L’intelligence artificielle prend une place croissante dans les activités financières, mais son efficacité dépend aussi de sa capacité à exploiter des données fiables, contextualisées et sécurisées. Avec Jedox MCP, l’éditeur entend rapprocher les outils d’IA des modèles de planification, des règles métier et des données que les entreprises utilisent pour piloter leur performance.
Connecter les modèles de planification aux outils d’IA
L’approche de Jedox repose sur le Model Context Protocol (MCP), un protocole qui facilite la connexion entre les systèmes et les applications d’intelligence artificielle. Grâce à cette intégration, les utilisateurs peuvent accéder aux données et aux structures de planification de Jedox depuis différents outils compatibles, notamment ChatGPT, Claude, Google Gemini et Microsoft Copilot.
L’objectif est de permettre aux équipes de travailler avec leurs modèles existants sans multiplier les exports de données ni créer de nouveaux environnements isolés. Les assistants et agents d’IA peuvent ainsi s’appuyer sur le contexte métier, les hiérarchies et les règles de gestion qui structurent les activités de l’entreprise.
Cette ouverture vise également à offrir davantage de flexibilité aux organisations, qui peuvent faire évoluer leurs usages de l’intelligence artificielle sans dépendre d’un seul assistant.
Accélérer la création et l’évolution des modèles
Jedox MCP entend également simplifier le travail des équipes chargées de concevoir et de maintenir les modèles de planification. En formulant leurs besoins en langage naturel, les utilisateurs peuvent demander à l’IA de créer des dimensions, de modifier des hiérarchies, de rédiger des règles de calcul ou de construire des rapports.
L’éditeur met notamment en avant un cas d’usage consacré à la transformation de données brutes en structure de planification. À partir d’un fichier importé, les agents d’IA peuvent analyser les champs disponibles, proposer leur correspondance et suggérer une structure de modèle que l’utilisateur peut ensuite examiner.
Cette démarche pourrait réduire certaines opérations manuelles et accélérer la préparation des modèles, tout en laissant aux équipes la responsabilité de valider les propositions générées.
Maintenir la sécurité et la gouvernance des données
L’ouverture des systèmes financiers aux outils d’IA soulève des questions essentielles en matière de confidentialité, de contrôle des accès et de fiabilité. Sur ce point, Jedox indique que MCP s’appuie sur les mécanismes de gouvernance existants afin que les interactions avec l’IA respectent les rôles, les autorisations et les politiques de sécurité définis par l’entreprise.
L’éditeur souligne également l’importance de la supervision humaine et des processus de validation lorsque les interactions avec l’IA peuvent entraîner des actions ou des modifications de données.
L’enjeu est de permettre aux organisations d’étendre leurs usages de l’intelligence artificielle sans perdre la maîtrise de leurs informations financières ni de leurs processus décisionnels.
Une planification financière plus connectée
Avec Jedox MCP, l’éditeur souhaite faciliter l’utilisation de l’intelligence artificielle dans les activités de planification financière. Cette approche permet aux équipes de travailler avec leurs données et leurs modèles dans différents outils d’IA, tout en conservant un cadre de sécurité et de gouvernance. L’intérêt de cette approche dépendra notamment de la qualité des modèles existants, de la pertinence des résultats générés et de la capacité des organisations à encadrer ces nouveaux usages.
En connectant ses données de planification à un écosystème d’IA plus ouvert, Jedox cherche ainsi à faciliter le travail des équipes financières tout en maintenant les exigences de contrôle propres aux processus de gestion.
source : Jedox
