⚡ Découverte d'insights * « Qu'est-ce qui ressort de ce Sondage ? » * « Identifier les principaux facteurs de satisfaction. » * « Pourquoi le NPS a-t-il chuté ce mois-ci ? » * « Sur la base de la Question Commentaire, analysez quel mois de cette année a été le pire et pourquoi. » * « Mettre en évidence les résultats inattendus. » Artemis fournit des explications contextuelles, pas seulement une récupération de données. ### 🔍 Corrélation et impact * « Quelles questions corrèlent le plus avec la satisfaction globale ? » * « Identifier les facteurs influençant le risque de churn. » * « Qu'est-ce qui a l'impact le plus fort sur l'engagement ? » * « Montrer les relations entre la qualité du service et la fidélité. » Artemis aide à connecter les points de données entre questions et segments. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://docs.ngsurvey.com/fr/suite-ia/agent-ia-artemis/analyse-des-donnees-et-creation-de-rapports/informations-ia.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.