Comment nous pouvons vous aider
Exemples d'enjeux où nous aidons à créer de la valeur : nouveaux produits et propriété intellectuelle défendable, résultats financiers mesurables et transformation par l'IA.
Inventer la suite
De nouveaux produits et une propriété intellectuelle défendable.
Select Tab
R&D accélérée par l'IA
- Le défi
- Le temps des experts est limité et le parcours d'innovation est lent et opaque : la direction ne voit pas les projets qui avancent, s'enlisent ou font double emploi. Les décisions de portefeuille arrivent tard et reposent sur l'intuition.
- Notre réalisation
- L'IA s'intègre aux flux de travail réels : recherche scientifique et brevets, appui aux expériences et simulations, documentation automatisée. Une vue transparente du portefeuille permet au comité technologique de décider sur la base de faits.
- Le résultat
- Les chercheurs consacrent davantage de temps à l'invention. Les projets sont arrêtés ou accélérés plusieurs mois plus tôt, selon les résultats observés.
Évaluation technologique et stratégie de propriété intellectuelle
- Le défi
- Les choix technologiques sont noyés sous les offres « propulsées par l'IA », sans vision claire de la propriété intellectuelle : risques de liberté d'exploitation, avantages brevetables et fiabilité des promesses des fournisseurs.
- Notre réalisation
- Nous évaluons la maturité, la défendabilité et l'adéquation de chaque technologie à votre feuille de route, puis recommandons clairement d'acheter, de développer ou de nouer un partenariat. Nous définissons aussi la liberté d'exploitation et ce qu'il convient de breveter ou publier.
- Le résultat
- Les capitaux vont aux projets qui résistent à l'examen. Vous établissez tôt votre position en matière de propriété intellectuelle et évitez la dépendance aux fournisseurs.
R&D accélérée par l'IA
- Le défi
- Le temps des experts est limité et le parcours d'innovation est lent et opaque : la direction ne voit pas les projets qui avancent, s'enlisent ou font double emploi. Les décisions de portefeuille arrivent tard et reposent sur l'intuition.
- Notre réalisation
- L'IA s'intègre aux flux de travail réels : recherche scientifique et brevets, appui aux expériences et simulations, documentation automatisée. Une vue transparente du portefeuille permet au comité technologique de décider sur la base de faits.
- Le résultat
- Les chercheurs consacrent davantage de temps à l'invention. Les projets sont arrêtés ou accélérés plusieurs mois plus tôt, selon les résultats observés.
Évaluation technologique et stratégie de propriété intellectuelle
- Le défi
- Les choix technologiques sont noyés sous les offres « propulsées par l'IA », sans vision claire de la propriété intellectuelle : risques de liberté d'exploitation, avantages brevetables et fiabilité des promesses des fournisseurs.
- Notre réalisation
- Nous évaluons la maturité, la défendabilité et l'adéquation de chaque technologie à votre feuille de route, puis recommandons clairement d'acheter, de développer ou de nouer un partenariat. Nous définissons aussi la liberté d'exploitation et ce qu'il convient de breveter ou publier.
- Le résultat
- Les capitaux vont aux projets qui résistent à l'examen. Vous établissez tôt votre position en matière de propriété intellectuelle et évitez la dépendance aux fournisseurs.
Consolider la valeur
C'est dans la finance que l'IA est d'abord rentable : marges, reporting, procure-to-pay et trésorerie. Chaque modèle repose sur vos données, ce qui le rend difficile à reproduire.
Select Tab
Analyse intelligente des marges
- Le défi
- Les décisions de prix, de remise et de service reposent sur l'intuition, car le résultat réel se situe à un niveau de détail que l'ERP ne révèle pas.
- Notre réalisation
- Le modèle rapproche les données transactionnelles, opérationnelles et de coût de service cloisonnées dans votre ERP, et montre où les marges se créent et se perdent, compte et produit par compte et par produit.
- Le résultat
- Des marges récupérées grâce à de nouveaux prix, des renégociations ou l'abandon de comptes déficitaires. C'est souvent le retour sur investissement le plus rapide que nous obtenons.
Reporting réglementaire
- Le défi
- Le reporting réglementaire (IFRS 17, Swiss Solvency Test, déclarations destinées à la FINMA) coûte trop cher et prend trop de temps. Les outils d'IA génériques accélèrent le travail mais produisent des résultats opaques que les auditeurs refusent sans traçabilité claire.
- Notre réalisation
- L'IA accélère la préparation et le rapprochement ; une couche de gouvernance consigne l'origine de chaque chiffre : données sources, transformations et motifs de chaque ajustement.
- Le résultat
- Des coûts réduits et des cycles plus courts pour les obligations récurrentes. Chaque chiffre assisté par l'IA est accompagné de sa piste d'audit.
Procure-to-pay
- Le défi
- Commandes, réceptions de marchandises et factures sont réparties entre systèmes et tableurs. Les écarts de prix, doublons et factures sans réception ne sont repérés qu'une fois devenus litiges ou pertes.
- Notre réalisation
- L'IA reconstitue le rapprochement à trois voies en temps réel et propose une imputation comptable à partir de vos historiques, dans votre ERP existant plutôt qu'en le remplaçant.
- Le résultat
- La plupart des factures courantes sont traitées sans intervention manuelle, avec une piste d'audit complète. Les premiers résultats sont visibles dès le premier cycle : moins d'anomalies et de paiements en double.
Trésorerie et fonds de roulement
- Le défi
- Les prévisions de trésorerie sur tableur deviennent obsolètes en quelques jours, tandis que les moyennes de groupe du DSO, DPO et DIO masquent les blocages de liquidité.
- Notre réalisation
- Une prévision glissante à court terme, construite directement à partir des données transactionnelles, avec le fonds de roulement ventilé par client, fournisseur et entité.
- Le résultat
- Des alertes précoces en cas de tension sur la liquidité et des actions ciblées sur les comptes concernés, plutôt que des règles uniformes pour tout le groupe.
Analyse intelligente des marges
- Le défi
- Les décisions de prix, de remise et de service reposent sur l'intuition, car le résultat réel se situe à un niveau de détail que l'ERP ne révèle pas.
- Notre réalisation
- Le modèle rapproche les données transactionnelles, opérationnelles et de coût de service cloisonnées dans votre ERP, et montre où les marges se créent et se perdent, compte et produit par compte et par produit.
- Le résultat
- Des marges récupérées grâce à de nouveaux prix, des renégociations ou l'abandon de comptes déficitaires. C'est souvent le retour sur investissement le plus rapide que nous obtenons.
Reporting réglementaire
- Le défi
- Le reporting réglementaire (IFRS 17, Swiss Solvency Test, déclarations destinées à la FINMA) coûte trop cher et prend trop de temps. Les outils d'IA génériques accélèrent le travail mais produisent des résultats opaques que les auditeurs refusent sans traçabilité claire.
- Notre réalisation
- L'IA accélère la préparation et le rapprochement ; une couche de gouvernance consigne l'origine de chaque chiffre : données sources, transformations et motifs de chaque ajustement.
- Le résultat
- Des coûts réduits et des cycles plus courts pour les obligations récurrentes. Chaque chiffre assisté par l'IA est accompagné de sa piste d'audit.
Procure-to-pay
- Le défi
- Commandes, réceptions de marchandises et factures sont réparties entre systèmes et tableurs. Les écarts de prix, doublons et factures sans réception ne sont repérés qu'une fois devenus litiges ou pertes.
- Notre réalisation
- L'IA reconstitue le rapprochement à trois voies en temps réel et propose une imputation comptable à partir de vos historiques, dans votre ERP existant plutôt qu'en le remplaçant.
- Le résultat
- La plupart des factures courantes sont traitées sans intervention manuelle, avec une piste d'audit complète. Les premiers résultats sont visibles dès le premier cycle : moins d'anomalies et de paiements en double.
Trésorerie et fonds de roulement
- Le défi
- Les prévisions de trésorerie sur tableur deviennent obsolètes en quelques jours, tandis que les moyennes de groupe du DSO, DPO et DIO masquent les blocages de liquidité.
- Notre réalisation
- Une prévision glissante à court terme, construite directement à partir des données transactionnelles, avec le fonds de roulement ventilé par client, fournisseur et entité.
- Le résultat
- Des alertes précoces en cas de tension sur la liquidité et des actions ciblées sur les comptes concernés, plutôt que des règles uniformes pour tout le groupe.
Transformation par l’IA
Une IA que vos équipes continuent d'utiliser, une infrastructure que vous maîtrisez et des règles défendables auprès des autorités.
Select Tab
Souveraineté de l'IA
- Le défi
- La plupart des entreprises héritent de leurs dépendances à l'IA au lieu de les choisir : les données restent chez le fournisseur, les modèles sont opaques et chaque requête transfère du savoir-faire.
- Notre réalisation
- Nous cartographions votre situation selon les quatre dimensions de la souveraineté : données, modèles, connaissances et réversibilité, avec la juridiction applicable à chacune. Nous comblons ensuite les lacunes prioritaires à l'aide de passerelles IA internes, de modèles maison et de contrats permettant de changer de fournisseur.
- Le résultat
- Chaque dépendance est choisie, chiffrée et réversible. Et si un conseil ou une autorité demande ce qui se passerait si un fournisseur clé partait demain, vous avez la réponse.
Une adoption durable de la GenAI
- Le défi
- Le scénario classique : l'enthousiasme du lancement, puis une utilisation réduite à une fraction des licences. L'automatisation sans règles ajoute des processus fragiles et des agents sans responsable.
- Notre réalisation
- L'adoption devient un programme : accompagnement par rôle, mesure de l'usage et aide là où il ralentit. Le développement par les équipes est encadré par des règles, des responsabilités et un registre, afin que les créations soient suivies et maintenues.
- Le résultat
- Une utilisation qui se maintient, des automatisations suivies dans le temps et un retour mesurable sur les licences.
Gouvernance de l'IA et AI Act européen
- Le défi
- Peu d'entreprises savent quels systèmes d'IA elles utilisent : modèles, fournisseurs, fonctions intégrées et agents créés par les équipes s'accumulent sans inventaire, alors que les obligations de l'AI Act européen ont des échéances précises.
- Notre réalisation
- Nous commençons par un registre : systèmes déployés, emplacement, données utilisées et niveau de risque. Nous les classons ensuite selon l'AI Act et définissons leur gouvernance : qui décide, comment le sujet est piloté et quelles informations le conseil reçoit.
- Le résultat
- La conformité est réalisée à coût normal plutôt qu'en situation de crise. Des règles claires accélèrent l'adoption au lieu de la freiner.
Souveraineté de l'IA
- Le défi
- La plupart des entreprises héritent de leurs dépendances à l'IA au lieu de les choisir : les données restent chez le fournisseur, les modèles sont opaques et chaque requête transfère du savoir-faire.
- Notre réalisation
- Nous cartographions votre situation selon les quatre dimensions de la souveraineté : données, modèles, connaissances et réversibilité, avec la juridiction applicable à chacune. Nous comblons ensuite les lacunes prioritaires à l'aide de passerelles IA internes, de modèles maison et de contrats permettant de changer de fournisseur.
- Le résultat
- Chaque dépendance est choisie, chiffrée et réversible. Et si un conseil ou une autorité demande ce qui se passerait si un fournisseur clé partait demain, vous avez la réponse.
Une adoption durable de la GenAI
- Le défi
- Le scénario classique : l'enthousiasme du lancement, puis une utilisation réduite à une fraction des licences. L'automatisation sans règles ajoute des processus fragiles et des agents sans responsable.
- Notre réalisation
- L'adoption devient un programme : accompagnement par rôle, mesure de l'usage et aide là où il ralentit. Le développement par les équipes est encadré par des règles, des responsabilités et un registre, afin que les créations soient suivies et maintenues.
- Le résultat
- Une utilisation qui se maintient, des automatisations suivies dans le temps et un retour mesurable sur les licences.
Gouvernance de l'IA et AI Act européen
- Le défi
- Peu d'entreprises savent quels systèmes d'IA elles utilisent : modèles, fournisseurs, fonctions intégrées et agents créés par les équipes s'accumulent sans inventaire, alors que les obligations de l'AI Act européen ont des échéances précises.
- Notre réalisation
- Nous commençons par un registre : systèmes déployés, emplacement, données utilisées et niveau de risque. Nous les classons ensuite selon l'AI Act et définissons leur gouvernance : qui décide, comment le sujet est piloté et quelles informations le conseil reçoit.
- Le résultat
- La conformité est réalisée à coût normal plutôt qu'en situation de crise. Des règles claires accélèrent l'adoption au lieu de la freiner.
Le fil conducteur de nos missions
Nous repensons le modèle opérationnel pour que les outils soient réellement utiles. Nous intégrons la gouvernance dès le début afin que l'adoption puisse se développer en toute sécurité. Et nous transmettons les compétences pour que les résultats perdurent.
Hintelia
Vous apportez l'ambition ; nous apportons la méthode.