Analyse par IA

L'analyse par IA applique l'intelligence artificielle aux données de l'entreprise : machine learning, traitement du langage naturel (NLP) et grands modèles de langage (LLM). Elle repère des tendances, explique les écarts, anticipe les résultats et répond aux questions formulées en langage courant.

L'informatique décisionnelle (BI) traditionnelle est surtout descriptive : elle rend compte de ce qui s'est passé. L'analyse par IA y ajoute des niveaux diagnostique, prédictif et prescriptif : pourquoi c'est arrivé, ce qui va probablement suivre et comment réagir. Avec l'analyse conversationnelle, les utilisateurs non techniques obtiennent ces réponses sans passer par un analyste.

En FP&A, l'analyse par IA accélère les prévisions et l'analyse des écarts, et permet de relancer rapidement un scénario quand les hypothèses changent. Les modèles de machine learning signalent un dépassement de coûts ou un manque à gagner dès qu'il apparaît. Les équipes finance peuvent l'examiner avant la clôture mensuelle.