BLOG | L’IA dans CCH Tagetik : comment l’éditeur organise son offre

Nos équipes étaient présentes à Lucca pour le CCH Tagetik InTouch 2026. Cet article est le deuxième d'une série rédigée sur place, au fil des sessions. Après un premier article consacré à la roadmap produit, nous nous penchons ici sur la manière dont CCH Tagetik structure son offre IA : les trois couches technologiques, le cadre Expert AI, et les agents qui composent cet écosystème.

L'IA dans CCH Tagetik : comment l'éditeur organise son offre

La finance ne manque pas de données, elle manque de temps pour les exploiter. C’est probablement la phrase qu’on entend le plus souvent en réunion avec une direction financière. Plus de reporting, plus de granularité, plus de sollicitations, mais les équipes restent les mêmes et les délais ne bougent pas.

C’est dans ce contexte que CCH Tagetik construit son offre IA, comme une réponse progressive aux irritants concrets des directions financières. Voici comment l’éditeur structure cette offre, à quoi servent les agents, comment ils s’articulent entre eux, et ce qu’il faut anticiper côté client pour en tirer parti.

CCH Tagetik à inTouch 2026 : trois promesses portées par Expert AI — Close touchless, Planning proactif, Reporting assuré.

Trois couches qui se complètent

L’approche de Tagetik repose sur trois technologies empilées, déployées par étapes au fil des années.

1. Le Machine Learning est la couche la plus ancienne. Elle existe dans la plateforme depuis plusieurs années, principalement sur deux cas d’usage : la détection d’anomalies dans les données réelles et la planification prédictive. Concrètement, le modèle apprend de vos données historiques et de vos drivers, puis vous signale les écarts qui sortent du comportement attendu. C’est discret, ça tourne en tâche de fond, et ça améliore la qualité du forecast sans révolutionner les processus.
2. La Generative AI est arrivée ensuite. Elle vise un autre objectif : faire gagner du temps sur les tâches répétitives. C’est la couche d’Ask AI, des formules de transformation générées en langage naturel, de la rédaction automatique de commentaires d’analyse. L’enjeu n’est plus la connaissance des données, c’est la vitesse d’exécution.
3. L’Agentic AI est la couche la plus récente, et la plus stratégique pour l’éditeur. Il ne s’agit plus simplement d’accélérer des tâches mais de confier à des agents autonomes des activités contextualisées sur la finance : surveiller un KPI, proposer un scénario, vérifier la cohérence d’une consolidation. C’est là que se concentre l’essentiel de la roadmap aujourd’hui.

À noter que ces trois couches cohabitent et se complètent. Chaque technologie reste utilisée là où elle est la plus pertinente.

Expert AI : le ciment de l’architecture

Tous les agents Tagetik s’appuient sur un cadre baptisé Expert AI. C’est lui qui apporte aux agents le contexte métier finance et qui garantit que leurs actions sont ancrées dans votre modèle Tagetik : vos dimensions et vos règles de gestion.

L’architecture peut se représenter comme une pyramide. Au sommet, Expert AI joue le rôle d’orchestrateur. En dessous, quatre catégories d’agents cohabitent : les agents natifs Tagetik, les agents développés par les clients, ceux apportés par les partenaires, et les agents tiers. Le tout repose sur une couche dite d’Open Connectivity, qui assure les échanges avec les données et systèmes externes à Tagetik.

Architecture Expert AI : un cadre d’orchestration unifié au-dessus des agents et de la couche Open Connectivity (CCH Tagetik inTouch 2026)

La famille des agents

Tagetik annonce une douzaine d’agents, certains disponibles aujourd’hui, d’autres en cours de déploiement ou prévus dans les prochains mois.

Le panorama des agents Tagetik tel que présenté à inTouch 2026 : un écosystème en croissance

Disponibles ou en cours de déploiement :

• Insight Designer permet de créer ses analyses et tableaux de bord en langage naturel, sans passer par les écrans techniques de définition.
• Data Architect génère les formules de transformation à partir d’une demande en langage naturel. L’utilisateur décrit ce qu’il veut faire, l’agent produit la syntaxe à appliquer dans le data transformation package.
• Process Guardian contrôle la cohérence d’une nouvelle version de scénario et alerte si quelque chose paraît anormal au regard du modèle.
• Data Analyst est intégré à Excel et permet d’interroger les données Tagetik en langage naturel, sans naviguer dans les écrans.
• Planning Sentinel est l’agent emblématique de la planification. Il surveille les KPI définis, détecte les risques, et propose proactivement des scénarios alternatifs pour rester sur la trajectoire.
• Touchless Reconciliation automatise les rapprochements dans les processus de consolidation.

À venir :

• Data Interpreter raisonnera sur les obligations réglementaires (IFRS, ESG) et vérifiera la cohérence des chiffres au regard des mandats applicables.
• Data Modeler lira un document décrivant une réorganisation ou une acquisition et adaptera le modèle de données en conséquence.
• D’autres complètent la liste : Variance Analyzer, Consistency Controller, Helper, Data Extractor.

L’objectif n’est pas de tout activer en même temps. Chaque agent répond à un irritant identifié, et les clients pourront les déployer progressivement selon leurs priorités.

Comment ils s’articulent

Expert AI joue le rôle d’orchestrateur, il déclenche le bon agent au bon moment selon le contexte de l’utilisateur.

La démo retail présentée à InTouch 2026 illustre bien cet enchaînement. Le scénario : analyser l’impact d’une hausse du prix du carburant sur le budget 2027.

1. L’utilisateur commence par explorer l’évolution du prix des carburants avec Insight Designer. Il identifie une zone à risque sur l’Italie.
2. Il bascule alors vers Data Architect pour générer la formule de simulation à appliquer sur ce périmètre et cette période. Il lance une nouvelle version de simulation.
3. Le Process Guardian se déclenche et l’alerte sur une baisse de marge attendue de 1,6%.
4. Pour comprendre l’impact dans le détail, il interroge enfin les résultats depuis Excel avec Data Analyst.

Quatre agents, un seul processus métier, sans changer d’outil ni quitter Tagetik.

L’autre dimension importante est l’interopérabilité. Via la couche Open Connectivity, les agents Tagetik peuvent dialoguer avec des agents externes : ceux que vos équipes développent en interne, ceux apportés par d’autres outils du SI finance, voire des agents IA d’autres domaines (supply chain, RH, commercial). Cela ouvre la voie à des scénarios où plusieurs agents, internes et externes, collaborent sur un même processus métier.

Comment préparer sa direction financière

Tirer parti de ces capacités demande un vrai travail de préparation. Quatre points méritent d’être anticipés.

1. Faire le ménage dans son modèle de données. Les agents raisonnent sur votre modèle Tagetik : vos dimensions, vos hiérarchies, vos règles de calcul. Si le modèle est obscur ou patché par sédimentation, les réponses des agents le seront aussi. Un audit de modèle est souvent le bon prérequis.

2. Partir des irritants, pas du catalogue d’agents. La bonne entrée n’est pas « quel agent veut-on tester » mais « où nos équipes perdent-elles concrètement du temps chaque mois ». Chaque irritant correspond à un agent existant ou à venir.

3. Porter le sujet côté finance, pas côté IT. L’IA dans Tagetik est un sujet métier. Sans sponsor finance, l’outil reste sous-utilisé et la DSI se retrouve à arbitrer des questions qui ne sont pas les siennes.

4. Commencer petit et mesurer. Un agent, un processus, un objectif chiffré. La crédibilité de la démarche IA en interne se joue sur les premiers résultats tangibles, pas sur le nombre de cas d’usage activés en parallèle.

Klee Performance, partenaire de cette préparation

L’éditeur construit une intelligence ancrée dans le modèle finance, structurée autour d’une famille d’agents qui s’étoffe et d’un cadre Expert AI qui en assure la cohérence et la gouvernance.

Pour les directions financières, le bon réflexe n’est pas d’attendre que tout soit prêt, ni de courir derrière chaque nouvelle annonce. C’est de préparer le terrain dès maintenant : assainir le modèle, identifier les bons cas d’usage, mobiliser les équipes finance. Le reste viendra à mesure que les agents arrivent.

C'est précisément ce travail de préparation qui est au cœur de notre métier. Klee Performance accompagne depuis plusieurs années des Directions Financières sur leurs plateformes EPM, avec un focus profond sur CCH Tagetik.

Cette posture s'inscrit dans une culture plus large. Klee Performance est une entité du groupe Klee Group, éditeur et intégrateur de logiciels depuis plus de trente ans. De cette filiation, nous tenons une lecture concrète des sujets IA, et une pratique installée des assistants au quotidien dans nos équipes.

La question que nous posent désormais nos clients est simple : par où commencer ? Notre réponse l'est tout autant. On commence par le modèle, on choisit un irritant, on mesure, et on étend. C'est ce chemin que nous parcourrons avec vous.

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