Votre lab IA & finance, pour garder une longueur d’avance.
On teste. Ce qui est valable, vous le gardez. Valab est le laboratoire d’IA de Valmetrics, consacré à la fonction financière des PME, des fiduciaires et des collectivités romandes. Vous apportez un défi, nous le testons sur des données anonymisées et nous mesurons le gain en heures et en francs. Ce qui tient ses promesses part chez vous. Le reste s’arrête au lab.
- Externalisé
- Les tests et la R&D se font au lab, hors de votre entreprise. Vos équipes et vos systèmes continuent de tourner normalement : les risques sont chez nous.
- Mesuré
- Chaque test suit le même protocole et se termine par des chiffres : heures gagnées, délais, taux d’erreur. Une décision, pas une impression.
- Confidentiel
- La sécurité de vos données est notre priorité. Au lab, on travaille sur des données anonymisées ou synthétiques : vos vraies données ne quittent pas votre entreprise.
Rester compétitif,
sans déstabiliser l’entreprise.
Les entreprises qui sauront utiliser l’IA prendront l’avantage sur celles qui l’ignorent : plus rapides, moins chères, plus précises. Dans la fonction financière, l’écart se creuse déjà. Mais adopter l’IA soulève trois difficultés bien réelles, et c’est sur elles que la plupart des projets butent.
L’IA fait peur
Peur de désorganiser les équipes, d’inquiéter les collaborateurs, de confier des chiffres sensibles à un outil mal maîtrisé. Un essai raté laisse des traces, et l’entreprise hésite ensuite à réessayer.
Tout ne fonctionne pas
Un outil brillant en démonstration peut échouer sur une clôture mensuelle réelle. Il faut tester d’abord, mesurer, et ne garder que ce qui marche, pour éviter les mauvaises expériences.
Tout change très vite
Les modèles et les outils évoluent d’un mois à l’autre. Suivre, réévaluer et adapter demande un effort constant, souvent trop coûteux pour une PME qui n’est pas dans le domaine technologique.
Un lab, plusieurs entreprises,
une règle simple.
Les entreprises clientes apportent leurs défis, nous les testons au lab, et chacune profite de ce que le lab apprend. Ce qui fonctionne part chez vous. Ce qui ne fonctionne pas s’arrête là, et vous a coûté bien moins qu’un échec en interne.
Mutualiser
- Un coût partagé : le lab, ses outils et son savoir-faire sont mis en commun.
- Des briques réutilisées : ce qui a été construit pour un défi accélère le suivant.
- Une veille commune : les outils du marché sont testés une fois, pour tous.
- Des retours d’expérience : chaque client voit les résultats des autres défis, anonymisés.
Prouver
- Un protocole écrit : défi, hypothèse, test, mesure, décision.
- Des cas complets : un mois de clôture plutôt que cinq exemples choisis.
- Des gains chiffrés : heures économisées, francs, taux d’erreur.
- Les échecs documentés : savoir ce qui ne marche pas a aussi de la valeur.
Transférer
- Une décision claire à la fin de chaque test : déployer, ajuster ou abandonner.
- Le déploiement chez vous, sur vos vraies données et dans vos outils.
- Vos équipes formées, avec un responsable désigné en interne.
- Un suivi dans la durée, pour que la solution reste juste.
Du défi à la décision,
en cinq étapes.
Chaque défi suit le même parcours. C’est ce qui permet d’évaluer les résultats et de conduire plusieurs défis en parallèle sans rien laisser au hasard.
-
01
Défi
Vous décrivez une tâche qui coûte du temps ou des erreurs. Nous la reformulons en question testable.
- Livrable
- Fiche défi
-
02
Hypothèse
Nous fixons ce qu’il faudrait gagner pour que l’effort en vaille la peine : heures, délai, précision.
- Livrable
- Critères de succès
-
03
Test
Nous construisons la solution au lab, sur des données anonymisées ou synthétiques qui reproduisent les vôtres.
- Livrable
- Prototype
-
04
Mesure
Nous comparons le résultat à votre façon de faire actuelle, sur un cas complet, chiffres à l’appui.
- Livrable
- Rapport de mesure
-
05
Décision
Déployer, ajuster ou abandonner. Si vous déployez, la solution part chez vous avec sa documentation.
- Livrable
- Recommandation
Un cycle complet dure en général quatre à six semaines.
Les questions que l’on aborde au lab.
Des tâches répétitives, coûteuses en heures et sensibles aux erreurs : c’est là que l’IA se teste le mieux en finance.
Saisir et rapprocher les pièces comptables
Lire les factures et les relevés bancaires, proposer l’écriture, signaler ce qui ne colle pas. Le comptable valide au lieu de saisir.
- Saisie
- Rapprochement
- Contrôle
Boucler la clôture mensuelle plus vite
Préparer les écritures de régularisation, expliquer les écarts au budget, rédiger le premier jet du commentaire de gestion.
- Clôture
- Écarts
- Reporting
Prévoir la trésorerie à treize semaines
Croiser les échéances clients et fournisseurs avec l’historique des paiements, et dire à l’avance quand la trésorerie se tend.
- Trésorerie
- Prévision
- Alerte
Faire une analyse de sensibilité automatiquement
Évaluer l’impact financier d’un ou plusieurs facteurs clés et prendre les bonnes décisions en conséquence.
- Sensibilité
- Scénarios
- Économie
La confidentialité se décide
avant la première ligne de code.
Salaires, bilans, déclarations fiscales : vos données financières sont les plus sensibles de l’entreprise. Leur protection ne s’ajoute pas à la fin du projet. Elle détermine dès le départ la solution que nous construisons.
Aucune donnée réelle
Nous travaillons uniquement sur des données anonymisées ou synthétiques, qui reproduisent la structure des vôtres sans en contenir aucune.
Un risque évalué en amont
Brancher une solution sur vos vraies données comporte un risque. Nous l’évaluons avant même de commencer les tests, parce qu’il conditionne la solution à construire.
Une démarche en trois étapes
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01
Cartographier les données
Identifier les données que touche le défi et les classer par sensibilité, des informations internes ordinaires jusqu’aux plus sensibles : salaires, données fiscales, données personnelles.
-
02
Évaluer chaque solution
Pour chaque option, établir où passent les données, quel outil les traite, où il est hébergé et qui y a accès.
-
03
Choisir le niveau de protection
Retenir la technologie adaptée à la sensibilité des données, y compris, si nécessaire, une solution sans IA.
Cinq niveaux de protection, du plus ouvert au plus protégé
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IA générative hébergée en Suisse
Pour les données peu sensibles : des modèles d’IA de premier plan, sur une infrastructure hébergée en Suisse.
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Masquage des données
Les noms, montants et identifiants sensibles sont pseudonymisés avant tout traitement par l’IA, puis rétablis chez vous.
-
Modèle ouvert installé chez vous
Un modèle d’IA ouvert (Mistral, par exemple) tourne sur vos serveurs ou sur une infrastructure dédiée, sans aucune connexion extérieure.
-
Outil déterministe
L’IA construit l’outil, l’outil n’utilise pas l’IA. Règles, calculs et contrôles sont programmés une fois pour toutes : vos données ne touchent jamais un modèle d’IA.
-
Humain dans la boucle
En dernier recours, le traitement des données les plus sensibles reste entre des mains humaines. L’IA n’intervient qu’en préparation ou en contrôle.
Nos autres engagements
Ils figurent, avec la démarche de confidentialité, dans la convention signée par chaque client.
- Chacun garde ce qui est à lui
- Vos données, votre configuration et vos paramètres vous appartiennent. Les briques génériques développées au lab restent au lab et profitent à tous les clients. Selon les cas, nous développons aussi des solutions sur mesure, réservées à votre seul usage.
- Pas de concurrent à la même table
- Le lab n’accueille pas deux concurrents directs sur le même défi. L’exclusivité se fixe par secteur et par région, et tout conflit d’intérêts entre concurrents potentiels est identifié et traité avant le début des travaux.
- Des résultats partagés, des clients anonymes
- Les enseignements d’un défi circulent entre clients, sans jamais citer l’entreprise qui l’a apporté.
Trois façons
d’entrer au lab.
Les montants se fixent après un premier entretien gratuit. Le déploiement chez vous se commande à part : vous ne payez le transfert que pour ce qui a fait ses preuves.
Défi ponctuel
Un défi, un cycle complet du protocole et un rapport de mesure. Pour juger la méthode avant de s’engager.
Montant fixé lors du cadrage, selon la complexité du défi.
Membre du lab
Une veille et une recherche continues, qui répondent à l’ensemble de vos défis.
- Atelier trimestriel entre clients
- Exclusivité dans votre secteur
- Priorité sur les créneaux de test
Durée et montant fixés après l’entretien de cadrage.
Transfert chez vous
Le déploiement d’une solution validée au lab : branchement sur vos données, intégration à vos outils, formation et suivi.
Uniquement pour une solution dont la mesure a confirmé l’intérêt.
Patrice Bendjouya
Économiste et financier, basé à Nyon. Vingt ans de modèles financiers, de valorisations et de transactions, et aujourd’hui des systèmes construits avec l’IA, du prototype à l’outil livré.
Valab part d’un constat simple : une PME n’a ni le temps ni le budget pour tester seule chaque promesse de l’IA. Un lab externalisé, dirigé par quelqu’un qui connaît la finance de l’intérieur, lui donne une réponse mesurée.
Vingt ans de finance, et les outils d’aujourd’hui.
Trente minutes
pour savoir si votre défi se teste.
Premier entretien gratuit et confidentiel. Vous décrivez la tâche, nous vous disons si elle se prête au lab, en combien de temps et à quel prix.
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