Un travail fastidieux pour les analystes
Dans le quotidien des équipes financières, l’analyse de rapports constitue une étape incontournable. Qu’il s’agisse de rapports annuels, de publications trimestrielles, de documents d’enregistrement universel ou de comptes consolidés, chaque document peut contenir plusieurs centaines de pages. Les analystes doivent extraire à la main les informations clés : chiffre d’affaires, marge opérationnelle, EBITDA, endettement, cash-flow, ou encore indicateurs ESG. Ce travail, long et répétitif, mobilise de nombreuses ressources, et augmente le risque d’erreurs lors du traitement manuel des données.
Un agent IA dédié à l’extraction intelligente
Pour transformer ce processus, un agent de parsing automatisé a été développé. Sa mission est simple : lire les rapports financiers, identifier automatiquement les informations pertinentes et les restituer dans un format structuré, directement exploitable par les équipes.
L’agent combine la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour traiter les documents PDF scannés, le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre le contexte, et des modèles spécialisés dans la finance pour extraire avec précision les indicateurs attendus. Au lieu de parcourir un rapport de 300 pages, les analystes reçoivent en quelques minutes une
fiche synthétique ou un tableau Excel structuré, prêt à être intégré dans leurs modèles financiers.
Une intégration fluide dans les workflows
Le déploiement a été conçu pour s’intégrer directement aux outils déjà utilisés par les équipes. L’agent est capable de traiter automatiquement des lots de documents déposés dans un drive ou une dataroom, et de renvoyer les résultats normalisés dans les formats standards (Excel, CSV, API). Une interface interactive permet également de poser des questions directement sur le contenu du rapport : « Quel est le chiffre d’affaires de la division Europe en 2023 ? », « Quelle est l’évolution de l’EBITDA par rapport à 2022 ? ».
Des gains immédiats et mesurables
Grâce à cet agent, le temps nécessaire à l’analyse d’un rapport a été réduit de plusieurs heures à quelques minutes. Les analystes peuvent se concentrer sur l’interprétation et la mise en perspective stratégique des données, plutôt que sur la collecte et la saisie manuelle. Le risque d’oubli ou d’incohérence est considérablement diminué, puisque les extractions sont
standardisées et homogènes. Pour un cabinet de M&A ou un fonds d’investissement, cela se traduit par une capacité à traiter un volume beaucoup plus important de sociétés et de secteurs, avec un niveau de qualité constant.
