Datarails, une société qui fabrique des logiciels de planification et d’analyse financières, fait le pari audacieux que les outils traditionnels de FP&A qu’elle a contribué à mettre au point sont désormais obsolètes grâce à l’IA et qu’elle doit se transformer avant tout le monde.
En réponse, Datarails lance FinanceOS, une plate-forme d’IA native qu’elle décrit comme un « système d’exploitation financier », une plate-forme qui permet aux équipes financières d’utiliser tous les outils d’IA de leur choix, tels que Claude d’Anthropic, ChatGPT d’OpenAI et Microsoft Copilot, pour effectuer des analyses financières tout en maintenant les contrôles de données et les pistes d’audit nécessaires.
“L’IA peut créer des modèles, exécuter des analyses et créer des rapports beaucoup plus rapidement et mieux que n’importe quel humain”, a déclaré Didi Gurfinkel, cofondateur et PDG de l’entreprise, à Fortune dans une interview. “Donc tous ces outils qui étaient axés sur la création d’outils pour les gens, pour les humains, ne sont plus d’actualité. Bien au contraire. Ils limitent l’IA.”
Il s’agit d’une affirmation provocatrice d’une entreprise vieille de dix ans qui s’est fait un nom en résolvant ce que Gurfinkel appelle « l’enfer d’Excel » : le défi de la gestion de la prolifération des feuilles de calcul sur lesquelles les services financiers s’appuient pour la budgétisation, les prévisions et le reporting. Datarails a créé une plate-forme qui a regroupé les données des systèmes comptables, des plateformes RH, du CRM et d’autres logiciels opérationnels en une source unique de vérité, puis a connecté ces données aux modèles Excel que les équipes financières utilisaient déjà. Datarails, basée à Tel Aviv, en Israël, a levé à ce jour 175 millions de dollars en capital-risque, dont un cycle de financement de série C de 70 millions de dollars en janvier.
Mais l’avènement de l’IA générative, a déclaré Gurfinkel, a changé ce qui est possible et ce qui est nécessaire. Les modèles d’IA peuvent générer des analyses financières sophistiquées en quelques secondes, mais les directeurs financiers ne peuvent pas simplement envoyer leurs données à ChatGPT ou Claude et faire confiance au résultat.
“Le seul défi ou problème que les directeurs financiers rencontrent actuellement avec l’IA est la confiance”, a déclaré Gurfinkel. Décomposez cela en deux dimensions : faire confiance aux données avec lesquelles l’IA travaille et avoir confiance que la sortie de l’IA est reproductible. Ce dernier point est particulièrement difficile dans la mesure où les principaux modèles d’IA sont intrinsèquement probabilistes et ne donneront pas exactement la même réponse au même message à chaque fois.
Datarails espère résoudre ces deux problèmes avec son nouveau produit FinanceOS. Le système connecte les données provenant de plus de 400 sources différentes (les « systèmes d’enregistrement » sur lesquels s’appuient les équipes financières, comme NetSuite, SAP ou Salesforce), puis effectue une consolidation financière en temps réel de ces données, y compris les éliminations, les allocations et les ajustements complexes des taux de change. La plateforme permet ensuite aux modèles d’IA d’analyser ces données à l’aide du Model Context Protocol (MCP), le standard ouvert émergent pour connecter les systèmes d’IA à des sources de données externes.
Ensuite, une fois qu’un modèle financier est construit avec l’IA, FinanceOS permet au client de verrouiller ce modèle en place afin que le modèle financier reste cohérent, tandis que les données sous-jacentes sont mises à jour à chaque période.
Le timing de Datarails est peut-être le bon. Selon une enquête Gartner citée par l’entreprise, l’adoption de l’IA dans les fonctions financières d’entreprise a essentiellement stagné, augmentant d’un seul point de pourcentage, passant de 58 % en 2024 à 59 % en 2025, tandis que 91 % des équipes financières signalent un faible impact de leurs outils d’IA. La qualité et la disponibilité des données ont été citées comme les obstacles les plus courants.
À une époque où les investisseurs s’intéressent vivement à la manière dont l’IA remet en cause le modèle économique traditionnel des fournisseurs de logiciels en tant que service, basé sur les frais de licence par utilisateur, Datarails penche vers la disruption. Il s’agit d’un modèle de tarification basé sur l’utilisation, ce qui, selon Gurfinkel, est logique dans la mesure où les agents d’IA, et non les humains, utilisent de plus en plus le logiciel.
“Les dépenses totales en logiciels seront plus élevées, elles vont augmenter”, a-t-il déclaré. “Mais le nombre de personnes sera probablement moindre. L’IA peut faire plus. Donc, si nous prenons cette équation, nous arrivons à une conclusion très évidente : le directeur financier paiera pour la valeur.” Gurfinkel a déclaré que la tarification basée sur l’utilisation est un indicateur de la valeur qu’une entreprise tire de l’utilisation d’un produit.
Datarails se positionne non seulement comme une entreprise de produits, mais également comme un partenaire aidant les directeurs financiers à naviguer dans la transition vers l’IA. En plus de FinanceOS, la société prévoit d’offrir des services professionnels, des formations et le développement d’agents personnalisés, une reconnaissance du fait que, comme le dit Gurfinkel, « le bureau du directeur financier est le dernier à adapter les nouvelles technologies ».
Cette approche pratique fait écho à la stratégie suivie par d’autres sociétés vendant des produits basés sur des agents d’IA aux entreprises, notamment Salesforce, Anthropic et OpenAI, qui ont recruté des équipes d’« ingénieurs avancés » qui aident les clients à concevoir des flux de travail d’agent et à configurer des systèmes d’IA, contrairement au modèle précédent pour les entreprises SaaS, qui se concentrait principalement sur le libre-service des clients.
Gurfinkel a été franc sur le paysage concurrentiel, affirmant que bon nombre des plus anciens éditeurs de logiciels FP&A du secteur sont en difficulté. “Ils sont partis. Ils sont lents. Ils n’ont pas assez d’argent ni d’énergie pour réécrire la technologie”, a-t-il déclaré. Les nouveaux entrants comme Abacum et Runway, qui ont investi massivement dans des interfaces Web sophistiquées et des flux de travail algorithmiques, sont confrontés à un défi différent : ils doivent se réinventer après avoir peu investi dans la couche de consolidation des données qui, selon Gurfinkel, constitue le nouveau terrain stratégique.
Il établit un parallèle entre ce qu’il prédit pour les professionnels de la finance et ce qui se passe déjà dans le domaine du génie logiciel, où les assistants de codage IA ont transformé la façon dont les développeurs travaillent. “Vous ne voyez aucun programmeur qui tape réellement sur son clavier”, a-t-il déclaré. “Près de 100 % de leur code est écrit par l’IA. Et je suis sûr que ce sera exactement la même chose pour les financiers.”
Datarails a déclaré que FinanceOS est disponible immédiatement et peut être pleinement opérationnel en quelques jours ouvrables, affirme la société. Les produits existants de Datarails en matière de FP&A, de gestion de trésorerie, de clôture mensuelle et de contrôle des dépenses restent disponibles sous forme de solutions gérées construites sur la même plateforme sous-jacente.
