Pierre Finance et Patrimoine est spécialisé dans la préparation de la retraite, le financement des études, l’acquisition immobilière, etc. Il accompagne plus de 400 clients dans la réalisation de leurs projets financiers.
La startup Yakadata fondée par un ancien de chez Michelin
Dans le cadre de sa stratégie de transformation digitale, l’entreprise a fait appel à la startup Yakadata, fondée en 2023 par Jean-François Deldon, ancien responsable de la transformation digitale et data d’une entité de Michelin. Yakada fournit des solutions d’intelligence artificielle (IA), pour optimiser les processus et proposer des services financiers de nouvelle génération.
La gestion de patrimoine repose sur une approche personnalisée et l’analyse des dynamiques de marché. Toutefois, Pierre Finance et Patrimoine faisait face à des limitations dans le suivi de ses placements et la prévision des tendances financières. Il lui manquait un outil centralisé pour l’agrégation des données afin de prendre ses décisions stratégiques.
Un tableau de bord qui prédit et recommande
Le gestionnaire de patrimoine s’est tourné vers Yakada pour développer une solution sur mesure intégrant des algorithmes d’IA. Yakada a été soutenu par Bpifrance via le programme IA Booster France 2030. Cela a abouti à un tableau de bord intelligent qui ne se limite pas à la simple visualisation de données. Il analyse, prédit et recommande des actions personnalisées en fonction des profils clients et des fluctuations des marchés.
Au-delà de cet outil d’aide à la décision, des automatisations basées sur l’IA ont été mises en place pour simplifier les tâches administratives et opérationnelles. L’intelligence artificielle aide à l’extraction automatique de données, au remplissage dynamique de documents PDF, ainsi qu’à la détection d’anomalies dans les portefeuilles clients, afin d’obtenir une meilleure réactivité face aux risques financiers.
Accélération des tâches répétitives
En quatre mois, cette transformation a permis d’optimiser de nombreux processus internes, réduisant de manière significative le temps consacré aux tâches répétitives et augmentant la précision des analyses financières. Cette collaboration ouvre la voie à de nouvelles perspectives, notamment l’intégration future d’algorithmes de machine learning pour affiner les prédictions financières, anticiper les tendances de marché et personnaliser davantage l’expérience client.
