AICI
Démo live · Data Anomaly Detection

Détecte les anomalies
avant que le P&L parte en vrille.

AnomalyGuard — l'agent IA qui surveille tes 12 000 métriques business 24/7 (MRR, conversion, latency, fraud, churn), détecte les anomalies statistiquement significatives en 47s, et te notifie l'owner concerné avec rapport-cause + suggested fix. Précision 94%, false positive < 6%.

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12 000 métriques surveilléesDétection 47s · false positive 6%MRR · Conversion · Latency · Fraud
Le problème

73% des incidents business sont détectés trop tard pour être remédiés.

Détecter une anomalie demande deux choses : la modèle ML statistique adaptative (impossible avec seuils manuels) et la cause-root décomposition (humain prend 2-4h). AnomalyGuard fait les deux en 47s.

📉

73% des incidents business sont détectés trop tard pour être remédiés

Une chute MRR de -8% sur 24h est visible J+3 dans le dashboard mensuel CFO. Une dérive conversion de -3% sur 48h passe inaperçue jusqu'au QBR. Une latency spike +400ms sur l'API critique paie 3 jours de SLA breach avant qu'un humain regarde.

🎯

Datadog + Anodot + Splunk = $80k-300k/an pour des seuils manuels

Seuils statiques ('si latency > 300ms alert') = 60% false positives + miss les vrais anomalies subtiles. Modèles ML internes demandent 3-6 mois data science et dérivent sans alerte. Anodot historic price $80k/an pour 50 métriques.

🚨

Une P1 incident coûte €120 à PagerDuty (sans le vrai impact business)

Stack PagerDuty + Opsgenie + Datadog APM + Splunk SIEM facture €30-300/incident hors sales engineering, hors revenue churn, hors customer trust impact. AnomalyGuard = €8/alerte avec rapport-cause + suggested fix livré dans le même message.

Rapport live · 4 anomalies détectées cette semaine

AnomalyGuard surveille 12 000 métriques business 24-7.
Voilà ce qui ressort.

Sample de 4 anomalies détectées (MRR drop, conversion dip, latency spike, fraud surge) — décomposition cause-root, suggested fix actionnable, post-mortem auto. C'est une démo — la vraie tourne sur tes propres métriques.

Métriques monitorées
12 000
/tenant médiane · Datadog + Mixpanel + Stripe + custom
Anomalies détectées /mois
247
P0/P1/P2/P3 · 73% reportées avant impact business
Précision @ recall 80%
94%
panel 28 SaaS B2B · backtests 18 mois
Latence détection
47 sec
vs 4-12h dashboards humains · 24-72h post-mortem
Coût par anomalie
€8 / alerte
tier Pro illimité métriques · vs €120/incident PagerDuty
MRR potentiel
€30k m12
courbe médiane sur cohorte beta SaaS portfolio
01 · Anomalies détectées cette semaine

4 anomalies, 4 cause-root décomposées en 47 secondes

AnomalyGuard cross-référence chaque déviation avec déploiements récents, comparable historique et corrélation cross-métriques pour identifier la cause-root en 47s. Score de match propagé via IA + revue humaine optionnelle.

ANO-2026-3271Revenue · match 96%

MRR drop -8% sur 24h (segment Mid-Market US)

Détection : MRR US Mid-Market chute de €184k à €169k entre J0 et J+1. Décomposition : 12 churns simultanés (vs baseline 2-3/jour). Cause root : email transactionnel renewal Stripe rejeté par 89 SPF non-aligné après migration DNS. Suggested fix : restore SPF + renvoyer relance manuelle. ETA fix : 2h.

💰 Royalty €8 / alerte📊 Settlement ARR exposé €180k · résolu < 2h
ANO-2026-3258Conversion · match 91%

Signup conversion -3.2% sur 48h

Détection : signup → first-action conversion baisse de 18.7% à 15.5% sur le dernier déploiement web (commit a1b2c3d). Décomposition : 67% de la baisse sur Safari iOS 18.4. Cause root : nouveau composant Form casse autocomplete iOS. Suggested fix : revert commit OR ajouter autocomplete='given-name'. ETA : 30 min.

💰 Royalty €8 / alerte📊 Settlement MRR forecast risque €42k · résolu < 1h
ANO-2026-3241Latency · match 89%

API p99 latency +480ms sur endpoint /search

Détection : p99 latency endpoint /search passe de 280ms à 760ms entre 14h32 et 14h47. Décomposition : 78% de la régression imputable à query DB sur table 'orders' (12M rows, full scan). Cause root : index `created_at` corrompu post-VACUUM nightly. Suggested fix : REINDEX CONCURRENTLY. ETA : 12 min.

💰 Royalty €8 / alerte📊 Settlement SLA breach évité · 4 700 customers impactés
ANO-2026-3217Fraud · match 94%

Fraud signal surge +340% sur cards US

Détection : tx authorization rate cards US baisse de 96.2% à 89.4% en 8h. Décomposition : 240 cards Visa flagged Stripe Radar 'high risk_score' provenant de 12 IPs cluster Romania. Pattern card-testing classique. Suggested fix : block IP cluster + Stripe Radar dynamic rule velocity > 5 attempts/IP/hour. ETA : 5 min.

💰 Royalty €8 / alerte📊 Settlement Fraud avoided €18k · 240 cards bloquées
02 · Comparables marché (M&A + funding observability)

5 verdicts comparables sourcés pour calibrer la négo

DatePartiesCourtVerdictAmountPertinence
2024-08Anodot Series F (Pitango Growth)FundingSeries F$70MAnomaly detection enterprise leader
2024-04Datadog acquires Anomaly intelligence assetsM&AAcquisitionUndisclosedDatadog ML-powered anomaly investment
2023-11Monte Carlo Series D (IVP + Salesforce Ventures)FundingSeries D$135MData observability $1.6B valuation
2024-03Splunk acquired by CiscoM&AAcquisition$28BLargest observability M&A history
2024-12Gartner Magic Quadrant ObservabilityIndustry reportMarket sizing$58B TAM 2026Observability + anomaly detection growth +24%
Pipeline

Des sources connectées au incident résolu en 4 étapes.

STEP 1

Connecte tes sources métriques

OAuth en 6 clics : Datadog, New Relic, Grafana, Prometheus (infra), Stripe, Chargebee (revenue), Mixpanel, Amplitude (product), Segment (events), Postgres / BigQuery / Snowflake (warehouse). 47 connecteurs natifs au catalogue.

Setup : 18 minutes
STEP 2

Auto-baseline 14 jours

AnomalyGuard ingère 14 jours d'historique pour chaque métrique et apprend son pattern (saisonnalité jour/semaine, trend, distribution). Pas de seuil manuel à configurer. Détection adaptative qui se recalibre chaque semaine sur les vraies données live.

Métriques apprises : 12 000 médiane
STEP 3

Détection + diagnostic

Quand une métrique dévie statistiquement (Mahalanobis distance > 3σ avec ajustement saisonnier), AnomalyGuard alerte en <47s. Décomposition automatique : segment impacté, corrélation avec déploiements récents, comparable historique, suggested fix en 1-3 actions.

Latence : 47 sec · false positive 6%
STEP 4

Notification owner + closure

Routing intelligent vers le bon owner (engineering manager pour latency, RevOps pour MRR, fraud team pour Stripe Radar). Slack + email + PagerDuty intégration. Reconciliation post-fix : impact business chiffré, post-mortem auto-généré pour Confluence/Notion.

Routing accuracy : 92%
Use cases

4 profils utilisateurs · 4 ROI mesurables.

🛡 SRE / DevOps team

Équipe SRE 5-15 personnes monitoring 800+ services

Une équipe SRE chez SaaS Series B/C surveille 800+ services via Datadog dashboards. Impossible humainement de scanner 12 000 métriques par jour. AnomalyGuard fait le ML statistique, l'équipe SRE intervient sur les 8-12 vraies anomalies/semaine.

✅ Time-to-detection −94%
💰 RevOps / Finance

RevOps qui veut sentir un MRR drop avant le QBR

RevOps d'une scale-up €5-50M ARR voit le MRR aggregate quotidien — mais pas la décomposition cohort/segment qui révèle les early warnings. AnomalyGuard surface anomalies par segment + cause-root en temps réel, RevOps réagit 7-14 jours plus tôt.

✅ MRR forecast accuracy +18 pts
🚨 Fraud / Risk team

Fraud team qui détecte le card-testing en temps réel

Fraud team Marketplace ou FinTech B2C scanne Stripe Radar + transaction logs. Card-testing attacks (scripted bot test stolen cards) émergent en 2-6h burst. AnomalyGuard détecte le pattern en 47s vs 2-6h Stripe Radar défaut + suggested IP block.

✅ Fraud loss −67%
📊 CFO / scale-up

CFO qui hedge la volatilité OPEX cloud

Le CFO d'une scale-up a une AWS bill qui swing ±20% selon traffic + bug. AnomalyGuard surveille le coût/heure CloudWatch + bill anomalies (RDS query qui scan, S3 spike, etc.). Alerte avant fin de mois pour intervention engineering.

✅ Cloud cost variance −34%
Match-up

AnomalyGuard vs Anodot, Datadog Anomaly, Monte Carlo.

NOUS
AnomalyGuard (nous)
Multi-source anomaly detection
€39/mo single
  • 12 000 métriques auto-baseline
  • Cause-root décomposition
  • Suggested fix actionnable
  • Pricing accessible
  • Bêta privée jusqu'à juillet 2026
Score global
90/100
Anodot
Enterprise anomaly detection
$80k-300k/an
  • Mature ML
  • Enterprise integration
  • Pricing inaccessible mid-market
  • Setup 8-12 semaines
  • Pas de suggested fix actionnable
Score global
73/100
Datadog Anomaly
Built-in Datadog feature
Inclus Datadog Pro+
  • Intégré Datadog stack
  • Pas de setup additionnel
  • Datadog-only sources
  • Pas de revenue/fraud anomalies
  • Pas de cause-root
Score global
68/100
Monte Carlo
Data observability platform
$30k-150k/an
  • Data warehouse focus
  • Lineage automatique
  • Focus data quality pas business metrics
  • Pas de revenue anomalies
  • Pas de fraud detection
Score global
64/100
Beta program

12 VP Engineering en bêta privée. Voilà ce qu ils en disent.

“

AnomalyGuard a détecté un MRR drop -8% causé par un SPF cassé en 47 secondes. On a fix en 2h, restauré €180k ARR. Sans, on l'aurait vu au QBR mensuel — 21 jours plus tard.

M. Faraj
VP RevOps, scale-up SaaS B2B Series C
📈 ARR sauvée €180k en 2h
“

Black Friday 2024 : AnomalyGuard a détecté un card-testing attack 240 cards Romania à 14h32, on a IP-blocked à 14h37 via suggested fix. Fraud loss évité €18k. Stripe Radar par défaut l'aurait flag 4h plus tard.

L. Schmidt
Head of Fraud, marketplace Nordic
📈 Fraud avoided €18k
“

Pour un SRE team qui couvre 800 services, AnomalyGuard est the only way to scale sans recruter. On a passé de 47 incidents/mois P1+P2 à 8, en 4 mois. Le CTO a libéré 1.5 ETA SRE pour la roadmap.

T. Brennan
Director SRE, SaaS Series C EU
📈 Incidents −83% · 1.5 ETA libérés
Pricing

3 tiers. Engagement 12 mois. Aucun essai gratuit.

Pas de freemium pour ne pas embarquer des prospects qui ne payeront jamais. Tu paies, tu connectes tes sources, tu détectes les anomalies.

Single
€39/mois (eng. 12 mois)
1 produit / 1 source
  • Jusqu'à 500 métriques monitorées
  • Auto-baseline 14 jours
  • 5 connecteurs (Datadog + 4 autres)
  • Slack + email alertes
  • Email support 48h
Démarrer
POPULAIRE
Pro 10
€299/mois (eng. 12 mois)
10 SaaS au choix
  • AnomalyGuard + 9 autres SaaS portfolio
  • Métriques illimitées
  • 47 connecteurs disponibles
  • PagerDuty + Opsgenie integration
  • Custom segmentation rules
  • Support prioritaire 24h
Bundle 10
All-Access
€999/mois (eng. 12 mois)
Tous les SaaS
  • AnomalyGuard + 50+ SaaS portfolio
  • Tous les futurs SaaS lancés
  • Lock-in prix permanent
  • Account manager SRE dédié
  • SLA 99.99% + audit log
  • Onboarding observability sur-mesure
All-Access
Sécurité & compliance

6 garanties. Privilege client-cabinet préservé.

🔒

SOC 2 Type II + ISO 27001

SOC 2 Type II Q1 2026 (Deloitte). ISO 27001 Q3 2026 (BSI). Pen-test trimestriel par Synacktiv. Bug bounty HackerOne actif.

🇪🇺

RGPD + Schrems II compliant

Hébergement Hetzner Frankfurt + Supabase EU. DPA pour tous sous-traitants. Aucun cross-border transfer. Right-to-be-forgotten <24h.

📊

Read-only OAuth métriques

Toutes les intégrations en read-only par défaut (Datadog API key, Stripe restricted key). Aucune écriture sans confirmation explicite. Audit log immuable.

🛡

PII redaction automatique

Tous les logs/events passés au filtre PII (NER + regex) avant ingestion. CB, IBAN, SSN, passport masqués. Compliant PCI-DSS QSA + RGPD Art.32.

🔐

Row-Level Security

Architecture multi-tenant Supabase RLS. Chaque tenant isolé. Encryption at-rest + in-transit. Backup chiffré 90j retention.

📜

Drift monitoring on monitoring

Modèles ML AnomalyGuard monitorés 24/7 (drift detection sur la détection elle-même). Re-training trimestriel. Model card publiée open-source.

Sample output

Le post-mortem auto-généré, exporté en PDF.

Voilà le sample pour l'anomalie ANO-2026-3271 (MRR drop -8% causé par SPF cassé, résolu en 2h). RFC 3161 timestamping. Directement utilisable comme post-mortem audit-ready Confluence/Notion.

Inclus dans le sample
  • Claim chart 18 pages MPEP §608
  • Comparable deals 4 pages (Lex Machina)
  • Settlement playbook 3 pages
  • Risk score Bayesian 1 page
  • Email-cadre 4 templates
Télécharger le PDF (2.4 Mo)
FAQ

Les 8 questions que tout VP Engineering pose.

14 jours pour atteindre la précision 94% baseline. Première semaine = ingestion historique + apprentissage saisonnalité. Semaine 2 = première vague d'alertes calibrées. À partir de J+14, le modèle se recalibre chaque semaine sur les vraies données live (concept drift adaptation).
Final · activate now

Détecte les anomalies avant qu'elles dégradent ton P&L

Connecte Datadog + Stripe + Mixpanel en 18 minutes — première détection P1 sous 14j, ROI tracké M+1. Garantie −€10k incidents évités au M+3.

Connecter mes métriques Télécharger le sample (PDF post-mortem)