Le reporting obsolète est devenu cliché, mais uniquement parce qu'il reste si omniprésent.
C'est une scène familière : un collègue vous envoie un message à 16 h 57 pour demander un rapport de dernière minute. Les données et la logique métier dont vous avez besoin se trouvent dans 10 feuilles de calcul, 5 discussions Microsoft Teams, et dans un e-mail d'il y a deux mois que vous n'arrivez pas à retrouver.
Mais ça, c'était l'ancienne méthode. Que se passe-t-il lorsque vous utilisez l'IA dans la même situation ?
Voyons cela.
À quoi ressemble souvent le travail avec l'IA
Votre intervenant vous contacte pour demander un rapport basé sur une feuille de calcul énorme pour le rapprochement fiscal.
Elle est remplie d'onglets, de formules et de données copiées-collées à partir de plusieurs sources de données d'entreprise.
« Désolé pour la demande de dernière minute, mais peux-tu passer un coup d'IA dessus ? »
Vous allez dans votre bibliothèque de prompts LLM, sélectionnez un prompt robuste, et le saisissez dans Claude, avec la feuille de calcul.
Quatre secondes plus tard, vous obtenez plus de 1 700 lignes de code Python. Quelque part à l'intérieur, il semble y avoir toutes les transformations de données, calculs et visualisations nécessaires pour construire votre rapport.
Mais il y a un hic.
Votre intervenant se souvient que vos juridictions fiscales changent quatre fois par an et souhaite s'assurer que vous pouvez apporter les changements nécessaires.
Bien sûr, vous vous dites que cela ne devrait pas poser de problème. Vous pouvez probablement trouver cette ligne de code quelque part…
Il existe également trois filiales. Quelqu'un d'autre gère ces taxes, donc vous devrez les filtrer.
Enfin, votre interlocuteur se souvient que votre directeur financier voudra approuver cela et que votre auditeur viendra demain. Ils voudront tous les deux comprendre la logique derrière votre rapport.
Soudain, analyser et valider des centaines de lignes de code généré par l'IA semble bien plus difficile et chronophage que vous ne l'auriez pensé.
VURA : la pièce manquante
Bien que l'IA puisse apporter des niveaux incroyables d'automatisation et de vitesse, ces facteurs ne sont que des multiplicateurs de force lorsqu'ils sont dirigés stratégiquement.
« Je peux obtenir un nombre infini de fichiers PowerPoint des systèmes d'IA si je le veux », m'a récemment dit Ethan Mollick lors de notre entretien exécutif. « C'est peut-être même du bon contenu, mais si ça ne sert pas ce dont vous avez besoin, les gains de productivité deviennent un piège. »
L'argument d'Ethan est que quantité ne rime pas toujours avec qualité ; apporter 400 présentations PowerPoint lors d'une réunion avec un client ne vous aidera pas à conclure un contrat. De même, générer instantanément des centaines de lignes de Python n'aidera probablement pas votre directeur financier à se sentir en confiance dans le rapport vibe-codé de votre IA.
Pour qu'un workflow d'IA soit digne de confiance, il doit être visible, compréhensible, reproductible et vérifiable, soit notre approche VURA. Vous devez savoir ce qui se passe à chaque étape du processus : d'où vient les inputs, comment la logique métier a été appliquée, et si les outputs sont corrects.
Alors, comment pouvez-vous y parvenir ?
La couche de transformation et de logique métier
Essayons un autre workflow alimenté par l'IA. Même situation et même modèle. Mais cette fois, nous allons ajouter une couche de transformation visuelle et de logique métier.
D'abord, nous accédons à Claude et saisissons un prompt, mais au lieu de Python, nous demandons un workflow Alteryx.
Nous ouvrons notre workflow dans Alteryx, et au lieu de centaines de lignes de code généré par l'IA, nous voyons un canevas visuel montrant l'ensemble du processus de rapprochement fiscal.
C'est toujours un workflow généré par l'IA, mais désormais, n'importe qui dans l'organisation peut l'inspecter. Et chacun peut voir quelles données ont été utilisées. Vos analystes et experts du domaine peuvent valider la logique. Et vous pouvez ajouter la gouvernance et répéter le processus.
Soudainement, les workflows générés par l'IA deviennent bien plus fiables et évolutifs, vous offrant une base pour l'intelligence d'entreprise.
L'avenir des workflows IA d'entreprise
Un outil d'IA incapable de s'adapter lorsque l'entreprise évolue a une durée de vie courte. Reconstruire à partir de zéro consomme constamment des tokens, du temps et de l'énergie. Les itérations sans fin créent des risques innombrables d'incohérences et d'erreurs.
Grâce à une couche visuelle de logique métier, les personnes qui connaissent le mieux votre entreprise, à savoir vos analystes métier, vos professionnels commerciaux, ou votre équipe financière, peuvent appliquer leur expertise à vos workflows IA et valider ses résultats. Ils peuvent voir ce qui se passe à chaque étape de vos workflows d'IA afin que chaque processus soit visible, compréhensible, reproductible et vérifiable.
La rapidité et la fiabilité ne s'excluent plus mutuellement. Désormais, vous pouvez réunir la puissance de l'IA et vos experts métier pour créer quelque chose de rapide et fiable, la solution intelligente dont vous avez besoin pour créer une valeur métier à grande échelle.
En savoir plus : Découvrez comment Alteryx One peut vous aider à construire des workflows IA fiables pour votre entreprise. Ou regardez une démo de workflow en direct pour découvrir Alteryx en action.