« L'objectif n'a jamais été d'automatiser la pensée. Il s'agissait d'offrir à l'équipe un point de départ plus rapide et plus fiable, un point qu'elle pourrait faire confiance, interroger et construire. »
Défi
Les équipes de transactions de l'entreprise passaient beaucoup de temps à compiler et à synthétiser manuellement des informations provenant de sources fragmentées, y compris des e-mails d'annonce, des CIM, des pièces jointes, des notes internes et des fournisseurs de données tiers. Les flux de travail critiques en phase précoce, notamment la création de « coupures rapides » d'investissement et de fiches d'information, étaient lents, incohérents et lourdement dépendants des analystes individuels.
Les expérimentations en IA avaient montré des promesses, mais les premières efforts ont fait surface une tension clé : la rapidité à elle seule ne garantissait pas la confiance. Les analystes avaient besoin de transparence sur les sources, de la capacité à contourner les résultats, et de la certitude que l'analyse soutenue par l'IA tiendrait sous l'examen du comité d'investissement.
Comme l'entreprise l'a formulé en interne, l'objectif n'était pas l'automatisation complète. Il s'agissait de réduire le temps de décision, de faire émerger le signal plus tôt, et d'institutionnaliser la répétabilité sans perturber le jugement des analystes.
Solution
Syntari s'est associé à l'entreprise pour concevoir et mettre en œuvre un flux de travail d'automatisation des affaires natif à l'IA ancré dans de réelles pratiques d'investissement, et non dans des outils abstraits.
Au cours d'un pilote structuré de 12 semaines, Syntari a livré :
- Un flux de travail AI « De Movers → One-Pager » de bout en bout intégré aux processus existants de l'équipe de transactions
- Extraction automatisée de signaux financiers, narratifs et de structure capitalistique à partir de matériaux non structurés
- Une fiche d'information d'investissement standardisée, basée sur Excel et alignée sur la façon dont les analystes travaillent déjà
- Des contrôles humains intégrés, y compris la traçabilité des sources et la capacité des analystes à contourner
- Une approche délibérée de gestion du changement et d'adoption pour construire la confiance, pas la résistance
Plutôt que de remplacer les analystes, le système a été conçu pour agir comme un copilote, accélérant les premiers brouillons, standardisant la structure et libérant les équipes pour se concentrer sur le jugement et la prise de décision.
Comme l'a décrit le fondateur et PDG de Syntari, Rafi Menachem :
« L'objectif n'a jamais été d'automatiser la pensée. C'était de donner à l'équipe un point de départ plus rapide et plus fiable, celui auquel elle pouvait faire confiance, interroger et s'appuyer. »
Résultat
Pendant la période pilote, la firme a confirmé des gains mesurables en termes de rapidité, de qualité et d'adoption.
Résultats confirmés
- 75 % de vitesse de livraison plus rapide pour les documents de transaction en phase initiale
- Réduction de 50 à 75 % du temps de préparation pour les fiches d'investissement
- 65 % de l'équipe de transaction a avancé vers des flux de travail activés par l'IA, avec une adoption continue croissante
- 15 % d'amélioration des marges de projet, pilotée par l'efficacité et la réutilisation
- Playbooks de livraison réutilisables créés pour les futures équipes de transaction et cas d'utilisation
De plus, la firme a documenté un changement qualitatif critique : les analystes ont signalé une confiance accrue dans les résultats une fois que la transparence et les contrôles de surcharge ont été introduits, validant l'importance de la conception humaine dans la boucle.
Avant Syntari, les équipes de transaction étaient contraintes par des efforts manuels, des formats incohérents et une réutilisation limitée. Après mise en œuvre, la firme a gagné :
- Création quasi instantanée de résumés de transactions standardisés
- Structure cohérente à travers les documents d'investissement
- Flux de travail soutenus par l'IA disponibles 24/7 avec capacité illimitée
- Une base pour étendre l'IA dans la diligence, les opérations de portefeuille et la gouvernance
« Les premiers MVP ont prouvé que l'automatisation pouvait être significativement plus rapide, mais la confiance provenait de la transparence et du contrôle des analystes. Une fois cela en place, l'adoption a suivi. »
