Vérifiez l’empreinte, pas le pitch deck

Avant d’investir dans une entreprise technologique ou SaaS, vérifiez vous-même sa base d’installations réelle. Part de marché, position face à la concurrence et dynamique d’adoption sur 409M sites actifs, dans un seul fichier interrogeable. Le dataset Technologies coûte €159 et un simple recensement démarre à €29. Un échantillon gratuit de 10 000 lignes ne nécessite aucun compte.

Obtenir un échantillon gratuit de 10K Voir le dataset technologies à €159

Ce que ce signal est, et ce qu’il n’est pas →

409Msites actifs que vous pouvez vérifier vous-même
3,034technologies suivies à travers le web
€159ensemble de détection complet
10Klignes d’échantillon gratuites, sans compte

Quatre vérifications à effectuer sur une cible

De vraies requêtes sur le vrai schéma. Répondez-y directement à partir du fichier brut, plutôt que de faire confiance à une diapositive ou de payer une plateforme de recherche pour le même chiffre.

DomainTechnologiesCountry by IPTLDPR valueHarmonic valueDNS Status

Quelle est sa taille réelle

Le chiffre clé pour un mémo. Combien de sites actifs utilisent un produit donné, en part du web que nous suivons. Fonctionne sur le dataset technologies à €159. Le champ arrive sous deux formes, normalisez-le donc d’abord, ensuite il est sûr à tester.

bash + jq
zstdcat webatla-technologies-2026-08-18.jsonl.zst |
jq -r 'def techs: (.Technologies // []) | if type=="object" then keys else . end;
    if (techs | index("Shopify")) then "runs" else "no" end' |
sort | uniq -c

Un produit face à ses concurrents

Position concurrentielle sur un seul indicateur. Comptez tous les sites de chaque concurrent de la catégorie, côte à côte, en part du web. Le chiffre qu’aucun fondateur ne met sur une diapositive.

duckdb
WITH t AS (
  SELECT CASE json_type("Technologies")
           WHEN 'ARRAY'  THEN json_extract_string("Technologies", '$[*]')
           WHEN 'OBJECT' THEN json_keys("Technologies")
           ELSE []::VARCHAR[] END AS techs
  FROM read_json('webatla-all-data-2026-08-18.jsonl.zst',
       format='newline_delimited', compression='zstd',
       columns={'Technologies':'JSON'})
), total AS (SELECT count(*) AS n FROM t)
SELECT tech, count(*) AS sites,
       round(100.0*count(*)/(SELECT n FROM total), 3) AS pct_of_web
FROM t, unnest(t.techs) AS u(tech)
WHERE tech IN ('Shopify','WooCommerce','Wix','Squarespace','BigCommerce')
GROUP BY tech ORDER BY sites DESC;

Quels marchés il domine

Portée et concentration pour une estimation du TAM. Là où un produit est réellement déployé, par pays d’hébergement d’après l’IP résolue. Changez le nom pour profiler n’importe quel outil.

duckdb
SELECT "Country by IP" AS country, count(*) AS sites
FROM read_json('webatla-all-data-2026-08-18.jsonl.zst',
       format='newline_delimited', compression='zstd',
       columns={'Technologies':'JSON', 'Country by IP':'VARCHAR'})
WHERE country IS NOT NULL
  AND list_contains(
        CASE json_type("Technologies")
          WHEN 'ARRAY'  THEN json_extract_string("Technologies",'$[*]')
          WHEN 'OBJECT' THEN json_keys("Technologies")
          ELSE []::VARCHAR[] END, 'Shopify')
GROUP BY country ORDER BY sites DESC LIMIT 15;

Dans quel sens cela évolue

Le momentum, construit à partir de vos propres snapshots. Comptez l’adoption dans deux exports datés et calculez la différence. Le changement net est le signal qu’une seule diapositive ne pourra jamais vous montrer. Un résultat positif signifie que le produit gagne de nouveaux sites.

bash + jq
# count adoption in each monthly export, then diff
for f in webatla-all-data-2026-06-01 webatla-all-data-2026-07-01; do
  zstdcat "$f.jsonl.zst" |
  jq -r 'def techs: (.Technologies // []) | if type=="object" then keys else . end;
         techs[]' |
  LC_ALL=C sort | uniq -c |
  awk '{c=$1;$1="";sub(/^ /,"");print $0"\t"c}' |
  LC_ALL=C sort -t$'\t' -k1,1 > "$f.tsv"
done
# tech, june, july, net change (biggest gains first)
LC_ALL=C join -t$'\t' webatla-all-data-2026-06-01.tsv webatla-all-data-2026-07-01.tsv |
awk -F$'\t' '{printf "%s\t%d\t%d\t%+d\n",$1,$2,$3,$3-$2}' | sort -t$'\t' -k4 -rn

Chaque recette fonctionne sans modification, aussi bien sur l’échantillon gratuit que sur le fichier complet. Vérifiez ponctuellement une ligne sur le site en direct avant de vous y fier.

Ce que ce signal est, et ce qu’il n’est pas

La franchise qu’attend un acheteur averti. Lisez-la avant de citer un chiffre.

Ce que révèle le footprint

  • La base installée réelle et la part de marché, comptées sur l’ensemble du web
  • La position concurrentielle, un produit mesuré selon le même référentiel que ses rivaux
  • La portée géographique, où un outil est réellement déployé
  • La tendance d’évolution, dès que vous comparez deux instantanés datés

Ce sont des faits externes que vous pouvez recompter à partir du fichier brut, si bien que le chiffre tient dans un mémo d’investissement au lieu de reposer sur la confiance.

Commencer avec le dataset technologique

Ce que ce n’est pas

  • Pas de chiffre d’affaires, d’ARR ni de données financières privées. Cela mesure l’empreinte, pas le compte de résultat.
  • Pas la data room. C’est la vérification indépendante que vous menez face à ce que l’entreprise vous raconte
  • La détection lit les technologies du web public. Un outil purement interne ou utilisé uniquement en back-end ne laisse aucune signature à compter

Mesurez le déploiement, pas les comptes de l’entreprise. Utilisé ainsi, c’est l’un des rares éléments de due diligence que vous pouvez vérifier sans demander la permission de personne.

Voir comment c’est compté

Pourquoi un fichier vaut mieux qu’un abonnement de données

Pour le genre de chiffre que vous devez défendre dans une salle.

Indépendant et vérifiable

Vous le comptez vous-même à partir du fichier brut. Le chiffre de votre mémo est reproductible et défendable, pas une boîte noire que vous citez sur la simple parole de quelqu’un d’autre.

Le marché entier, pas un panel

Tous les domaines que nous suivons, si bien que le dénominateur de la part de marché est le vrai. Aucun index par échantillonnage à nuancer quand un partenaire demande d’où vient le chiffre.

Toute une catégorie en un seul passage

Analysez tous les concurrents en une seule requête, plutôt que d’acheter les profils d’entreprise un par un. Cartographiez le terrain avant le premier appel.

Votre propre rythme

Achetez deux snapshots datés et comparez-les pour construire exactement la tendance d’adoption dont vous avez besoin, selon votre calendrier et non celui d’un fournisseur.

Aucun compteur qui tourne dans votre dos

Le dataset Technologies coûte €159. Les données restent sur votre propre matériel, sans compteur qui surveille chaque requête.

Adapté au board dès la conception

Données web publiques, DNS et technologiques. Aucune donnée personnelle de contact : ni noms, ni e-mails, ni numéros de téléphone. Rien qui complique une validation de conformité.

Questions du comité d’investissement

Répondu sans détour.

S’agit-il de données de revenus ou d’ARR ?

Non. C’est l’empreinte technologique externe : le nombre de sites actifs qui utilisent un outil donné, où, et dans quelle direction ce nombre évolue. C’est la base installée que vous pouvez vérifier vous-même, la contre-épreuve du discours sur le chiffre d’affaires, pas le discours lui-même.

Puis-je faire confiance à la détection ?

Cela lit ce qu’un site expose sur le web public, les mêmes empreintes client et serveur qu’un navigateur voit. Cela ne détecte pas un outil purement interne sans signature web, et nous le disons clairement plutôt que de gonfler le chiffre. Ce qui est signalé, vous pouvez le vérifier ponctuellement sur n’importe quel domaine du fichier.

Puis-je mesurer la tendance, et pas seulement l’instant présent ?

Chaque fichier est un instantané daté. Achetez-en deux, comptez la même technologie dans chacun, et la différence donne votre dynamique d’adoption. Nous publions aussi une lecture en glissement annuel par technologie sur chaque page technologie. La dernière recette ci-dessus construit la série à partir de vos propres instantanés.

Puis-je utiliser cela dans une note interne ou le partager en interne ?

Oui. Les chiffres, graphiques et conclusions que vous calculez vous appartiennent, vous pouvez les diffuser dans un mémo ou auprès de vos partenaires. Redistribuer les lignes brutes elles-mêmes, en totalité ou en grande partie, nécessite un accord écrit. Vendre ce que vous en tirez est possible, pour vendre notre fichier vous devriez parlez-nous.

Les données sont-elles à jour ?

Le pipeline reconstruit les données et chaque export porte la date dans son nom de fichier. Vous vérifiez une empreinte à une date connue, pas un cache d’âge inconnu.

Effectuez la vérification avant le prochain appel

10 000 lignes réelles, sans compte. Si le footprint tient la route, le dataset technologique complet coûte €159 et toutes les colonnes réunies €599.