Avant de rejoindre Pigment, j’ai dirigé plusieurs équipes finance, de tailles et structures variées. Je sais donc à quel point les fins de mois peuvent être chaotiques, les tableurs capricieux, et combien de temps est souvent gaspillé à tenter d'extraire des insights.
En y repensant, je réalise à quel point mon quotidien aurait été différent si j’avais eu accès aux fonctionnalités d’IA que propose aujourd’hui Pigment
Ce que Pigment AI apporte peut parfois sembler diffus, car il s’agit de gains progressifs à chaque utilisation de la plateforme. Et cela concerne tous les utilisateurs, peu importe leur niveau de séniorité ou d'expérience sur l’outil.
Pour l’illustrer, imaginons que vous travaillez chez Mealbox, une entreprise fictive de box repas livrées à domicile.
Nous allons suivre une journée dans la vie de trois métiers différents au sein de cette organisation.
Directeur commercial
Nous approchons de la fin 2024 et, en tant que VP ventes, je cherche à fixer les objectifs pour l'année prochaine.
Pour m’y aider, je lance une analyse de la performance relative des différents territoires et pays.
Je pourrais le faire via les fonctionnalités classiques de Pigment. Mais grâce à l’IA, je le fais encore plus vite.
En cliquant sur le bouton « Obtenir des insights » ("Get insights") du composant KPI sur le chiffre d’affaires N-1, Pigment génère automatiquement des graphiques ventilant les revenus par type de produit, pays et gamme. Puis, l’IA propose des analyses pour faire ressortir les éléments les plus pertinents.
Ce type d’analyse, générée en quelques instants, est extrêmement précieuse. En tant que directeur commercial, je ne suis pas un expert en modélisation, et j’aurais normalement dû solliciter un analyste.
Avec Pigment AI, je suis autonome.
Mais ce n'est pas tout ce que je peux faire.
Les graphiques sont totalement interactifs, comme si je les avais créés moi-même dans Pigment. Je peux changer la vue ou publier directement sur un Board.
J’ai entendu dire que le Royaume-Uni avait très bien performé récemment. Je regarde donc les revenus par pays, en affichant la donnée par trimestre. Résultat : oui, le Royaume-Uni (barre bleue) a enregistré un pic notable sur le dernier trimestre.
Sur cette base, je décide de doubler notre objectif de croissance et je tague le Directeur régional pour m’assurer que cela reste atteignable.
Temps économisé estimé :
Avant Pigment, cette analyse aurait pris entre 2 et 3 heures (collecte, test, mise en forme). Ici, quelques minutes ont suffi.
Directeur régional
Passons maintenant au point de vue du Directeur Régional.
Un workflow m’a notifié que je devais examiner le nouvel objectif pour le Royaume-Uni, défini par le Directeur commercial. Ces notifications sont précieuses dans un quotidien chargé : elles permettent de garder tout le monde aligné chez Mealbox.
Un objectif de +10% de croissance est ambitieux. Mais notre croissance récente a été impressionnante, donc je commence par une analyse pour en comprendre les moteurs.
Je demande, en langage naturel, l’évolution des ventes entre Q4 2023 et Q4 2024. D’après les données, notre objectif semble atteignable.
Je veux creuser davantage, alors je demande à Pigment d’explorer les causes : l’IA me révèle que la croissance vient en grande partie de quelques recettes plébiscitées par les 65 ans et plus.
Sur cette base, je décide d’ajuster la contribution de la gamme Euro Classics et d’initier des discussions avec nos équipes produit et marketing pour réaligner les budgets des campagnes.
Temps économisé estimé :
2 à 3 heures de travail économisées en recherche des données pertinentes et génération de rapports.
Analyste finance
Nous sommes désormais en mars 2025 et la croissance de Q1 est légèrement en deçà du prévisionnel.
Au Royaume-Uni notamment, un écart de -8% sur le chiffre d’affaires me rend inquiet pour le reste de l’année.
Je décide d’explorer. En quelques clics, j’affiche les revenus par mois.
Le graphe montre une forte saisonnalité. Je choisis donc de générer une prévision à l’aide du machine learning (apprentissage automatique).
Je ne suis ni data scientist, ni développeur, donc j’hésite. Je ne sais pas quel modèle choisir. Heureusement, je peux demander conseil à Pigment.
Fini les recherches dans la documentation. Quand j’ai un doute sur une formule ou une méthode, je pose simplement la question.
Pigment AI me suggère d’utiliser la méthode « Seasonal Differencing ». Je lance donc la prédiction.
Ce que j'obtiens, c'est une prévision de base, avec certains niveaux de confiance supérieurs et inférieurs.
Malheureusement, la prévision confirme que notre objectif de croissance de 10% ne sera probablement pas atteint. Je décide de remplacer le forecast initial par celui-ci.
Temps économisé estimé :
La création manuelle d’une prévision de ce niveau aurait pris une demi-journée à une journée entière (collecte, formatage, mise à jour des hypothèses…).
En résumé
À chaque interaction, Pigment AI vous fait gagner un temps précieux. Et jour après jour, semaine après semaine, ces minutes économisées se transforment en gains massifs de productivité.
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Toutes les fonctionnalités présentées ici sont déjà disponibles dans Pigment. Et avec l’arrivée de nos agents IA - l'analyste, le planificateur et le modélisateur - vous allez encore repousser les limites de ce que vous pouvez accomplir.
