Une source de vérité unique, toujours à jour.
Au centre : la documentation fonctionnelle, les règles métier et la boucle de corrections. Chaque objet, processus et règle est décrit en langage métier et relié aux métadonnées dont il est tiré. Tout se met à jour à chaque scan. Le graphe d’exécution et la carte des intégrations sont un niveau plus bas, quand vous en avez besoin. Rien à télécharger, aucun fichier périmé.
Une documentation fonctionnelle qui montre d’où vient chaque passage
Chaque objet, processus et règle est décrit en langage métier : ce qu’il fait, pas une liste de métadonnées. Chaque passage indique s’il est calculé depuis vos métadonnées ou rédigé par l’IA à partir d’elles. Chaque règle métier renvoie au composant dont elle est tirée.
- Pages objet, processus et règle en langage métier
- Calculé ou rédigé par l’IA : indiqué pour chaque passage
- Règles métier reliées à leur composant source
Chaque screen flow, étape par étape
aprity décrit chaque screen flow comme un parcours fonctionnel. Vous voyez les étapes de l’utilisateur, les enregistrements lus et écrits, les règles de validation et les automatisations associées. Ce que chaque règle impose et ce qu’elle bloque est expliqué en langage métier. Jamais un extrait XML brut.
- Le parcours fonctionnel, étape par étape
- Règles de validation et automatisations expliquées
- Ce que chaque règle bloque, en langage métier
Corrigez l’IA une fois. La correction vaut pour les scans suivants.
Sur chaque page, vos experts peuvent corriger, rejeter, compléter ou préciser ce que l’IA a écrit. La remarque est rattachée à l’objet ou à la règle décrite. Un administrateur valide chaque proposition. Au scan suivant, les corrections validées sont transmises au modèle comme avis d’expert : elles priment sur sa propre interprétation. La documentation gagne en justesse à chaque scan. Le savoir de l’org ne reste plus dans une seule tête.
- Corriger, rejeter, compléter ou préciser, page par page
- Validation et modération par un administrateur
- Les corrections validées guident l’IA au scan suivant
Ce qui a changé entre deux scans
Chaque scan fige l’état de l’org à une date. Comparez deux scans : vous voyez les règles métier ajoutées, supprimées ou modifiées. Le tout en langage métier, pas en journal technique.
- L’écart des règles métier d’un scan à l’autre
- Ajoutées, modifiées, supprimées
- En langage métier, pas un journal git
Suivez le chemin d’exécution réel
Suivez un Flow, un processus ou un trigger sur son chemin d’exécution réel. Dépliez un nœud pour voir ce qu’il lit, écrit et appelle ensuite. L’affichage vient du graphe calculé, pas d’une déduction.
- Interactif, avec zoom
- Lectures, écritures et appels, nœud par nœud
- Déterministe et reproductible
Tous les systèmes avec lesquels votre org échange
La carte des intégrations entrantes et sortantes : passerelle d’API, signature électronique, ERP, etc. Pour chacune, les objets et processus concernés. La carte part des appels réels dans le code, pas seulement des métadonnées déclarées.
- Flux entrants et sortants
- Couplage au niveau de l’objet
- Inventaire des systèmes externes
Le graphe est calculé. L’IA se contente de l’expliquer.
Les dépendances et le graphe d’exécution sont calculés de façon déterministe depuis vos métadonnées. Le résultat est reproductible et vérifiable. Le LLM explique et répond par-dessus, en citant ses sources. Il ne prend aucune décision qui entre dans le graphe.
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