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Transformation IA · Contrôle de gestion

Interrogez vos données en langage naturel avec l'IA · Contrôle de gestion

Requêtes en langage naturel : le contrôle de gestion fait face à des enjeux spécifiques que l'IA permet d'adresser concrètement. Atlas conçoit et industrialise la solution, de la preuve de valeur à la production.

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.

Notre réponse

Mettre les requêtes en langage naturel par l'IA en production

Dans le contrôle de gestion, les requêtes en langage naturel par l'IA touche des données sensibles : nous intégrons sécurité, traçabilité et conformité AI Act dès le cadrage.

Interrogation des données en langage courant

Sécurisé, traçable et conforme à l'AI Act dès la conception.

Traduction automatique en requêtes techniques

Adapté à le contrôle de gestion et à vos contraintes de conformité.

Restitution sous forme de tableaux ou graphiques

Sous contrôle humain pour les décisions sensibles.

Accès aux données sans expertise SQL

Avec des métriques de valeur suivies dès le premier jalon.

Notre méthode

Du cadrage à la valeur en production.

01 — Cadrer

Qualifier le besoin autour de les requêtes en langage naturel 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.

x5
d'autonomie des métiers sur la donnée
−50%
de tâches manuelles
+30%
de productivité
+20 pts
de satisfaction
Questions fréquentes

Vos questions, nos réponses.

Non, l'IA traduit vos questions en français en requêtes techniques exécutées sur vos bases.

L'IA s'appuie sur vos données réelles et peut afficher la requête générée pour permettre une vérification.

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 les requêtes en langage naturel par l'IA, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.

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Un premier échange pour transformer les requêtes en langage naturel par l'IA pour le contrôle de gestion en résultats mesurables.

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