« L'agent Modélisateur est mon partenaire de réflexion et d'apprentissage. J'ai mis en œuvre un plan de dimension de version en une heure ; une tâche qui m'aurait normalement demandé un à deux jours d'efforts ciblés. »
Docker est une plateforme open source qui permet aux développeurs de construire, déployer, exécuter, mettre à jour et gérer des applications conteneurisées. Elle aide les développeurs à concrétiser leurs idées en maîtrisant la complexité du développement applicatif.
Avant Pigment, Docker utilisait Planful pour sa planification financière, mais la plateforme manquait de flexibilité et de fonctionnalités. En conséquence, une grande partie du travail s’effectuait encore dans des tableurs.
Cela a poussé Docker à chercher une alternative et l’équipe a choisi Pigment pour sa flexibilité et sa facilité d’utilisation.
Mais ce qui les a également convaincus, ce sont les fonctionnalités d’IA de Pigment : Docker est fier d’être une organisation AI-first, et ses équipes recherchent en permanence des moyens d’optimiser des processus coûteux en temps pour l’entreprise.
L’analyse des écarts et la clôture mensuelle constituent, pour les équipes FP&A de Docker, l’un des moments les plus importants et les plus sensibles de leur cycle opérationnel mensuel.
Mais c’était aussi un processus extrêmement laborieux : revue manuelle des réalisés vs budget, rédaction de commentaires pour chaque écart, puis synthèse et structuration des analyses pour les dirigeants.
Ce n’est la partie préférée de personne, et cela limitait la capacité de l’équipe à se concentrer sur des analyses plus approfondies pendant la clôture ajoutant de la pression à un cycle déjà intense.
Ils se sont donc tournés vers Pigment pour les aider.
Docker utilise désormais l’Agent Analyste, en combinaison avec le serveur MCP Server pour synthétiser les principaux écarts, faire émerger les tendances notables et produire des narratifs cohérents chaque mois.
Les données et le contexte BvA résident directement dans Pigment, que Claude exploite pour générer des premières versions structurées des commentaires d’écarts dans le ton et le format souhaités par l’équipe, à travers le P&L, les effectifs et les flux de trésorerie.
Les membres de l’équipe finance appliquent ensuite leur jugement et le contexte d’audience pour affiner le résultat, éliminant le problème de la “page blanche” tout en conservant la propriété humaine des analyses. L’Agent Analyste met en lumière les tendances clés et signale les mouvements importants pour soutenir ce processus.
Les résultats sont clairs :
Docker utilise également le dernier agent de Pigment : le Modélisateur.
Il agit comme un multiplicateur de force, permettant à l’équipe d’exploiter davantage la puissance de la plateforme, plus rapidement.
Un analyste a aussi mentionné ne pas avoir eu le temps d’explorer le fonctionnement des Versions dans Pigment. Il a demandé a l’Agent Modélisateur d’expliquer la valeur, et celui-ci a proposé un plan d’implémentation. L’EPM peut être complexe, mais avec l’IA, la barrière à l’entrée pour certaines des fonctionnalités les plus puissantes de Pigment est considérablement réduite.
L’Agent Modélisateur a également amélioré la qualité et la performance des modèles de Docker.
Peut-être plus important encore, il réduit la charge cognitive.
À l’avenir, Docker prévoit d’étendre le rôle de l’Agent Analyste au cycle de planification annuelle.
En combinant la capacité de l’Agent à faire émerger et synthétiser les tendances historiques avec un GPT personnalisé utilisé par l’équipe pour la planification AOP, l’équipe vise à produire un playbook complet de planification NTM (next twelve months), un document qui rassemble le contexte de l’année précédente, les tendances d’écarts et les questions de planification prospective dans un point de départ structuré unique.
L’objectif est de faire de la période de planification non plus un exercice de reconstruction, mais un moment dédié à l’élaboration de la stratégie qu’elle révèle.
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