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Transformation IA · Contrôle de gestion

Cartographiez votre patrimoine de données avec l'IA · Contrôle de gestion

Pour le contrôle de gestion, Atlas conçoit le catalogue de données par l'IA comme une capacité durable — évaluée, sécurisée, et transmise à vos équipes.

Enjeux IA · Contrôle de gestion

L'IA au service de le contrôle de gestion

Le contrôle de gestion consacre encore trop de temps à collecter et fiabiliser la donnée avant de pouvoir l'analyser. L'IA inverse cette répartition en automatisant la production des reportings pour recentrer les équipes sur l'aide à la décision.

  • Reportings et tableaux de bord générés et commentés automatiquement
  • Analyse des écarts entre réel, budget et atterrissage avec explication des causes
  • Modélisation budgétaire et rolling forecast assistés par apprentissage automatique
  • Allocation analytique des coûts et calcul de rentabilité par produit, client ou canal

Les contrôleurs de gestion équipés d'IA réallouent jusqu'à 40% de leur temps de la production vers l'analyse à valeur ajoutée.

En pratique

Catalogue de données : de la donnée à la production

De la preuve de valeur au passage à l'échelle, nous séquençons le catalogue de données par l'IA pour le contrôle de gestion de façon à financer chaque étape par la précédente.

Recensement automatique des sources de données

Avec des métriques de valeur suivies dès le premier jalon.

Documentation enrichie par l'IA

Déployé progressivement, du prototype au passage à l'échelle.

Recherche en langage naturel des jeux de données

Avec évaluation qualité systématique avant toute mise en production.

Identification des données sensibles

Documenté et transféré à vos équipes pour gagner en autonomie.

Notre méthode

Du cadrage à la valeur en production.

01 — Cadrer

Qualifier le besoin autour de le catalogue de données par l'IA pour le contrôle de gestion, fixer la cible de valeur et les garde-fous.

02 — Prototyper

Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.

03 — Industrialiser

Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.

04 — Mettre à l'échelle

Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.

-70%
de temps de recherche de données
−50%
de tâches manuelles
+20 pts
de satisfaction
4-6 sem.
jusqu'au 1ᵉʳ prototype
Questions fréquentes

Vos questions, nos réponses.

Oui, le recensement et la documentation peuvent être actualisés régulièrement de façon automatisée.

Oui, l'identification des données sensibles facilite la gouvernance et le respect du RGPD.

Le contrôle de gestion consacre encore trop de temps à collecter et fiabiliser la donnée avant de pouvoir l'analyser. L'IA inverse cette répartition en automatisant la production des reportings pour recentrer les équipes sur l'aide à la décision. Sur le catalogue de données par l'IA, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.

Passons de l'idée à la production.

Cadrons ensemble le catalogue de données par l'IA pour le contrôle de gestion lors d'un premier échange de 30 minutes.

Prendre rendez-vous →