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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 qui garde toutes les données sur votre infrastructure.

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 2 milliards 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 130+ 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

Traitement côté serveur en moins de 10 ms. Collecte côté client en moins de 50 ms. 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

12
Ingénieurs
100M+
Événements / mois
4
Centres de données
99.99%
Disponibilité

Conçu pour l'échelle

Objectifs d'ingénierie pour l'infrastructure de traitement de Device Identification — la charge, la latence et la disponibilité que la plateforme est architecturée pour gérer.

50K+
Événements/s
Conçu pour soutenir l'ingestion en charge de pointe
1M+
Traces simultanées
Ensemble de travail cible maintenu dans le pipeline
<15ms
Latence de traitement
Objectif signal-décision, p95
99.99%
Objectif de disponibilité
Disponibilité pour laquelle l'architecture est conçue

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 qui s'exécute entièrement sur votre infrastructure.

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 plus de 15 frameworks d'automatisation avec un taux de faux positifs quasi nul.

Smart Signals

24 signaux d'intelligence côté serveur pour la détection de VPN, de navigation privée, d'altération et de machines virtuelles.

IP Intelligence

Détection des VPN, proxys et Tor à partir d'une intelligence IP commerciale, plus suivi de la vélocité.

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