Dossiers fragmentés
Les informations importantes se trouvent dans des documents longs, des tableaux, des e-mails et des sources externes.
Système privé d’automatisation financière
Automatiser l’analyse complexe.Garder la décision sous contrôle.
ButtonwoodLM construit des systèmes d’automatisation privés pour l’analyse de crédit et les opérations financières. Ils réunissent les sources, coordonnent des spécialistes, vérifient chaque conclusion et produisent un dossier traçable pour la décision humaine.
Modèles exécutés localement
Conclusions reliées aux sources
Validation humaine intégrée
Exemple de processusSous contrôle
Analyse de créditRevue complète d’un dossier emprunteur
Flux illustratif
États financiersRapports annuelsPolitiques internesMarché et réglementation
Agent principalAnalyse structurée du risque
Contrôle indépendantVérification des preuves et conclusions
ContradicteurRecherche des hypothèses faibles et scénarios adverses
?LivrableNote de crédit sourcée et vérifiable
TraçableLe problème réel
Les équipes financières ne manquent pas de données. Elles manquent de continuité entre l’information, l’analyse et la décision.
ButtonwoodLM transforme des documents, données et contrôles dispersés en un processus cohérent. L’objectif n’est pas de remplacer l’expertise, mais de lui donner davantage de portée, de constance et de temps utile.
Analyse difficile à reproduire
Une conclusion peut être juste sans que son cheminement, ses hypothèses et ses sources soient faciles à retrouver.
Contrôles tardifs
Les vérifications interviennent souvent après l’analyse, au lieu d’être intégrées à chaque étape du processus.
Ce que le système fait concrètement
Un premier cœur centré sur la credit review, conçu pour s’étendre à d’autres opérations financières.
Le prototype actuel assemble compréhension documentaire, recherche de preuves, analyse financière, contrôle contradictoire et orchestration de processus dans une même chaîne.
CRCœur du prototype
Credit review agentique
Le système rassemble le dossier, construit l’analyse, vérifie les ratios et les arguments, challenge les hypothèses puis prépare une note exploitable par un analyste ou un comité.
- Analyse financière
- Sources citées
- Contrôle systématique
- Escalade humaine
DI
Intelligence documentaire
Lecture de rapports, contrats, tableaux et annexes en conservant leur structure et leur contexte.
FR
Recherche financière
Croisement des documents internes avec des sources de marché, réglementaires et publiques pertinentes.
QC
Contrôle contradictoire
Un agent de vérification contrôle chaque conclusion et un contradicteur recherche les faiblesses du raisonnement.
AT
Processus auditables
Les sources, étapes, validations et décisions restent liées dans une trace opérationnelle exploitable.
Une chaîne de décision complète
De la matière brute à une recommandation contrôlée.
Comprendre
Le dossier est structuré avant d’être analysé.
Le système identifie les sections, tableaux, périodes, entités et relations importantes sans réécrire arbitrairement le document.
Retrouver
Les preuves sont recherchées par sens et par termes exacts.
La recherche hybride retrouve à la fois les passages conceptuellement proches et les éléments précis comme un covenant, un ratio ou une clause.
Analyser
Un analyste principal construit une vue cohérente du risque.
Il synthétise les performances, la liquidité, l’endettement, le secteur, les risques et les éléments manquants.
Contester
Les conclusions sont vérifiées puis mises à l’épreuve.
Un contrôle indépendant vérifie les preuves. Un contradicteur teste les hypothèses, cherche les incohérences et formule les scénarios défavorables.
Décider
L’humain conserve la validation et la responsabilité.
Le système prépare une recommandation sourcée, signale les incertitudes et place les décisions sensibles derrière un point de contrôle humain.
Pourquoi une infrastructure privée
Le contrôle de l’outil devient un avantage économique et opérationnel.
ButtonwoodLM est conçu pour fonctionner sur une infrastructure maîtrisée, avec des coûts prévisibles et sans dépendre d’une API externe pour le cœur du raisonnement.
Confidentialité
Les documents sensibles et les modèles peuvent rester dans l’environnement de l’entreprise.
Souveraineté
L’organisation conserve la maîtrise des modèles, des données, des règles et du rythme d’évolution.
Coûts prévisibles
L’investissement matériel remplace une part importante des coûts variables d’API et rend la capacité disponible en continu.
Adaptabilité
Le système peut intégrer les politiques internes, les outils existants, les validations et les futurs modèles plus performants.
Sous la surface
Une architecture modulaire, conçue pour évoluer sans reconstruire tout le système.
La présentation reste simple, mais le prototype repose déjà sur des briques concrètes : modèles locaux, compréhension multimodale des documents, recherche hybride et orchestration durable des tâches.
Information
Documents et donnéesRapports, PDF, tableaux, sources internes et externes
Compréhension documentaireStructure, texte, tableaux et éléments visuels
Intelligence
Recherche hybrideRecherche sémantique et recherche par mots-clés
Agents spécialisésAnalyse, vérification et contradiction
OrchestrationÉtapes, reprises, validations et historique
Contrôle
Résultat contrôléNote sourcée, alertes et décision humaine
Prototype actuel. Modèles Qwen exécutés localement, Docling pour préserver la structure documentaire, PostgreSQL avec recherche vectorielle et lexicale, et orchestration de workflows avec points de validation humaine.
Pourquoi plusieurs agents plutôt qu’un seul modèle ?
Séparer l’analyse, la vérification et la contradiction réduit le risque qu’un même raisonnement produise et valide sa propre conclusion. Chaque rôle dispose d’un objectif et d’un niveau d’autorité distincts.
Comment les sources restent-elles reliées aux conclusions ?
Les passages récupérés, les documents utilisés, les étapes de raisonnement et les contrôles sont enregistrés comme des éléments du même processus. Une conclusion peut ainsi être revue à partir de son origine.
Le système est-il autonome ?
Il peut automatiser une grande partie du travail préparatoire et des contrôles, mais les décisions sensibles restent soumises à des règles explicites et à une validation humaine.
Principe directeur
Augmenter la capacité sans diluer la responsabilité.
Partir d’un processus réel
Identifier les étapes répétitives, les décisions critiques et les contrôles à préserver.
ButtonwoodLM se construit autour de cas d’usage concrets. La première étape consiste à cartographier un processus financier, ses données, ses contraintes et la valeur attendue de l’automatisation.