Collecte et tri de données financières
Tout commence par l’agrégation de multiples sources : relevés bancaires,
factures, délais clients/fournisseurs, mouvement de stocks. L’IA les compile,
sans accorder de poids excessif à une donnée isolée, car la plupart des
anomalies sont le fruit du hasard ou d’un incident unique.
Détection des motifs récurrents
La plateforme recherche ensuite les variations récurrentes : une hausse
graduelle des retards de paiement, une baisse continue des encaissements. Sur
l’exemple Novatex, deux trimestres de sorties supérieures aux entrées, même
modérées, déclenchent une vigilance accrue.
Analyse contextuelle
La comparaison avec les cycles historiques du secteur sert à distinguer
l’exception du signe précurseur. Pour Novatex, la plateforme observe que la
baisse ne correspond pas à la saisonnalité habituelle, justifiant un examen
approfondi.
Validation par l’humain
Avant toute conclusion, l’alerte IA doit être confrontée à une revue humaine :
la direction financière vérifie si un événement ponctuel (ex : gros achat
stratégique) n’explique pas la variation.
