Et si le reporting tel qu’on le connaît… disparaissait ?

Depuis plus de deux décennies, les entreprises ont structuré leur reporting autour de modèles complexes, coûteux et souvent rigides. La logique était toujours la même : modéliser les données, structurer les flux, maintenir les outils, puis remodéliser à chaque évolution métier ou technique. Ce cycle, bien connu des directions financières et des équipes data, a produit des systèmes robustes mais aussi chroniquement lourds, coûteux et peu agiles.

Dans la majorité des cas, les chiffres produits sont déjà obsolètes au moment de leur présentation. La maintenance absorbe une part disproportionnée du budget, et la dépendance aux experts techniques devient un frein à l’autonomie des utilisateurs. Ce constat, partagé par de nombreux professionnels, appelle une remise en question profonde du modèle.

Une nouvelle approche portée par l’intelligence artificielle

Chez D&Ü, nous avons choisi d’explorer une autre voie. Nous avons développé une solution fondée sur des agents d’intelligence artificielle capables d’interroger directement les bases de données, qu’elles soient de type OLAP comme Oracle Essbase ou relationnelles comme SQL. Ces agents, développés en Python, fonctionnent à partir de simples prompts en langage naturel. L’utilisateur n’a plus besoin de connaître la structure technique de la base ni de passer par des couches intermédiaires. Il pose une question, et l’agent génère un rapport dynamique en quelques secondes.

La solution est agnostique aux modèles de langage. Nous avons mené des tests avec ChatGPT, Mistral, Claude et d’autres. Les résultats varient selon les modèles, mais tous permettent d’obtenir des rapports pertinents, lisibles et exploitables. Ce choix d’ouverture technologique garantit une flexibilité maximale et une adaptation continue aux évolutions du marché de l’IA.

Des premiers résultats concrets et prometteurs

Les premiers cas d’usage sont très encourageants. Les agents interagissent sans difficulté avec les bases, et les rapports sont générés sans intervention technique. Cette approche permet à un contrôleur de gestion de retrouver une autonomie réelle dans l’accès à l’information, que ce soit pour des demandes ponctuelles ou pour des rapports institutionnalisés. Le prompt devient le nouveau langage du reporting, accessible à tous, sans formation technique préalable.

Une vision à moyen terme : vers l’analyse augmentée

Notre ambition ne s’arrête pas au reporting à la demande. Nous travaillons déjà sur une deuxième phase, qui consistera à enrichir les agents avec des capacités d’analyse augmentée. L’objectif est de permettre à l’utilisateur de détecter des signaux faibles, d’identifier des anomalies, de recevoir des suggestions d’optimisation ou même de simuler des scénarios. L’agent ne se contente plus de répondre, il devient un copilote décisionnel.

Cette évolution ouvre également une réflexion sur la place des outils EPM dans un environnement piloté par l’intelligence artificielle. Ces outils, historiquement centraux dans le pilotage de la performance, pourraient demain s’effacer derrière l’usage, devenant invisibles mais toujours présents, orchestrés par des agents intelligents.

Une conviction forgée par l’expérience

Avec plus de vingt-cinq ans d’expérience dans le domaine, et plus d’une centaine de projets menés, je suis convaincu que l’intelligence artificielle peut enfin être un véritable « game changer ». Non pas une mode passagère, mais une réponse concrète à un besoin ancien : permettre à l’utilisateur métier d’exploiter ses données de manière autonome, durable et intelligente.

Le reporting ne disparaît pas. Il se transforme. Il devient fluide, naturel, accessible. Et cette transformation, nous l’expérimentons dès aujourd’hui.

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