Aller au contenu

PROCESSUS · GÉNÉRATION DE LIVRABLES

Analyse financière assistée par l’IA

Les indicateurs calculés, les commentaires rédigés, les écarts expliqués.

Demander une démonstration Voir la présentation

Des données financières aux commentaires générés et sourcés

Des données de gestion au commentaire publié : calcul, rédaction ancrée aux chiffres, validation experte.

L’impact NEXA

94 %

de précision au premier POC

70

jours-homme économisés

2,5 mois

de la conception à la livraison

Le commentaire n’est pas rédigé « autour » des chiffres : chaque phrase est accrochée à un indicateur précis, vérifiable d’un clic. Les écarts sont détectés, expliqués et soumis à validation : l’expert financier reste le signataire du commentaire.

Les indicateurs publiés sont des ordres de grandeur mesurés en contexte client, pas des garanties contractuelles. Chaque chiffre a reçu la clearance du client concerné avant mise en ligne.

Capacités

Un commentaire ancré aux chiffres

Chaque phrase du commentaire pointe vers la donnée qui la fonde : une barre, un point de série, une cellule. Pas de prose flottante dans un document de gestion.

Le pilotage FinOps de la production

Chaque exécution du processus est mesurée : coût, jetons, durée. Le responsable financier voit ce que coûte la production de ses reportings : et ce qu’elle rapporte.

Détail FinOps : usage sur 12 mois, coût, CO₂, tokens et ROI par entité

La console en attente de validation

Le livrable généré arrive en statut « En attente de validation ». Rien ne part en diffusion sans le passage Brouillon → Relu → Approuvé.

Console générée, badge « En attente de validation »

Le détail d’exécution consultable

Sources tabulaires, paramètres, gabarit, versions : chaque exécution garde son détail : rejouable et exportable avec son dossier d’audit.

Détail d’une exécution : sources, paramètres, documents produits, dossier d’audit

Une famille dans un portefeuille structuré.

Le déroulement du processus

Six étapes, six artefacts de preuve. C’est ce qui distingue un processus critique d’une génération de texte.

01

Ingestion & contexte

Sources sélectionnées, périmètre de droits appliqué, données personnelles détectées avant exécution.

Journal d’entrées versionné
02

Génération

Le moteur produit une proposition. Chaque assertion est reliée à sa source.

Réponse + citations
03

Contrôle automatique

L’IA juge note conformité, cohérence et étaiement, bloc par bloc.

Score de confiance par bloc
04

Validation experte

Brouillon → Relu → Approuvé. Trois rôles séparés : opérateur, réviseur, approbateur.

Identité + horodatage
05

Feedback gouverné

Le retour de l’expert est typé, attribué, versionné et rejoué au processus suivant.

Entrée de mémoire certifiée
06

Capitalisation

Le pattern validé sert au processus suivant, qui démarre plus vite et coûte moins cher.

Acceptation ↑ · coût ↓

Utilisateurs et données

Utilisateurs
Contrôleurs de gestion, actuaires, équipes communication financière
Validateurs
Responsable du reporting, directeur financier délégué
Données mobilisées
Entrepôts de gestion, fichiers de clôture, gabarits Word/Excel
Intégrations
Connecteurs entrepôts, export DOCX/PDF, dossier d’audit

Contrôles et garde-fous

  • Seuil d’étaiement configurable par processus
  • Validation désactivée quand la preuve est insuffisante
  • Détection des données personnelles avant exécution
  • Contrat de colonnes vérifié : écart = rejet
  • Exécution rejouable à la demande d’un auditeur
  • Dossier d’audit exportable sur la période choisie

Le ROI chez nos clients

GROUPAMA GAN VIE

Enjeu

Trois directions produisaient leurs reportings séparément, avec des contrôles hétérogènes et des cycles longs.

Objectif

Positionner le socle en central pour démultiplier les processus avec une chaîne de preuve unique.

3 directions sur le même socle

3 processus de reporting en production

Les indicateurs publiés sont des ordres de grandeur mesurés en contexte client, pas des garanties contractuelles. Aucun logo, nom ou chiffre n’est publié sans accord explicite du client.

Passez ce processus en production.

Une démonstration sur vos propres documents, pas sur un jeu de données de démonstration.

Prêt à industrialiser vos décisions ?

L’IA qui tient en audit.