Chaque interaction laisse une trace
Nous pensons que chaque interaction numérique laisse une trace. Notre métier, c'est de la lire.
Notre histoire
tracio.ai a été fondée en 2024 par une équipe d'ingénieurs ex-Cloudflare et ex-Stripe qui ont passé des années à construire des systèmes de gestion des bots et de détection de la fraude à grande échelle. Nous avons vu le même problème des deux côtés : l'équipe de gestion des bots de Cloudflare avait besoin de meilleurs signaux d'appareil, et l'équipe antifraude de Stripe avait besoin d'un fingerprinting qui fonctionne réellement à travers les mises à jour de navigateur et les réglages de confidentialité.
Les solutions existantes étaient soit des boîtes noires propriétaires qui exigeaient que vous leur confiiez les données de vos visiteurs, soit des bibliothèques open source qui cassaient à chaque nouvelle version de Chrome. Nous savions qu'il existait une meilleure voie : un système bâti sur des signaux matériels profonds, une mise en correspondance inter-sessions pilotée par l'IA, et une architecture où les données de vos visiteurs restent les vôtres, traitées sur une infrastructure que nous exploitons et auditons nous-mêmes, avec une résidence des données dans l'UE, jamais mutualisées avec celles d'autres clients, jamais revendues.
Nous avons construit tracio.ai pour en faire la plateforme d'intelligence des appareils que nous aurions aimé avoir chez Cloudflare et Stripe. Aujourd'hui, nous traitons plus de 100 millions d'événements par mois répartis sur 4 centres de données, avec une équipe de 12 ingénieurs convaincus que la précision, la vitesse et la transparence ne sont pas optionnelles : elles sont le fondement.
Nos valeurs
Précision
Chaque signal compte. Nous mesurons l'unicité, la stabilité et la précision de validation croisée pour chacun de nos 300+ signaux. Si un signal n'améliore pas l'identification, nous le supprimons.
Transparence
Pas de boîtes noires. Notre SDK client est open source. Notre documentation explique chaque signal que nous collectons et chaque décision que prend notre moteur.
Vitesse
La collecte des signaux s'exécute de façon asynchrone dans le navigateur et le scoring a lieu sur nos serveurs dès que l'événement arrive. Nous sommes obsédés par la latence, car chaque milliseconde de retard est une milliseconde durant laquelle votre défense antifraude est aveugle.
Excellence en ingénierie
Nous livrons une infrastructure de niveau production conçue pour gérer 50 000 événements/seconde. Go et Rust côté backend, ClickHouse pour l'analytique, Kafka pour le streaming. Sans raccourcis.
Conçu pour passer à l'échelle
Conçu pour l'échelle
Objectifs d'ingénierie pour l'infrastructure de traitement de Device Identification — la charge, la durabilité de livraison et la disponibilité que la plateforme est architecturée pour gérer.
Objectifs de conception pour notre infrastructure, et non des relevés de production en direct.
Ce qui nous rend différents
La plupart des solutions de fingerprinting reposent sur une simple concaténation de hachages : collecter quelques signaux, les hacher ensemble et espérer que le résultat reste stable. Cette approche s'effondre dès qu'un navigateur se met à jour, qu'un utilisateur change un réglage ou qu'un OS corrige un moteur de rendu.
Tracio adopte une approche fondamentalement différente. Notre moteur Device Identification sépare les signaux par stabilité : les signaux au niveau matériel, qui changent rarement, forment le cœur de l'identité, tandis que les signaux volatils sont traités par des algorithmes de mise en correspondance pilotés par l'IA qui tolèrent la dérive attendue.
Associé à Bot Detection pour la détection de l'automatisation, à Smart Signals pour l'intelligence côté serveur et à IP Intelligence pour l'analyse IP, nous fournissons une plateforme complète d'intelligence des appareils entièrement gérée, qui s'exécute sur une infrastructure que nous exploitons et mettons à l'échelle pour vous, avec une résidence des données dans l'UE.
Device Identification
Identification d'appareil précise à 99,5 % grâce à des algorithmes d'identification propriétaires et à un score de confiance basé sur l'IA.
Bot Detection
Plusieurs méthodes de détection identifiant les principaux frameworks d'automatisation avec un taux de faux positifs quasi nul.
Smart Signals
35+ signaux d'intelligence côté serveur pour la détection de VPN, de navigation privée, d'altération et le scoring anti-détection.
IP Intelligence
Détection des VPN, proxys et Tor à partir d'une intelligence IP commerciale, plus suivi de la vélocité.
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