LEVERED INTELLIGENCE

    Transformer l'information financière en intelligence auditable.

    Levered Intelligence est l'architecture technologique développée par Levered Partners pour structurer les documents financiers, tracer chaque donnée jusqu'à sa source et alimenter des modèles, prévisions, valorisations et scénarios explicables.

    Programme de recherche appliquée · Développement propriétaire
    LP / ARCHITECTUREFINANCIAL INTELLIGENCE
    1. 01
      Documents
      Rapports · Annexes · Term sheets
    2. 02
      Evidence
      Source · Période · Unité · Devise
    3. 03
      Ontology
      Référentiel financier partagé
    4. 04
      Modeling
      États financiers reconstruits
    5. 05
      Financial Engine
      Calculs déterministes
    6. 06
      Forecast
      Prévisions & hypothèses
    7. 07
      Valuation
      DCF · Comparables · LBO
    8. 08
      Scenarios
      Stress tests & sensibilités
    ArchitectureAUDITABLE · DETERMINISTIC · MODULAR

    Le problème

    Pourquoi la Financial Intelligence reste difficile à industrialiser

    Les fonctions Risques, Finance et Data se heurtent à trois obstacles récurrents lorsqu'elles tentent d'automatiser l'analyse financière sans perdre en fiabilité.

    01Problème

    Données fragmentées

    Les informations financières sont dispersées entre rapports annuels, annexes, fichiers Excel, bases métiers et documents réglementaires.

    02Problème

    Traçabilité insuffisante

    Les chiffres sont souvent repris sans conservation précise de la source, de la période, de l'unité, de la devise ou de la méthode de calcul.

    03Problème

    Automatisation non maîtrisée

    Les modèles génératifs peuvent extraire et expliquer, mais ne doivent pas effectuer seuls des calculs financiers, prudentiels ou de valorisation.

    Chaîne de valeur

    De la donnée brute à la décision financière

    Une architecture séquentielle où chaque étape enrichit la précédente en conservant la traçabilité complète des données.

    01

    Documents financiers

    Rapports annuels, annexes, term sheets, fichiers Excel, bases métiers.

    02

    Document Intelligence

    Extraction, classification et structuration des faits documentaires.

    03

    Evidence Store

    Traçabilité auditable de chaque donnée jusqu'à sa source.

    04

    Financial Ontology

    Référentiel financier partagé qui normalise les données.

    05

    Statement Modeling Engine

    Reconstruction des états financiers historiques et cibles.

    06

    Financial Engine

    Calcul déterministe des ratios, agrégations et indicateurs.

    07

    Forecast Engine

    Projections multi-horizons avec hypothèses versionnées.

    08

    Valuation Engine

    Valorisations DCF, comparables, LBO et institutions financières.

    09

    Scenario Engine

    Stress tests, scénarios réglementaires et sensibilités.

    10

    Dashboards & Decision Support

    Restitution explicable, sourcée et actionnable.

    Principes

    Une architecture conçue pour la confiance

    01Principe

    Auditability by design

    Chaque donnée conserve sa source, son contexte, sa période, son unité et son niveau de confiance.

    02Principe

    Deterministic financial calculations

    Les ratios, agrégations, forecasts et valorisations sont calculés par des moteurs déterministes, jamais par le LLM.

    03Principe

    Human in the loop

    L'analyste contrôle les hypothèses, valide les données et conserve la responsabilité de la décision.

    04Principe

    Modular and domain-specific

    Les moteurs Corporate et Banque restent strictement séparés et chaque module peut évoluer indépendamment.

    Rôle de l'IA

    Ce que l'IA fait — et ce qu'elle ne fait pas

    La séparation entre compréhension linguistique et calcul financier est le fondement de notre architecture.

    L'IA peut
    • Comprendre les documents financiers
    • Classifier les informations
    • Extraire les faits sourcés
    • Reconstruire les états financiers
    • Rapprocher les données
    • Expliquer les résultats
    • Signaler les incohérences
    L'IA ne doit jamais
    • Calculer directement un ratio
    • Produire seule une valorisation
    • Décider d'une notation
    • Générer un forecast sans moteur financier
    • Remplacer la validation métier
    • Masquer l'origine d'une donnée

    Modules

    Neuf modules interconnectés, un socle unifié.

    Chaque module opère indépendamment et s'articule avec les autres via l'ontologie financière et l'evidence store, garantissant la cohérence des données tout au long de la chaîne.

    01Module

    Document Intelligence

    Entrée
    Rapports annuels, annexes, term sheets, fichiers financiers.
    Rôle
    Identifier, classifier et extraire les informations pertinentes.
    Sortie
    Faits documentaires structurés et sourcés.
    Enchaînement
    Alimente l'Evidence Store.
    02Module

    Evidence Store

    Entrée
    Faits documentaires structurés.
    Rôle
    Conserver source, période, unité, devise et niveau de confiance de chaque donnée.
    Sortie
    Référentiel d'evidence traçable de bout en bout.
    Enchaînement
    Fournit les données à l'ontologie financière.
    03Module

    Financial Ontology

    Entrée
    Données sourcées de l'Evidence Store.
    Rôle
    Aligner les données sur un référentiel financier partagé (postes, ratios, instruments, engagements).
    Sortie
    Données normalisées et interprétables par les moteurs.
    Enchaînement
    Alimente le Statement Modeling Engine.
    04Module

    Statement Modeling Engine

    Entrée
    Données normalisées.
    Rôle
    Reconstruire les états financiers historiques et cibles.
    Sortie
    Bilan, compte de résultat et flux de trésorerie structurés.
    Enchaînement
    Base de calcul du Financial Engine.
    05Module

    Financial Engine

    Entrée
    États financiers structurés.
    Rôle
    Calculer de manière déterministe ratios, agrégations et indicateurs prudentiels.
    Sortie
    Indicateurs financiers auditables.
    Enchaînement
    Alimente le Forecast Engine.
    06Module

    Forecast Engine

    Entrée
    Historique et hypothèses versionnées.
    Rôle
    Projeter les états financiers sur plusieurs horizons.
    Sortie
    Prévisions explicables et traçables.
    Enchaînement
    Alimente le Valuation Engine.
    07Module

    Valuation Engine

    Entrée
    Prévisions et paramètres de marché.
    Rôle
    Calculer DCF, comparables, LBO et valorisations spécifiques aux institutions financières.
    Sortie
    Valorisations déterministes et documentées.
    Enchaînement
    Consommé par le Scenario Engine.
    08Module

    Scenario Engine

    Entrée
    Modèles, prévisions et valorisations.
    Rôle
    Exécuter stress tests, scénarios réglementaires et sensibilités.
    Sortie
    Impacts quantifiés sur capital, liquidité et valeur.
    Enchaînement
    Alimente les dashboards de décision.
    09Module

    Dashboards & Decision Support

    Entrée
    Sorties des moteurs financiers.
    Rôle
    Exposer indicateurs, scénarios et evidence aux décideurs.
    Sortie
    Support à la décision explicable et sourcé.
    Enchaînement
    Retour analyste — human in the loop.

    Cas d'usage

    Applications envisagées

    Cas d'usage prioritaires de l'architecture cible. Les capacités sont progressivement industrialisées, module par module.

    ACas d'usage

    Analyse financière corporate

    Reconstruction des états historiques, calcul des indicateurs, analyse des performances et génération d'explications sourcées.

    BCas d'usage

    Analyse bancaire

    Lecture des états bancaires, indicateurs prudentiels, liquidité, solvabilité et qualité des actifs.

    CCas d'usage

    Forecast & Valuation

    Construction d'hypothèses, scénarios, prévisions et valorisations déterministes.

    DCas d'usage

    Credit & Risk Intelligence

    Analyse des facteurs de risque, stress tests, scénarios et support à la décision crédit.

    Maturité

    Un développement progressif et maîtrisé

    Levered Intelligence est développé progressivement autour de modules indépendants. Les premières briques concernent l'intelligence documentaire, la traçabilité des données et la modélisation financière. Les moteurs de forecast, valorisation et scénarios seront industrialisés par étapes.

    En développement
    Architecture cible définie
    Modules progressivement industrialisés

    Contact

    Échangeons sur les usages de la Financial Intelligence.

    Nous travaillons avec les fonctions Risques, Finance et Data pour identifier les cas d'usage où la traçabilité, l'automatisation et l'explicabilité peuvent créer le plus de valeur.