Verteego propose de réenvisager les prévisions de trésorerie pour améliorer la gestion et la rentabilité de l’entreprise. Si vous êtes intéressés par les prévisions de trésorerie, n’oubliez pas de télécharger la nouvelle enquête de Redbridge auprès de grands groupes internationaux en fin d’article.

– Pouvez-vous décrire ce que fait Verteego ?

– Rupert Schiessl, fondateur de Verteego : Verteego réalise des prévisions sur les ventes en exploitant une technologie d’intelligence artificielle directement inspirée par les compétences du cerveau humain. Nous avons développé différentes briques, qui correspondent conceptuellement aux lobes du cerveau humain. L’une sert à prédire, à traiter et à mémoriser des données. Une autre à comprendre et à générer le langage naturel, ce qui est notamment important pour modéliser la vente de nouveaux produits en comprenant des libellés et des descriptions. Une autre sert à reconnaître des images, par exemple pour comparer visuellement différents articles. Et une dernière sert à coordonner les autres briques entre elles.

Notre ambition est de fournir des prévisions plus précises que celles obtenues par le biais de méthodes traditionnelles et de supplanter en fiabilité les algorithmes du machine learning. Notre équipe est composée de trente personnes, dont une dizaine de docteurs en informatique, mathématiques, biologie et chimie.

Nous apportons à nos clients trois dimensions : une technologie, des hommes compétents pour connecter cette technologie aux systèmes de l’entreprise, ainsi qu’une ouverture sur la recherche en lien avec les acteurs experts de chaque secteur de nos clients.

– Que pouvez-vous apporter à la finance d’entreprise ?

– Dans la finance, nous pouvons apporter plus de précisions dans la prévision. Nous allons remplacer ou compléter des systèmes statistiques linéaires ou des règles de gestion, ou la combinaison des deux, par des systèmes autoapprenant fondés sur le machine learning. En définitive, cela devrait apporter, dans la majorité des cas, plus de précision dans les prévisions. Or, à partir du moment où une entreprise essaie de mieux prévoir, elle peut améliorer sa gestion, son activité et sa rentabilité.

Nous essayons de prévoir des flux, quelle que soit leur nature. Nous travaillons beaucoup sur des prévisions de ventes ou de trafic en magasin. Beaucoup de choses découlent des ventes. La trésorerie d’entreprise est donc concernée puisque, par ricochet, les ventes nécessitent du besoin en fonds de roulement, notamment pour régler ses fournisseurs et ses salariés, et plus largement pour développer son activité. Avec des données historiques couplées à de l’intelligence artificielle, il est possible de prédire à peu près tout. Par exemple, nous avons mis en place des modèles pour prédire les départs de salariés.

– Comment introduire l’intelligence artificielle dans les prévisions ?

– Nos missions débutent généralement par une phase d’exploration et d’analyse des données. Ensuite, nous faisons tourner la solution développée par nos soins sur un périmètre restreint pour vérifier si elle crée de la valeur. Si la démonstration est concluante, nous allons calculer le retour sur investissement de la solution sur le périmètre envisagé, en nous fondant notamment sur des données historiques par rapport au système antérieur de prévision. Enfin, la mise en production consiste à connecter les systèmes utilisés en amont et en aval par le client. Cette dernière étape est très importante, car il faut fixer des standards sur la qualité des données fournies par les différentes entités ou départements de l’entreprise… et les faire respecter.

Les données relatives aux ventes sont, de manière générale, plutôt propres et bien gérées, donc exploitables. Nos clients se font souvent accompagner pour sensibiliser leurs équipes au projet. Pour réussir dans les prévisions de trésorerie, nous avons choisi de coupler notre compétence technologique à la compétence métier de Redbridge. Ce partenariat permet de mieux répondre à la problématique et aux besoins de chaque client, et de livrer plus rapidement une solution opérationnelle et créatrice de valeur.

– Combien de temps faut-il pour améliorer ses prévisions de trésorerie avec Verteego et Redbridge ?

– Nous travaillons de manière agile, rythmée et sur un calendrier relativement court, entre deux et trois mois pour délivrer une solution opérationnelle. Pour réussir, le client doit nous confier tous ses problèmes pour que nous concevions un outil pour les régler. Nous avons besoin de mesurer la valeur ajoutée de notre solution. Notre modèle économique est fondé sur une commission de mise en place très faible, couplée à un modèle d’abonnement qui dépend technologiquement du nombre de modèles qui tournent (par magasin, par business unit, etc.). Nous aimerions proposer un modèle fondé sur le succès et sur la valeur créée par la solution. Cela rendrait chacune de nos missions encore plus motivante !


Pour en savoir plus sur l’amélioration des processus de trésorerie, lisez vite notre nouvelle enquête !

Un cadre efficace pour les prévisions de trésorerie résulte de plusieurs paramètres :

  1. la qualité de la modélisation 
  2. la formation des équipes
  3. et enfin les outils permettant de limiter le temps consacré à l’élaboration des prévisions

Pour notre nouvelle enquête sur les prévisions de trésorerie au sein des grands groupes, nous avons interrogé 102 responsables financiers d’entreprises en Europe et aux Etats-Unis. Leurs réponses pointent deux carences à l’amélioration des processus : un manque de qualité des données et une coopération perfectible entre les équipes contributrices.

AU SOMMAIRE DE CETTE NOUVELLE PUBLICATION

  • Panorama des pratiques de prévisions de trésorerie au sein des grands groupes
  • Table ronde / Le point de vue de trois trésoriers
  • L’intelligence artificielle peut-elle révolutionner les processus de prévision ?

AINSI QUE LE POINT DE VUE DES RESPONSABLES DE :

  • Sanofi
  • Marsh & McLennan
  • Page Group
  • Verteego

Téléchargez gratuitement notre étude complète sur les prévisions de trésorerie en renseignant votre email ci-dessous.

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