L'IA est entrée dans les outils de trésorerie par la petite porte (algorithmes de forecasting, modèles de détection de fraude) sans que la plupart des trésoriers n'en aient vraiment conscience. Elle s'apprête aujourd'hui à franchir un seuil autrement plus visible : celui de l'agent, qui observe, analyse et agit.

Dans cet épisode de ForeCast, Jean-François Galea reçoit Félix Grévy, en charge des projets Data et AI chez Kyriba, pour faire le point sur ce qui est réellement déployé aujourd'hui, comment ça fonctionne sous le capot, et ce que la prochaine génération d'agents va changer dans le travail du trésorier.

Au programme :
- IA prédictive et IA générative : deux paradigmes distincts, deux usages distincts — et pourquoi les combiner ouvre des perspectives concrètes sur le forecasting
- Ce que fait réellement un agent dans un TMS : récupération de données, enchaînement d'outils, proposition d'actions... et pourquoi "il n'y a pas d'IA générative sans API", ces dernières agissant comme les mains et les yeux de l'agent
- Hallucination et non-déterminisme : comment on les contrôle dans un contexte financier où l'approximation n'est pas une option - La roadmap Kyriba : de la consultation à l'action supervisée, jusqu'à l'autonomie partielle
- Le débat de la "SaaSocalypse" : face à une IA capable de générer du code sur demande, comment un TMS justifie-t-il sa "défensabilité" (sécurité, conformité Swift, connectivité propriétaire) ?
- Ce que ça implique pour les équipes trésorerie : se former au prompt engineering et, au-delà de la simple automatisation, apprendre à repenser complètement ses workflows

Un épisode technique, sans vulgarisation excessive, pour les trésoriers et DAF qui veulent comprendre ce qui s'intègre dans leurs systèmes et repartir avec des premières pistes concrètes pour se projeter avec ces outils et commencer à les prendre en main.

🎧 Bonne écoute !
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