Cube fait évoluer son approche de l’intelligence artificielle avec le lancement de l’AI Hub, un nouvel espace conçu pour faciliter l’utilisation de l’IA par les équipes de planification et d’analyse financière (FP&A). L’objectif est de permettre aux professionnels de la finance d’interroger leurs données et de lancer des analyses à partir de questions formulées en langage naturel, sans avoir à déterminer eux-mêmes quel outil ou quel agent utiliser.
Charlie, un point d’entrée unique pour les questions financières
Au cœur de l’AI Hub se trouve Charlie, l’assistant IA de Cube. Les utilisateurs peuvent lui poser directement des questions sur leurs données financières, par exemple pour comprendre un dépassement budgétaire, analyser l’évolution de la trésorerie ou identifier les principaux écarts entre les résultats et le budget.
Charlie interprète la demande et l’oriente automatiquement vers l’équipe d’agents la plus adaptée. L’utilisateur n’a donc pas besoin de connaître à l’avance le scénario, le rapport ou l’agent à mobiliser.
Quatre équipes d’agents pour différents besoins FP&A
L’AI Hub propose également un catalogue de prompts prêts à l’emploi, organisés autour de quatre familles d’agents : Analysts, Planners, Business Partners et Data Managers.
Les agents Analysts couvrent notamment l’analyse des écarts, le reporting, la clôture mensuelle ainsi que les analyses liées aux revenus, aux dépenses ou aux effectifs. Les Planners se concentrent davantage sur la budgétisation, les prévisions et la modélisation de scénarios.
Les Business Partners sont orientés vers la préparation de synthèses destinées aux dirigeants, aux conseils d’administration ou aux investisseurs. Enfin, les Data Managers proposent des analyses consacrées à la qualité des données, aux hiérarchies financières et aux processus de clôture.
Des prompts adaptables aux besoins des équipes
Cube ne limite pas son catalogue à des modèles figés. Chaque prompt peut être modifié avant son exécution afin de l’adapter aux périodes, départements ou entités concernés.
Cette possibilité permet notamment aux équipes financières de partir d’un cas d’usage déjà structuré tout en conservant la capacité de l’ajuster à leur propre contexte. Un scénario budgétaire, une analyse de variance ou une projection financière peut ainsi être préparé à partir d’une demande plus précisément définie par l’utilisateur.
L’IA intégrée directement aux données financières
L’un des éléments importants de cette nouvelle approche concerne l’accès aux données. Les requêtes effectuées depuis l’AI Hub restent soumises au périmètre d’accès de chaque utilisateur dans Cube.
Concrètement, si une personne ne dispose pas des droits nécessaires pour consulter un scénario, une entité ou une dimension, les agents IA ne pourront pas y accéder à sa place. Les administrateurs peuvent également définir les paramètres et fonctionnalités d’IA disponibles pour leur organisation.
Une IA plus proche des usages quotidiens du FP&A
Avec l’AI Hub, Cube cherche surtout à rapprocher l’intelligence artificielle des tâches que les équipes financières réalisent déjà au quotidien. L’enjeu n’est plus seulement de disposer d’un assistant capable de répondre à une question, mais de connecter cette capacité à des processus concrets comme l’analyse des écarts, la prévision, la planification budgétaire ou la préparation de supports financiers.
Cette évolution traduit une tendance plus large du marché EPM : l’IA s’intègre progressivement dans les outils utilisés par les directions financières, avec l’ambition de réduire le temps consacré à certaines tâches d’analyse et de permettre aux équipes de se concentrer davantage sur l’interprétation des données et la prise de décision.
Cube rappelle toutefois que les résultats produits par l’IA doivent être vérifiés avant d’être utilisés dans un processus décisionnel. L’AI Hub se présente ainsi davantage comme un outil d’assistance aux équipes FP&A que comme un substitut à leur expertise financière.
source : Cube
