Cas d'usage

Ce que la data change concrètement pour la finance

Des situations que nous rencontrons régulièrement chez nos clients, et la manière dont nous les traitons avec l'écosystème Microsoft.

Finance

Un reporting mensuel fiable, livré en quelques heures

Chaque mois, l'équipe finance extrait les données de l'ERP, les retraite dans Excel et assemble le reporting à la main. Les chiffres arrivent tard, et chaque version doit être recontrôlée.

Notre approche

  1. 1Connexion directe à l'ERP (Business Central, SAP ou autre) et automatisation des extractions
  2. 2Modèle de données financier unique : plan de comptes, axes analytiques, périodes
  3. 3Tableaux de bord Power BI pour la direction : P&L, écarts, indicateurs clés
Power BIMicrosoft Fabric

Reporting

Budget, réel et prévisions dans un même tableau de bord

Le budget vit dans des fichiers dispersés, le réel dans l'ERP. Comparer les deux demande des rapprochements manuels, et les responsables de centre de coûts n'ont pas de visibilité sur leurs dépenses.

Notre approche

  1. 1Centralisation des budgets et des prévisions dans la plateforme de données
  2. 2Rapprochement automatique avec le réel issu de la comptabilité
  3. 3Vues par entité, département et centre de coûts, avec droits d’accès adaptés
Power BIMicrosoft FabricSQL Server

Automatisation

Les tâches financières répétitives, automatisées

Une part importante du temps de l'équipe finance part dans des tâches répétitives à faible valeur : copier-coller, relances par e-mail, contrôles manuels. Elles sont source d'erreurs et de retards.

Notre approche

  1. 1Cartographie des tâches récurrentes et sélection des quick wins
  2. 2Flux Power Automate connectés à Outlook, SharePoint, Teams et l’ERP
  3. 3Contrôles et alertes automatiques en cas d’anomalie
Power AutomatePower Platform

Plateforme data

Une plateforme de données unique pour plusieurs ERP

Croissance externe, filiales, outils métiers : les données sont réparties entre plusieurs ERP et bases. Chaque analyse transverse devient un projet en soi.

Notre approche

  1. 1Architecture cible Microsoft Fabric (lakehouse, entrepôt, modèles sémantiques)
  2. 2Ingestion et harmonisation des données de chaque source
  3. 3Gouvernance : référentiels communs, qualité des données, sécurité
Microsoft FabricSQL ServerAzurePower BI

Intelligence artificielle

Un assistant IA pour interroger vos chiffres

Les dirigeants ont des questions ponctuelles sur leurs chiffres, mais chaque demande passe par le contrôle de gestion, qui doit produire une extraction ou une analyse.

Notre approche

  1. 1Agent conversationnel Copilot Studio, accessible dans Teams
  2. 2Connexion aux modèles de données financiers existants, avec les droits de chacun
  3. 3Cadrage des questions types et des garde-fous
Copilot StudioPower BIMicrosoft Fabric

Intelligence artificielle

Des commentaires de gestion rédigés par l’IA, validés par la finance

Chaque clôture, le contrôle de gestion passe des heures à expliquer les écarts du mois en toutes lettres. Le travail est répétitif, les commentaires arrivent en dernier et leur qualité varie d'un mois à l'autre.

Notre approche

  1. 1Identification automatique des écarts significatifs (réel contre budget, contre mois précédent, contre année précédente)
  2. 2Génération d'un premier jet de commentaire à partir des chiffres et du contexte métier, dans le style maison
  3. 3Circuit de relecture : le contrôleur valide, corrige ou réécrit avant diffusion
AzureMicrosoft FabricPower BI

Intelligence artificielle

Une prévision de trésorerie qui apprend de l’historique

La prévision de trésorerie repose sur un fichier Excel alimenté à la main à partir des échéances clients et fournisseurs. Les retards de paiement et la saisonnalité y sont mal pris en compte.

Notre approche

  1. 1Collecte de l'historique : échéances, règlements réels, délais de paiement par client et fournisseur
  2. 2Modèle de prévision qui intègre retards de paiement et saisonnalité, recalculé automatiquement
  3. 3Tableau de bord de trésorerie avec scénarios et alertes de seuil
Microsoft FabricPower BIAzure

Modernisation

Moderniser un entrepôt de données SQL Server

L'entrepôt de données a plus de dix ans : traitements lents, dépendance à quelques experts, serveurs à maintenir. Le repartir de zéro est risqué.

Notre approche

  1. 1Audit de l'existant : flux, rapports, dépendances
  2. 2Feuille de route de migration par lots, en commençant par les flux critiques
  3. 3Exécution en parallèle jusqu’à validation, puis bascule
SQL ServerMicrosoft FabricAzure

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