libérez tout le potentiel de l’ia agentique

Contrairement aux assistants d'IA générative qui répondent et réagissent aux demandes, les agents IA sont proactifs et travaillent de manière autonome et collaborative pour prendre des décisions et gérer des tâches complexes.

Plutôt que d'exécuter simplement des commandes, les agents peuvent recevoir des objectifs et les atteindre de manière proactive et autonome. Leur puissance réside dans leur capacité à collaborer en formant un réseau d'agents spécialisés qui travaillent ensemble pour obtenir des résultats optimaux.

Par exemple :

• L'agent Analyste identifie les tendances, les anomalies et les principaux moteurs de l'entreprise, offrant des informations sous plusieurs formats.
• L'agent Planificateur traduit les insights en stratégies actionnables, en tenant compte des objectifs de l'entreprise et des conditions du marché.
• L'agent Modélisateur veille à l'exactitude des données et à la qualité de l'information. Il garantit l'exactitude des données en mettant à jour les modèles de manière autonome et en optimisant les workflows.
• L'agent Superviseur orchestre les tâches à travers le réseau d'agents, en veillant à ce que le bon agent et les bonnes personnes soient intégrés aux flux de travail au bon moment.

En travaillant ensemble, la technologie AI agentique booste l'efficacité, améliore la prise de décision et donne davantage d'agilité aux équipes finance, revOps, RH et supply chain.

Non. Les agents sont conçus pour augmenter les équipes humaines, et non les remplacer. Il s’agit de faire collaborer l’IA et l’humain pour atteindre de nouveaux niveaux d’efficacité et de performance.

Plutôt que de supprimer des postes, les agents IA vont vous aider à mieux comprendre votre activité, à interpréter vos données, à modéliser différents scénarios et à consacrer plus de temps aux sujets stratégiques, plutôt qu’au traitement des chiffres.

Ils permettront de :

• Gagner en productivité en prenant en charge des tâches longues, complexes et manuelles.
• Améliorer la prise de décision en fournissant des analyses plus pertinentes, plus rapidement.
• Monter en compétence en recentrant les équipes sur la stratégie plutôt que l’exécution.

Par exemple, un analyste FP&A qui passe habituellement des heures à collecter et à rapprocher des données financières peut désormais  s’appuyer sur l’agent Analyste pour automatiser l’analyse des écarts, détecter les anomalies et générer des rapports. Cela lui permet de se concentrer sur planification financière stratégique, la modélisation de scénarios et le conseil à la direction dans les décisions clés.

L’arrivée des agents IA ouvre un tout nouveau champ des possibles en matière de planification et de pilotage de la performance, où les équipes humaines seront renforcées par des agents numériques.

Ces agents permettent aux équipes :

• D'aller plus vite : gagner en efficacité à chaque étape – de l’accélération des analyses à la simulation de scénarios – et passer rapidement de la planification à l’exécution grâce à des capacités de modélisation et de reporting boostées à l’IA.
• De prendre de meilleures décisions : renforcer la collaboration et l’alignement grâce à des fonctionnalités intuitives, comme la recherche alimentée par l’IA, pour que chaque membre de l’équipe puisse apporter son expertise et agir rapidement.
• D'atteindre les objectifs : favoriser l’excellence opérationnelle avec une IA qui comprend votre activité et s’adapte aux changements en temps réel.

Résultat : des gains de productivité significatifs et de meilleurs résultats business – exactement ce dont les équipes, souvent sous tension, ont besoin pour réussir dans un environnement en constante évolution.

Non. Les modèles que nous avons développés sont entraînés à partir d’informations contextuelles et des meilleures pratiques en matière de planification. Les données clients sont strictement isolées et confidentielles : nos modèles de langage (LLM) ne s'entraînent pas sur les données clients et ne les stockent en aucun cas.

Oui ! Les utilisateurs peuvent évaluer les réponses de l’IA à l’aide d’un système de pouces levés ou baissés. En suivant ces retours, nous pouvons détecter les hallucinations et améliorer continuellement la précision de nos réponses.

Les agents IA de Pigment sont conçus pour fournir des informations contextuelles et explicables, mais comme tout système d'IA, ils ne remplacent pas le jugement humain.

La précision est garantie de plusieurs manières :

• Traçabilité intégrée : chaque action entreprise par un agent est visible et traçable, afin que les équipes puissent comprendre le « pourquoi » d'une recommandation et affiner les résultats selon les besoins.
• Agent Superviseur : un orchestrateur central supervise le réseau d'agents, achemine les tâches, coordonne les résultats et garantit la cohérence des flux de travail.
• Ancrage contextuel : contrairement aux assistants génériques, les agents de Pigment sont intégrés de manière native à la plateforme, formés à partir des données de votre entreprise et s'adaptent au fil du temps au fur et à mesure que les décisions sont prises.
• Contrôle humain : les agents sont conçus pour travailler aux côtés des équipes, et non pour les remplacer. Les collaborateurs gardent le contrôle, assurent la supervision et fournissent des informations pour valider les résultats et améliorer continuellement la précision.

Ensemble, ces mesures de protection garantissent que les informations et les recommandations sont non seulement plus fiables, mais qu'elles restent également conformes à la logique métier et aux besoins de planification de l'organisation.

Le serveur Pigment MCP connecte les données métier en temps réel, les modèles, la logique et les agents Pigment aux plateformes d’IA externes via le standard MCP. Il agit comme un pont sécurisé, apportant le contexte Pigment dans n’importe quelle expérience d’IA afin de garantir des réponses précises, gouvernées et pertinentes pour votre entreprise.

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