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Automatisation & Agentique · Data & analytics

Automatiser la génération du reporting financier avec l'IA · Data & analytics

Génération du reporting financier : la fonction data et analytics 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 · Data & analytics

L'IA au service de la fonction data et analytics

La fonction data porte la responsabilité de transformer des données brutes en valeur, tout en garantissant leur qualité et leur gouvernance. L'IA fluidifie la préparation et démocratise l'accès à l'analyse pour les métiers.

  • Préparation et nettoyage automatisés des données pour fiabiliser les analyses
  • Analyse en langage naturel permettant aux métiers d'interroger la donnée
  • Détection automatique de tendances, corrélations et anomalies
  • Documentation et gouvernance du patrimoine de données (data catalog)

Les data scientists consacrent jusqu'à 80% de leur temps à préparer la donnée, un travail que l'automatisation réduit drastiquement.

Notre réponse

Comment Atlas déploie la génération du reporting financier

De la preuve de valeur au passage à l'échelle, nous séquençons la génération du reporting financier pour la fonction data et analytics de façon à financer chaque étape par la précédente.

Consolidation automatique des données financières

Avec des métriques de valeur suivies dès le premier jalon.

Génération des tableaux et indicateurs clés

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

Rédaction de commentaires d'analyse des variations

Mis en œuvre avec vos équipes et mesuré en production.

Mise en forme conforme aux modèles de l'entreprise

Sans dépendance à un éditeur ou à un cloud particulier.

Notre méthode

Du cadrage à la valeur en production.

01 — Cadrer

Qualifier le besoin autour de la génération du reporting financier pour la fonction data et analytics, 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.

−60%
de temps de production des reportings
100%
conforme AI Act
−25%
de coûts opérationnels
4-6 sem.
jusqu'au 1ᵉʳ prototype
Questions fréquentes

Vos questions, nos réponses.

Ils s'appuient sur les chiffres consolidés et sont relus par le contrôle de gestion, qui garde la main sur l'analyse finale.

Oui, les modèles, indicateurs et présentations reprennent vos standards existants.

La fonction data porte la responsabilité de transformer des données brutes en valeur, tout en garantissant leur qualité et leur gouvernance. L'IA fluidifie la préparation et démocratise l'accès à l'analyse pour les métiers. Sur la génération du reporting financier, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.

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