Dans le secteur de la recherche, beaucoup de POC, peu de valeur réelle. Atlas fait de la prévision de trésorerie un cas d'usage en production, pas une démonstration.
Les organismes de recherche font face à une explosion du volume de publications et de données expérimentales, où l'accélération de la revue de littérature et de l'analyse des données conditionne la productivité scientifique.
Jusqu'à 70% de temps gagné sur la revue systématique de littérature scientifique.
Concrètement, la prévision de trésorerie ne se résume pas à un outil : dans le secteur de la recherche, elle doit s'intégrer à vos processus, vos données et vos contraintes de conformité.
Avec évaluation qualité systématique avant toute mise en production.
Sous contrôle humain pour les décisions sensibles.
Déployé progressivement, du prototype au passage à l'échelle.
Avec évaluation qualité systématique avant toute mise en production.
Qualifier le besoin autour de la prévision de trésorerie pour le secteur de la recherche, fixer la cible de valeur et les garde-fous.
Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.
Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.
Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.
Sur vos historiques de flux, vos échéanciers clients et fournisseurs et vos engagements connus, consolidés par l'IA.
Oui, l'outil permet de tester des hypothèses (retards de paiement, investissements) pour évaluer leur impact sur la trésorerie.
Atlas combine une connaissance des enjeux de le secteur de la recherche et une exécution IA indépendante : L'IA projette les encaissements et décaissements futurs à partir des historiques et des engagements connus. La direction financière anticipe ses besoins de financement. Chaque mission est mesurée à sa valeur en production.
30 minutes pour cadrer la prévision de trésorerie pour le secteur de la recherche et définir un premier jalon.