On aide les entreprises à comprendre leurs données financières
Depuis 2019, on développe des outils d'analyse prédictive qui transforment les chiffres en décisions concrètes. Notre équipe a commencé avec une conviction simple — la data financière peut être accessible sans être simpliste.
Ce qu'on fait vraiment
On construit des systèmes d'analyse qui apprennent des données historiques pour anticiper les tendances. Pas de boule de cristal, juste des algorithmes qui repèrent les patterns dans vos flux financiers.
Notre approche combine machine learning et expertise comptable. Ça donne des prévisions de trésorerie qui tiennent compte des spécificités de votre secteur, pas des moyennes génériques.
En janvier 2025, on a lancé notre module de détection d'anomalies qui analyse les écarts en temps réel. Les premiers tests montrent des résultats encourageants pour repérer les variations inhabituelles.
Comment on en est arrivés là
Trois data scientists frustrés par les outils financiers existants décident de créer leur propre solution. Premier prototype développé pour une PME de logistique.
L'équipe passe à 8 personnes. On développe notre premier modèle de prévision sectoriel adapté au retail. Quinze clients nous font confiance.
Lancement de notre plateforme cloud avec intégration API. On recrute des spécialistes en ingénierie financière pour affiner nos algorithmes prédictifs.
Notre équipe compte 15 experts. On travaille avec des entreprises de 20 à 500 employés sur toute la France. Nos modèles traitent plusieurs millions de transactions par mois.
L'équipe qui fait tourner la machine
On est un mélange de profils tech et finance. Certains viennent du conseil, d'autres de l'ingénierie logicielle. Ce qui nous rassemble ? L'envie de rendre la prévision financière moins opaque.
Julien Marchand
Ancien ingénieur chez une fintech parisienne, Julien a passé 8 ans à développer des systèmes de scoring crédit. Il dirige aujourd'hui notre équipe de développement et supervise l'architecture des modèles prédictifs.
Thomas Levesque
Diplômé d'une école de commerce et d'un master en data science, Thomas coordonne nos projets d'implémentation. Il fait le pont entre les besoins métier des clients et les capacités techniques de nos outils.
Notre méthode de travail
Diagnostic des données
On commence par analyser la qualité et la structure de vos données existantes. Ça prend généralement deux semaines pour identifier les sources exploitables et les points à nettoyer.
Calibrage des modèles
On entraîne nos algorithmes sur votre historique financier. Les premiers tests permettent d'ajuster les paramètres selon les spécificités de votre activité et votre saisonnalité.
Déploiement progressif
On lance les outils en mode test avec un périmètre limité. Cette phase pilote dure environ un mois et permet d'affiner la précision avant le déploiement complet.
Amélioration continue
Les modèles s'enrichissent avec les nouvelles données. On organise des points mensuels pour suivre la performance et adapter les analyses aux évolutions de votre business.
Ce qui guide notre travail au quotidien
Transparence technique
On explique comment fonctionnent nos modèles. Vous comprenez sur quoi se basent les prévisions, quelles données sont utilisées, et pourquoi tel résultat sort du système.
Pragmatisme avant tout
On privilégie les solutions qui fonctionnent avec vos outils actuels. Pas besoin de tout révolutionner pour commencer à utiliser l'analyse prédictive dans vos décisions financières.
Accompagnement terrain
Notre équipe reste disponible après la mise en place. On forme vos équipes finance à l'utilisation des outils et on répond aux questions qui surgissent en phase d'utilisation réelle.
