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FinTech : une dataroom prête en moins de 48h

Mission livrée··mis à jour

  • 70 %de temps de préparation en moins
  • < 48 hpour générer une dataroom complète
  • 15+sources de données agrégées par l'API
  • ×3d'entreprises accompagnées à effectifs constants
Documents financiers imprimés et graphiques posés sur un bureau lors de la préparation d'un dossier d'investissement
Client
Startup FinTech accompagnant des entreprises en levée de fonds
Secteur
FinTech, accompagnement en levée de fonds
Périmètre
API, connecteurs vers 15+ sources et moteur de génération documentaire
Durée
3 mois, sprints de 2 semaines et démos bimensuelles
L'essentiel
Une startup FinTech accompagnait ses clients en levée de fonds avec des datarooms constituées à la main, en trois à quatre semaines, à partir de sources dispersées. JUWA a développé une API reliée à plus de quinze systèmes et un moteur de génération documentaire qui produit les pièces attendues par les investisseurs. Le délai est passé sous 48 heures.

Constituer une dataroom d'investisseur sans y passer un mois

Le défi posé par le client : produire des datarooms d'une qualité constante en une fraction du temps, sans ajouter d'intervenants dans la boucle.

Trois à quatre semaines pour assembler un dossier d'investisseurs

Notre client est une startup FinTech qui accompagne des entreprises dans leur levée de fonds. Chaque mission commence par la même étape, constituer une dataroom : collecter, vérifier et mettre en forme des dizaines de documents issus de la comptabilité, du juridique, des RH et du business plan. Ce processus manuel prenait trois à quatre semaines et mobilisait plusieurs intervenants. Deux effets s'ajoutaient. Un goulot d'étranglement d'abord, puisque le nombre de dossiers traités en parallèle était borné par la capacité à assembler ces documents. Un risque d'incohérence ensuite, parce que la même donnée financière transitait par plusieurs mains avant d'apparaître dans plusieurs pièces. Un écart entre deux chiffres d'un même dossier n'est pas une coquille aux yeux d'un investisseur. C'est un signal sur la fiabilité de l'entreprise qu'on lui présente.
Tableaux de bord chiffrés sur un ordinateur portable entouré de rapports imprimés
Une même donnée financière transitait par plusieurs mains avant d'apparaître dans plusieurs pièces.

Quinze connecteurs, un moteur documentaire, un contrôle de cohérence

JUWA a conçu et développé une API connectée à plus de quinze sources de données, outils comptables, CRM, SIRH et banques, qui agrège automatiquement les informations financières et juridiques. Un moteur de génération documentaire produit ensuite les pièces standards de la dataroom, compte de résultat, bilans, table de capitalisation et projections, au format attendu par les investisseurs. La brique qui fait la différence n'est aucune des deux précédentes. C'est le contrôle qualité automatisé qui vérifie la cohérence des données d'un document à l'autre. Agréger vite ne sert à rien si le résultat doit être relu ligne à ligne : c'est ce contrôle qui autorise à faire confiance à la sortie. Le développement s'est déroulé sur trois mois, en sprints de deux semaines, avec démonstrations bimensuelles, intégration continue et tests utilisateurs.
Développeur travaillant sur du code affiché sur deux écrans
Quinze connecteurs, un moteur documentaire, et le contrôle de cohérence qui rend la sortie exploitable sans relecture intégrale.

Moins de 48 heures, et trois fois plus de dossiers en parallèle

Le temps de préparation d'une dataroom a baissé de 70 %, de trois à quatre semaines à moins de 48 heures. Les contrôles automatiques ont fait disparaître les incohérences entre documents. L'effet business n'est pas le gain de temps, c'est ce que le gain de temps débloque. Le client accompagne aujourd'hui trois fois plus d'entreprises en levée de fonds avec les mêmes effectifs. Sur une activité de conseil où la capacité se mesure en dossiers menés de front, c'est un changement de modèle, pas une optimisation. Le livrable comprend l'API documentation comprise, les connecteurs, le moteur de génération, une interface de gestion de dataroom et la documentation technique et utilisateur.
Mains désignant des graphiques imprimés lors d'une réunion de travail
Trois fois plus de dossiers menés de front, à effectifs constants.

Cap de la mission

Objectifs de la mission

  1. Automatiser la constitution des datarooms pour réduire un temps de préparation qui mobilisait 3 à 4 semaines de travail.

  2. Agréger automatiquement les données financières et juridiques issues de plus de 15 sources (outils comptables, CRM, SIRH, banques).

  3. Garantir la cohérence des documents présentés aux investisseurs grâce à un contrôle qualité automatisé.

  4. Permettre au client d'accompagner davantage d'entreprises en levée de fonds avec les mêmes effectifs.

Ce que trois semaines rendues par dossier changent à un modèle

Le facteur limitant d'une activité de conseil est rarement l'expertise. C'est le temps que les experts passent à assembler de la matière au lieu de l'analyser. Sur ce projet, l'automatisation ne remplace aucun jugement. Elle produit un dossier propre, cohérent et vérifié, sur lequel les équipes se posent ensuite les questions qui comptent. La valeur de la mission ne se lit pas dans les 48 heures, elle se lit dans les trois semaines rendues à chaque dossier. Le contrôle de cohérence reste le point de vigilance permanent. Une source qui change de format sans prévenir se repère à cet endroit, avant que le document parte chez un investisseur.

Un enjeu proche du vôtre ?

Parlons de votre contexte et voyons ce qu'une mission similaire pourrait débloquer chez vous.

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Résultats mesurés

Des performances à la hauteur des attentes.

  • 70 %de temps de préparation en moins
  • < 48 hpour générer une dataroom complète
  • 15+sources de données agrégées par l'API
  • ×3d'entreprises accompagnées à effectifs constants
« La préparation d'une dataroom nous prenait trois à quatre semaines, elle tient désormais en moins de 48 heures. Les contrôles automatiques ont fait disparaître les incohérences entre documents. Nous accompagnons aujourd'hui trois fois plus d'entreprises en levée de fonds avec les mêmes effectifs. »

Direction générale, Startup FinTech spécialisée en levée de fonds (mission confidentielle)

Zoom sur le consultant JUWA responsable du projet

Tristan Dumas

Consultant senior IA & automatisation, JUWA

Tristan Dumas est l'un des trois associés fondateurs de JUWA. Il pilote les développements sur mesure qui touchent à des données sensibles, de la conception de l'API à la recette avec les utilisateurs, dans des environnements où l'erreur se paie cher. Automatiser une dataroom, ce n'est pas de la génération de documents : c'est garantir la cohérence des chiffres d'une pièce à l'autre, parce que c'est cette cohérence que les investisseurs vérifient en premier.

Questions fréquentes

Ce qu'il faut savoir sur cette mission.

Moins de 48 heures, contre 3 à 4 semaines de préparation manuelle auparavant. Cette réduction de 70 % du temps de préparation vient de l'agrégation automatique des données et du moteur de génération documentaire.

Plus de 15 sources : outils comptables, CRM, SIRH et banques. L'API agrège automatiquement les informations financières et juridiques nécessaires à la constitution de la dataroom.

Un système de contrôle qualité automatisé vérifie la cohérence des données entre les documents. Ce point est critique pour la crédibilité auprès des investisseurs, car les erreurs et incohérences étaient l'un des principaux risques du processus manuel qui mobilisait plusieurs intervenants.

Le moteur de génération documentaire produit les pièces standards d'une dataroom : P&L, bilans, cap table et projections, au format attendu par les investisseurs. Une interface de gestion de dataroom et une documentation technique et utilisateur complètent le livrable.
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