Du lancement du produit au chiffre d’affaires comptabilisé avec Zuora AI

Bonjour à tous. Euh, je suis en train d’afficher mon écran. Je pense que vous devriez pouvoir le voir maintenant. Kevin, est-ce que c’est bon de ton côté ? Parfait. [se racle la gorge] Très bien. Bonjour à tous. Merci de vous être joints à nous. Euh, je m’appelle Shalen. Je vous parle en direct depuis notre siège ici à Foster City, et je suis accompagné de Kevin Souare. Bonjour à tous, je suis Kevin Souare. Euh, ravi d’être avec vous aujourd’hui. Et, euh, aujourd’hui nous allons examiner de façon concrète comment Zuora AI accompagne le travail entre le lancement d’un produit et la comptabilisation du chiffre d’affaires qu’il génère pour vous. Autrement dit, comment un produit vous rapporte de l’argent. Euh, l’inspiration de ce webinaire, c’est ce vieux tube de Schoolhouse Rock,

Comment un projet de loi devient une loi. Euh, donc nous voulons vous montrer, euh, comment un produit passe par chaque étape du cycle de vie quote-to-cash, euh, en utilisant Zuora AI. Euh, nous allons donc nous lancer et commencer, mais avant cela, euh, par mesure de précaution, euh, je souhaite préciser que je ne vais pas le lire mot pour mot, euh, mais, mais merci d’y jeter un coup d’œil. Euh, certains éléments que vous verrez dans ce webinaire peuvent être prospectifs, euh, donc merci de ne pas prendre de décisions d’achat, euh, sur la base de ce que vous verrez aujourd’hui. Très bien. Euh, passons aux informations pratiques. Tout d’abord, j’aimerais que vous vous présentiez dans l’onglet chat. Euh, dites bonjour, faites-nous savoir d’où vous nous rejoignez. Euh, ensuite, j’attire votre attention sur les liens dans la section Ressources.

Vous pouvez cliquer sur Plus en bas de votre fenêtre Zoom dans le navigateur. Euh, troisièmement, n’hésitez pas à nous poser des questions. Il existe un onglet Q&A pour cela, euh, qui se trouve également sous l’onglet Plus. Euh, nous allons enregistrer cette session. Nous vous enverrons un e-mail de suivi avec l’enregistrement, euh, donc ne vous inquié- ne pensez pas que vous devez prendre des notes à toute vitesse. Euh, vous pourrez y revenir quand vous le souhaitez. Et nous aurons plusieurs questions de sondage disséminées tout au long de la session, donc, euh, merci de participer. Euh, c’est vraiment précieux pour nous d’avoir le retour de personnes comme vous. Très bien. Euh, passons aux présentations officielles. Comme je l’ai mentionné, je m’appelle Shalen. Je fais partie de l’équipe marketing produit, euh, et je suis accompagné aujourd’hui par Kevin. Kevin, je te laisse te présenter rapidement. Oui. Bonjour à tous. Je m’appelle Kevin.

Je fais partie de l’équipe Product Management de Zuora. Je pilote nos produits d’IA ainsi que nos produits de plateforme ici, chez Zuora. Merci, Kevin. Kevin va donc nous guider à travers la démo. Vous allez d’abord devoir m’entendre un petit peu avant que nous puissions passer aux choses amusantes, euh, donc désolé par avance pour cela. [rires] Euh, mais avant de vraiment entrer dans le vif du sujet, je voulais simplement prendre un moment pour célébrer le fait que Zuora est fière d’être à nouveau reconnue comme leader dans le Magic Quadrant de Gartner pour les applications de facturation récurrente, et d’être classée au plus haut niveau pour notre capacité d’exécution. Euh, à mon avis, cela reflète réellement ce pour quoi la plateforme Zuora a été conçue : gérer l’usage à grande échelle, proposer des modèles de tarification flexibles et assurer des clôtures financières propres. Donc, si vous souhaitez lire le rapport, euh, un lien se trouve ci-dessous. Il sera également partagé dans l’onglet Ressources si vous souhaitez le télécharger.

Et [se racle la gorge], en effet, nous sommes, nous continuons d’être un leader dans l’ensemble des principaux rapports d’analystes. Je voulais souligner que, dans ce rapport Gartner, nous avons obtenu la note la plus élevée parmi tous les éditeurs sur la reconnaissance du chiffre d’affaires, ce qui est lié au fil conducteur que nous allons présenter aujourd’hui. Donc, euh, je voulais simplement faire un petit clin d’œil. Très bien. [se racle la gorge] Nous allons passer à notre premier sondage. Euh, merci d’indiquer à quelle fréquence vous utilisez l’IA dans vos opérations quotidiennes quote-to-cash. Euh, très bien. Je, euh, ne peux pas voir les résultats. [rit]

Kevin, je ne sais pas si tu peux. Euh, mais, euh, comment je… Je n’arrive pas à passer à autre chose. Bon, je vais simplement cliquer sur « Exit ». [rires] Euh, je ne suis pas sûr que quelqu’un ait pu voir les résultats. Moi, je ne les vois pas. [rires] Euh, donc désolé pour ça, euh, mais on continue. Euh, alors parlons de l’IA dans la finance. Elle a généré de réels gains de productivité dans d’autres fonctions, mais la finance n’a pas encore connu ce même déclic. Euh, il n’y a pas vraiment eu ce type de rupture, genre un bond de productivité par 10, euh, « Mon Dieu, je suis beaucoup plus productif maintenant

« en tant qu’opérateur finance. » Mais c’est parce que les équipes finance ont besoin d’une IA qui comprend leur travail, le contexte et les contrôles de l’environnement dans lequel elles opèrent sur l’ensemble du quote-to-cash, euh, ce qui correspond exactement à la manière dont nous concevons Zuora AI : avec des agents conçus à dessein et des compétences spécialisées, développés spécifiquement pour les personnes qui pilotent le quote-to-cash. Désormais, sur l’ensemble de ce cycle de vie quote-to-cash, il existe des tâches distinctes à accomplir. Comme Zuora AI est intégrée au système d’enregistrement, et que nous sommes le système dans lequel ces tâches sont réalisées, euh, elle peut s’appuyer sur un contexte partagé entre contrats, factures, paiements, recouvrement et revenus, tout en respectant les autorisations et les contrôles que vous utilisez, euh, déjà, euh, avec une visibili- visibilité totale

sur l’impact en aval que généreront toutes les modifications proposées par l’IA. Ainsi, trois idées à garder à l’esprit aujourd’hui, au fil de notre démonstration : l’expertise, la rapidité et la confiance. En substance : le bon contexte, une investigation et une exécution plus rapides, et une action encadrée par une gouvernance. [se racle la gorge] Très bien, euh… nous savons désormais que les équipes Finance supportent déjà davantage de complexité et de volume, sans pour autant disposer de plus de temps ni de capacité. La technologie évolue très vite aujourd’hui. Votre CEO vous demande probablement un lundi de mettre un produit en ligne d’ici vendredi. [rire] Nous aussi, on nous le demande. Euh, et la Finance doit absorber une grande partie de cet impact en aval, et nous savons que vous ne cherchez pas un énième endroit où poser des questions. Vous devez réduire ce travail manuel

entre le moment où l’on comprend que quelque chose s’est produit, et celui où l’on sait précisément ce qu’il faut faire ensuite, avec les outils à notre disposition pour passer à l’action. Les exemples présentés ici mettent en évidence un schéma commun aux changements de rate plan, aux paiements, aux actions sur le chiffre d’affaires, aux opérations de facturation et aux passages en pertes sur factures, avec, dans certains de ces workflows clés, des gains de temps réels et mesurables. Le workflow exact peut varier, mais l’objectif reste constant. Il s’agit de réduire vos investigations manuelles, d’accélérer le délai jusqu’à votre prochaine décision et de permettre à vos équipes de garder la maîtrise avant l’exécution de toute action. Très bien. Aujourd’hui, pour rendre cela concret, nous allons utiliser une entreprise fictive appelée BarkBrain AI. C’est une plateforme de traduction d’aboiements

avec des niveaux d’abonnement et des frais supplémentaires de consommation. Leur modèle opérationnel comprend un abonnement de base, auquel s’ajoute une tarification à l’usage liée aux friandises, aux visites au parc et aux écureuils identifiés. Il s’agit donc d’une entreprise très centrée sur les chiens. Chaque produit, prix, événement d’usage, facture, paiement et résultat en matière de revenus doit rester interconnecté. Euh, comme je l’ai mentionné, Kevin va suivre ce cas client de BarkBrain AI à travers sept étapes : tarification et packaging, devis et vente, mesure de l’usage, facturation, paiement, comptabilisation du chiffre d’affaires, et pilotage. Et pendant que vous regardez, surveillez trois éléments : la rapidité avec laquelle l’équipe peut investiguer, la manière dont les preuves opérationnelles se relient à l’impact financier, et les points où l’approbation reste entre les mains de l’utilisateur. Maintenant, Kevin, je te laisse la parole pour prendre

…tout au long de la démo. Je viens de me rendre compte que je n’avais pas cet écran, euh, affiché ; voici donc nos sept, sept workflows. Désolé pour cela. Euh, et maintenant je vais passer la main à Kevin. Oui, super. Merci, Shaylyn. Euh, bonjour à toutes et à tous. Ravi d’être avec vous aujourd’hui. Oui, je vais partager mon écran. J’ai, euh… Nous allons vous présenter l’ensemble du produit Zuora. Nous avons essentiellement investi de manière assez importante, euh, dans nos capacités IA chez Zuora ; ainsi, euh, sur l’ensemble du cycle de vie dont nous venons d’entendre Shaylyn parler, je vais vous présenter chaque exemple. Maintenant, juste une petite précision sur la manière dont je fais la démo. Euh, laissez-moi l’ouvrir. Euh, ce que je vais faire, c’est, euh… J’ai déjà exécuté

certains des, euh, certains des… ou, ou en fait beaucoup des prompts dans Zuora AI, euh, parce que je ne— je ne voulais pas passer du temps, puisque nous sommes réunis aujourd’hui, à, euh, faire répondre l’IA. Hum, vous savez, comme vous avez tous probablement déjà beaucoup utilisé l’IA. Hum, pour certaines tâches, vous savez, cela peut être une tâche en plusieurs étapes où l’IA s’exécute. Elle, elle lance des agents pour aller planifier des actions, euh, puis revenir, et cela peut donc prendre quelques minutes. Donc, hum, dans un souci de gain de temps, hum, la manière dont je vais procéder, c’est que je vais vous montrer quelques prompts déjà exécutés. Je lancerai aussi quelques prompts en direct, afin que vous puissiez, en quelque sorte, voir l’IA en action. Hum, et je vais dérouler toute l’histoire. Donc, là où je veux commencer, c’est que, pour l’instant, je suis connecté à Zuora. Hum, commençons par imaginer que je travaille chez BarkBrain

IA. Euh, peut-être que je suis, euh, vous savez, au sein de l’équipe Finance, et je veux comprendre… euh, d’abord je veux commencer par le travail sur la tarification et le packaging. Euh, donc, euh, le premier endroit où je vais aller dans Zuora, c’est la section Produits. Je vais aller dans le catalogue de produits. Et, euh, ce que je vois ici, c’est que j’ai déjà un catalogue de produits. Mon activité est déjà en fonctionnement. Et, euh, je vais ouvrir le panneau latéral IA. Euh, donc le panneau latéral IA est juste ici. Et, euh, laissez-moi vous donner une brève explication de son fonctionnement. Euh, donc le panneau latéral est disponible sur absolument toutes les pages Zuora. Il sait sur quelle page vous vous trouvez dans Zuora, et, euh, il est en mesure d’exécuter,

Euh, soit il s’agit d’opérations de lecture, où il peut résumer vos données dans Zuora, soit il peut effectuer ce que nous appelons des opérations supervisées, où il va réellement mettre à jour des données dans Zuora. Euh, mais il y a toujours un humain dans la boucle : ainsi, pour chaque action différente que vous effectuez dans Zuora AI, euh, vous, en tant qu’utilisateur, devez systématiquement l’approuver. Nous avons mis en place tout un ensemble robuste de dispositifs de gouvernance autour de cela. Euh, c’est documenté dans notre centre de connaissances. Mais, en substance, chaque action réalisée par l’IA est attribuée à l’utilisateur connecté. Donc, dans ce cas, je suis connecté. Euh, ainsi, dans nos pistes d’audit et ainsi de suite, nous étiquetterons, euh, toute mise à jour des données, euh, à mon nom en tant qu’utilisateur. Cela sera également rattaché aux conversations. Nous

disposer d’une fonctionnalité de type watchtower qui vous permet d’obtenir une visibilité et une observabilité complètes sur ce qui se passe avec l’IA. Euh, mais commençons par l’histoire, l’histoire de BarkBrain AI. Donc, euh, ce que j’ai fait, c’est qu’il y a seulement quelques jours, je suis venu ici et j’ai configuré, euh, un prompt. Hum, et, en substance, ce que j’ai dit, c’est : « Hé, vous savez, euh, vous savez, BarkBrain AI souhaite lancer une nouvelle offre Park Pro pour nos clients. Euh, c’est essentiellement un abonnement de niveau “working”. Il inclut du metering. Hum, donc nous avons придумé des unités de mesure très mignonnes, du type combien d’alertes “squirrel”, hum, ou de visites au parc, hum, euh, les chiens, euh, obtiennent, euh, qui sont, qui sont abonnés à ce service. »

Et en substance, l’idée, euh, c’est que la finance souhaite créer une nouvelle option à cet effet, qui minimise les impacts inattendus en aval sur l’ensemble du cycle de vie, donc sur les devis, la facturation, la comptabilisation du chiffre d’affaires et le reporting. Et, euh, donc, euh, je dis cela à l’IA. Je lui demande aussi de, vous savez, passer en revue notre catalogue produits existant. J’ai deux options en tête concernant la façon dont je veux tarifer et packager cela. Et ensuite, je demande à l’IA de, vous savez, structurer la réponse en quatre sections : ce que nous vendons aujourd’hui, euh, les, euh, deux approches de packaging que nous envisageons, puis les implications de celles-ci, puis formuler une recommandation pour moi, et ensuite également formuler une recommandation ou, ou

quelles étapes dois-je suivre pour mettre cela en œuvre dans Zuora. Hum, donc ceci est une illustration de, vous voyez, c’est une tâche assez courante pour toute personne qui fait de la monétisation agile en utilisant Zuora. Nous avons toujours eu nos interfaces traditionnelles et nos API à votre disposition pour réaliser ce type d’opérations, mais désormais nous y superposons de l’IA pour s’en charger à votre place. Hum, là, il s’agit d’un prompt assez conséquent que j’ai saisi ici. Nous avons de nombreuses options dans Zuora AI ; par exemple, vous pouvez téléverser des fichiers si vous le souhaitez. Hum, vous pouvez téléverser des fichiers Markdown. Vous pouvez téléverser des PDF, hum, des fichiers Excel, des présentations PowerPoint. Hum, donc si, si, vous voyez, mettons que vous ayez eu une réunion avec votre équipe décrivant les différentes options de tarification

et le package, vous pouvez charger cela directement dans Zuora AI, et l’outil est en mesure de le lire et de le traiter. À présent, l’une des fonctionnalités de Zuora AI que nous verrons, euh, pendant l’exécution, c’est que nous affichons nos différents appels de fonctions. Euh, dans ce cas, euh, il a rédigé un script, euh, pour aller extraire certaines informations. Euh, nous disposons d’une capacité de scripting intégrée, ce qui lui permet, à la volée, en fonction de ce que vous demandez, euh, de générer des scripts et de rédiger de petits programmes, euh, pour vous aider. Euh, nous affichons toujours le processus de réflexion dans Zuora AI. Ainsi, l’un des principes que nous avons, c’est, c’est une transparence totale en ce qui concerne, vous savez, ce que… comment l’IA raisonne, ce qu’elle fait, euh, afin que vous puissiez, euh, essentiellement auditer l’ensemble de ces informations. Et ensuite, euh,

il intègre également une planification en plusieurs étapes. Donc c-c’est celui… Ce prompt, ce prompt a probablement mis environ cinq minutes, euh, à s’exécuter, euh, à passer en revue toutes ces différentes étapes. Euh, et ensuite il est revenu, au final, avec, euh, ce que j’avais demandé, euh, à savoir ce que nous vendons. Euh, vous savez, il l’a en quelque sorte décomposé dans un r-résumé clair. Euh, ce que j’ai trouvé vraiment intéressant avec celui-ci, c’est que, vous savez, je lui ai effectivement demandé dans le prompt d’, euh, analyser ces deux options différentes que nous envisagions. Donc l’option une, euh, c’était un abonnement existant plus, euh, des frais de comptage à l’usage et ensuite, euh, un nouvel add-on récurrent. Et du coup, ce qu’il a fait, c’est que, genre, pour chacun des différents angles selon lesquels je voulais analyser, vous savez, il l’a examiné sous l’angle du devis, euh, vous savez, le produit CPQ de Zuora. Genre, q- quel effet cela aura-t-il ?

Simple. Euh, la médiation et la facturation, euh, ça réutilise une grande partie du pipeline et des modèles de tarification auxquels nous sommes déjà habitués. Euh, pour la reconnaissance du chiffre d’affaires, euh, ça, ça, ça utilise la même, euh, méthode de reconnaissance quotidienne. Euh, et donc c’est une allocation ASC 606 très propre. Et ensuite, le reporting, la consolidation est simple. Maintenant, l’option deux, elle revient en disant : « Hé, vous savez, le chiffrage va être plus complexe. Euh, la facturation et la médiation, ça va nécessiter toute cette configuration supplémentaire. » Euh, la reconnaissance du chiffre d’affaires, euh, ce qui, vous savez, c’est là que ça apporte pas mal d’aide à nos utilisateurs. Ça, ça, ça signale que c’est une source de surprises en aval. Donc l’un des éléments

ce que l’équipe finance recherche ici, c’est de ne pas avoir de mauvaise surprise plus tard, euh, lors de la comptabilisation du chiffre d’affaires. Et donc, l’option deux est signalée, puis le reporting est, en quelque sorte, destiné à suivre une trajectoire distincte. Donc, on passe par toute cette analyse. Cela a peut-être pris aux équipes, vous savez, des heures, voire plus, pour tirer tout cela au clair. Euh, mais en seulement quelques minutes, c’est capable d’analyser tout cela, euh, en s’appuyant sur l’ensemble des compétences que nous avons intégrées à Zuora AI, ainsi que sur tout le contexte que nous y chargeons. Euh, et cela revient immédiatement en disant : « Hé, l’option un est le choix prêt pour la finance. » Euh, donc ce n’est qu’un exemple de la manière dont cela peut aider, euh, à la tarification et au packaging. Euh, je vais lancer un prompt en direct, juste pour que vous puissiez le voir en action. Euh,

c’était beaucoup de texte généré par l’IA ; disons donc que je veux juste un résumé rapide. Et vous pouvez… Cela vous donnera une idée de ce à quoi cela ressemble lorsque vous utilisez réellement Zuora AI. L’IA détermine précisément quelles capacités connecter, puis, en substance, elle revient avec un résumé très bref de ce que je souhaite. Vous pouvez copier ces éléments. Vous pouvez partager vos discussions dans Zuora AI. Et nous avons également un moteur en fonctionnement qui recommande des invites d’étape suivante. Donc, c’est… c’est souvent très utilisé par nos utilisateurs. D’accord, alors maintenant, disons que nous avons cela

mise en place d’un plan de tarification et de packaging. Euh, il est prêt pour la finance. Vous savez, c’est propre. Ça va fonctionner sur l’ensemble des systèmes. Euh, maintenant, montrons comment cela peut être utilisé dans un scénario de chiffrage. Je vais donc aller sur un compte. Euh, nous avons, euh, Fetch Fleet, euh, qui est l’un de nos clients, et nous voulons essentiellement exécuter une simulation, une simulation de devis de ce nouveau plan, euh, pour ce compte. Maintenant, ce qui est appréciable, c’est que je n’ai en réalité pas encore créé ce plan dans le système. Euh, je suis en mesure, en substance, de le simuler également si je le souhaite. Euh, je pourrais aussi demander à l’IA de créer le plan pour moi.

Euh, j’ai un autre exemple de prompt ici, euh, où il est écrit : « Hé, tu sais, ce client en particulier, euh, veut ce package Park Pro, euh, est-ce que tu peux, est-ce que tu peux y aller et, en gros, me le simuler ? Genre, à quoi ça va ressembler si on, si on donnait à ce client ce plan, euh, avec quelques hypothèses différentes, comme, tu sais, une certaine remise, supposons qu’elle, qu’elle est en place. Euh. Et puis, tu sais, un scénario de devis très courant, c’est que tu veux savoir : hé, quels sont les impacts sur l’ARR, le TCV, euh, à quoi ressemble l’échéancier de facturation, et ainsi de suite. Euh. Donc j’ai rédigé un petit prompt sympa sur celui-ci, euh, pour, pour qu’il le simule. Euh. Et puis j’ai dit : « Hé, tu sais,

à la fin, merci de le structurer, euh, e-en fonction de ces quatre catégories distinctes. Euh, les éléments clés, selon moi, c’est, euh, le point trois, à savoir l’impact financier. En clair, vous voulez vraiment comprendre si c’est une bonne opération, euh, p-pour nous. Euh, dans cet exemple, euh, remarquez que, que, que, que, que, que… L’IA… je le soumets, l’IA effectue u- une, une, une variété d’appels de fonctions différents. Euh, dans ce cas, elle appelle en arrière-plan notre API de prévisualisation. Encore une fois, nous mettons tout cela à disposition via notre watch tower, afin que vous puissiez voir les appels réels qu’elle exécute. Euh, celui-ci passe également par un autre processus de planification en plusieurs étapes et effectue beaucoup de réflexion. Et puis, euh, au final, elle revient avec : « Hé,

Voici un résumé très clair de l’abonnement actuel. Vous pouvez également le consulter sur la page principale, mais il s’agit ici d’un aperçu très rapide. Ensuite, le changement que nous proposions d’apporter avec la nouvelle offre, puis l’impact financier. Vous pouvez donc voir : d’accord, cela va ajouter, vous savez, cinq cent vingt-neuf dollars d’ARR. Cela aura un impact sur le TCV de deux mille cent cinquante-six dollars. Et donc, oui. Ainsi, vous pouvez essentiellement utiliser l’IA pour, euh, simuler. Maintenant, ce que nous regardons ici, c’est dans Zuora Billing.

produit. Nous sommes également en train, en ce moment, d’ajouter cela à notre produit, euh, Zuora CPQ, euh. Donc, dès cet automne, euh, nativement au sein du CPQ, euh, les équipes commerciales et, euh, pourront accéder à cela dans leurs processus de chiffrage, en retrouvant à peu près la même puissance de, de toutes les données qui se trouvent au sein de Zuora. Je vais lancer, comme, une autre, euh, invite de suivi ici, juste pour rendre ça plus intéressant. Euh, ce qui est appréciable aussi, en fait, c’est que vous pouvez télécharger, euh, comme un fichier Excel, n’est-ce pas ? Si, si je voulais voir la simulation, euh, vous savez, sous forme d’Excel, euh, je peux, je peux la voir là. Et je vais simplement lancer, disons : « Hé, en trois puces explique,

Euh… l’impact du devis, les hypothèses clés et le périmètre d’approbation. » Et donc, il va, euh, prendre un instant pour y réfléchir. L’IA est toujours, vous savez, toujours en train de… Nous avons, euh, développé en interne ce que nous appelons des agents, euh, pour différentes capacités au sein de Zuora. Il y a par exemple un agent d’exploitation de la facturation, un, euh, agent de devis, et un agent d’analyse des revenus. Euh… ce sont un peu des perso— enfin, ils sont alignés sur différents rôles, euh, que nous observons chez nos clients. Et donc, cette première étape que vous avez vue est

comme si l’IA déterminait lequel des différents agents, euh, doit intervenir pour traiter cela. Oui, et vous le voyez, c’est revenu avec, euh, avec ce récapitulatif. D’accord, donc maintenant nous avons défini le pricing et le packaging avec l’IA. Nous avons établi un devis. Euh, l’étape suivante est, euh, disons, disons que le client, vous savez, signe, signe ce bon de commande. Il y est désormais abonné. Euh, maintenant, comme, c’est un peu, euh, il y a beaucoup d’usage et de consommation, par rapport à ce que nous venons de chiffrer, n’est-ce pas ? Tous ces différents événements « squirrel alert », ils alimentent tous Zuora, notre moteur de médiation. Et donc maintenant, nous devons, euh, nous assurer que nous

le comptage et la facturation, euh, vous voyez, avec précision. Imaginons qu’un de nos clients, euh, vienne nous voir — un client très honnête — et nous dise : « Hé, euh, nous avons constaté, euh, côté équipe d’ingénierie, que les événements que nous envoyons dans votre dispositif de comptage — dans le moteur de comptage pour la facturation — euh, ne correspondent pas vraiment à ce que nous voyons sur la facture émise via Zuora. Pouvez-vous m’aider à diagnostiquer cela ? » Donc, donc c’est typiquement une tâche, euh, d’opérations de facturation. Euh, et passons, euh, à la zone suivante. Donc Zuora prend en charge, euh, nous av- nous disposons d’un produit de médiation complet. Euh, à très grande échelle. Il peut ingérer, euh, de gros volumes d’événements — des événements bruts — dans Zuora. Voyez ça comme, vous savez, si vous faites de la monétisation de l’IA,

vous établissez votre tarification et votre packaging en fonction des tokens consommés. Vous pouvez transmettre l’ensemble de ces données à Zuora, puis Zuora va, euh, créer ce qu’on appelle, euh, des « meters », qui peuvent essentiellement transformer et agréger en temps réel toutes ces données brutes d’événements en enregistrements d’usage, lesquels sont ensuite valorisés (rating) et facturés. Euh, donc dans cet exemple, le client appelle, euh, et il dit : « Hé, euh, je l’ai mis dans un prompt, euh, juste pour faciliter l’analyse de ce sujet. » Euh, il dit que sur sa facture de juin, ça paraissait faible. C- c’était inférieur à ce qu’il attendait, euh, parce que son équipe d’ingénierie dit : « Hé, ils ont, ils ont injecté, vous savez, neuf mille cent événements, euh, euh, mais la facture seulement

affiche quelque chose comme six mille deux cents. Donc, dans des cas comme celui-ci, euh, c’est un autre usage de l’IA. Cela aide, euh, à reconstituer le puzzle, euh, euh—s’il y a un litige de facturation ou un problème de facturation, euh, comment puis-je intervenir et diagnostiquer rapidement cela, n’est-ce pas ? Il y a, il y a, vous savez, potentiellement plusieurs éléments différents qui ont pu mal tourner ici, par exemple dans la manière dont l’abonnement a été configuré ou, euh, dont les factures ont été générées, ou bien cela peut être un problème dans le moteur de médiation. Ce qui est appréciable avec Zuora AI, c’est sa capacité à examiner de façon exhaustive l’ensemble des systèmes Zuora et à vous aider à diagnostiquer ce problème. Donc, j’ai saisi une, j’ai saisi une invite ici, euh, et, euh,

vous savez, je disais, euh, ce que nous attendions par rapport à ce qui a été facturé. Par exemple, nous nous attendions à une facturation sur la base de neuf mille cent événements pour ces alertes Squirrel, mais seuls six mille deux cents ont été facturés. Pouvez-vous analyser le moteur de médiation — celui que nous voyons ici en arrière-plan — euh, l’impact sur la facturation et le, et le, euh, plan de remédiation ? Concrètement, comment corrige-t-on cela ? Donc, dans cet exemple, euh, remarquez que l’IA effectue de nombreux contrôles différents du système. Elle examine les différents compteurs, l’historique. Nous disposons d’une piste d’audit complète au niveau des compteurs, et elle peut voir, vous savez, différentes, différentes informations. Elle peut rédiger un script, euh, pour analyser cela. Euh, peut-être est-ce quelque chose que, par le passé, vous auriez fait en

comme un modèle Excel, euh, où vous importez un grand volume de données dans Excel et essayez de réaliser cette analyse. Zuora AI rédigera simplement un script pour vous, euh, et vous aidera à clarifier tout cela. Là encore, il passe par un processus de planification, puis, au final, euh, il revient avec ses conclusions. Et, euh, donc, euh, il récapitule en quelque sorte le prévisionnel versus le facturé, et il examine, euh, le pipeline de médiation. Il conclut : la médiation est en cours d’exécution, et vous pouvez voir qu’elle s’exécute ici. Cet, euh, cet, euh, identifiant numéro cinq, euh, le compteur e-est act-actif. Euh, il n’y a en réalité eu aucune erreur. Euh, et, euh, vous savez, il passe en revue ce qui a été signalé, puis il explique également, en quelque sorte, comment vous le corrigeriez

ceci et quoi, quelle est la manière la plus sûre, euh, euh, de, de, de faire cela. Et en réalité, il est en train de dire : « Allez-y, effectuez un avis de débit. » Euh, donc, vous voyez, émettre un avis de débit dans ce cas pour un certain montant, puis vous pourriez effectivement demander à l’IA de le faire pour vous. Euh, donc voici, voici un exemple de la manière dont vous pourriez utiliser l’IA, euh, lorsque vous êtes dans le processus de facturation, euh, s’il y a un litige ou un problème, euh, comment elle peut, comment elle peut rationaliser ce processus pour vous. Euh, d’accord. Donc, euh, un autre, un autre exemple concerne le recouvrement. Euh, donc, vous voyez, disons que vous facturez, euh, vos clients, et ainsi de suite, et

vous essayez de, euh, vous voyez, en substance d’analyser vos encaissements. Euh, et donc, vous savez, peut-être êtes-vous dans la section Paiements de Zuora et, euh, vous avez peut-être un autre cas d’usage où, vous savez, vous cherchez à déterminer quels dossiers de recouvrement doivent être traités en priorité. Vous essayez d’élaborer un plan de recouvrement, euh, en fonction de l’impact sur l’activité. Vous souhaitez vous concentrer sur les clients les plus prioritaires, euh, afin de lancer les actions de recouvrement. Et donc, euh, vous pouvez tout à fait demander, euh, à l’IA dans ce cas de vous aider à élaborer ce plan. Euh, dans cet exemple, je dis : « Bonjour, merci de le structurer sous forme d’instantané de la santé du recouvrement, euh, des créances en retard,

Euh, les soldes ouverts. Je vous prie de bien vouloir les classer, puis de me donner les actions recommandées, euh, pour que je puisse aller planifier mon, euh, activité de recouvrement, de relance.» Encore une fois, ça suit, ça, ça suit le processus de réflexion, et ensuite ça, ça, ça revient avec, euh, une vue d’ensemble complète de la santé du recouvrement. Euh, maintenant il y a… Vous pouvez faire des versions plus sophistiquées, euh, de cela. Euh, j’ai vu des clients faire une analyse du churn, où, sur la base de toutes les données qui sont dans Zuora, euh, tous les événements et ainsi de suite, euh, vous pouvez commencer à dire : « Hé, vous savez, lesquels de mes clients présentent le risque de churn le plus élevé ? » Euh, mais ici, ça liste les, les comptes clés, euh, puis ça les classe, n’est-ce pas ? Donc le client Squirrel Watch H-HQ,

euh, c’est en quelque sorte le risque de recouvrement numéro un. Euh, et ensuite il s’agit simplement de les classer et de vous donner les informations, euh, pour, pour aller, et, et, et optimiser ces recouvrements. D’accord. Euh, donc m- donc maintenant, c’est du type : d’accord, nous avons, euh, défini la tarification et l’offre. Nous avons fait des devis et des simulations. Nous avons, euh, émis des factures et, et géré, euh, ce processus. Nous avons, nous avons maintenant effectué les recouvrements et encaissé, euh, et aidé… L’IA a aidé tout au long de ce processus. Vient maintenant le moment où nous devons comptabiliser le chiffre d’affaires. Euh, alors allons-y et examinons un scénario avec, euh, la comptabilisation du chiffre d’affaires. Je vais passer au produit Revenue et, euh,

J’ai ici un contrat de revenus. Et, en substance, ce que je cherche à faire, c’est d’imaginer que vous avez apporté un avenant en cours de période, euh, à l’un de vos abonnements, d’accord ? Et donc vous cherchez à analyser, d’accord, quel est l’impact, euh, de cela sur le chiffre d’affaires ? Euh, vous savez, et certains de ces abonnements deviennent assez com-complexes avec la consommation, les frais récurrents, euh, les, vous savez, différents usages qui remontent. Et donc, euh, l’une des choses avec lesquelles l’IA peut aider, c’est l’évaluation de ce type de modifications contractuelles, euh, euh, qui peuvent peut-être intervenir en cours de période ou peut-être intervenir, euh, vous savez, dans le cadre de processus d’exception. Et donc j’ai ici un devis, euh,

Euh, un prompt ici où, hum, pour le client Paw Prints Labs, ils ont effectué une modification en cours de période. Et, hum, oui, l’équipe Revenue doit comprendre la ventilation de cette modification, l’état de préparation à la clôture et le support d’audit pour cet exercice comptable. Hum, nous l’avons donc structuré ainsi : A) quelle a été la modification ? Hum, pouvez-vous réaliser une traçabilité des revenus, sur, vous savez, la répartition (allocation), le calendrier de comptabilisation du revenu, l’impact attendu ? Euh, vous savez, je veux une analyse des risques de clôture et d’audit, puis je veux les justificatifs que je dois conserver pour mon dossier de support de clôture.

Euh, donc encore une fois, l’IA passe en revue tout cela, euh, rassemble toutes les informations dont elle a besoin, puis elle revient, euh, avec ce que j’ai demandé, euh, dans ce cas. Euh, donc elle se contente vraiment de le décomposer en termes de, euh, vous savez, des totaux au niveau du contrat. Euh, nous avons, vous savez, un contrôle de versions complet sur le contrat de revenus, donc vous pouvez en quelque sorte voir, version par version, quels ont été les changements d’allocation, euh, avant et après l’avenant. Euh, et elle fait, elle fait, euh, une ventilation vraiment très claire de tout cela. Euh, c’est aussi quelque chose où, vous savez, si vous téléchargez l’Excel… Je n’ai pas téléchargé d’Excel, mais jetons simplement un œil à ce que cela pourrait donner. J’espère que vous pouvez tous voir mon écran.

Ouvrons cet Excel. Redimensionnons-le légèrement. Oui, et vous pouvez le voir, il produit un résultat très propre… Il crée un fichier de qualité que je peux conserver, euh, avec une ventilation de l’ensemble des différents événements de modification, euh, les allocations — les allocations de revenus par version —, les lignes de contrat de revenus, euh, et, euh, vous savez, les factures par numéro de facture. D’accord. Euh, j’espère donc que cela vous donne une idée de l’usage de l’IA sur, vous savez, l’ensemble du cycle de vie Zuora. Zuora, c’est vaste. N-nous disposons de nombreuses capacités, euh, dont nos clients tirent parti.

Et concrètement, ce que nous faisons avec l’IA, c’est simplement aider à rationaliser, à fluidifier le travail. Certains des processus que je vous montre peuvent prendre, vous savez, une part significative de la journée de quelqu’un, euh, pour être réalisés. Et nous constatons que nos clients gagnent une réelle accélération, en libérant du temps pour se consacrer à, vous savez, des sujets plus stratégiques, euh, à d’autres tâches. Maintenant, le dernier exemple de pré-prompts que j’ai, et ensuite nous examinerons quelques autres éléments, puis je redonnerai la main à Shailen, concerne, euh, l’analytique. Nous avons, vous savez, de très beaux tableaux de bord et graphiques dans Zuora, avec l’ensemble des principaux indicateurs d’abonnement que vous souhaitez suivre. Euh, et disons que l’équipe de direction m’a demandé de produire

quelques KPI, euh, en termes simples sur la performance de Barkbrain AI ce trimestre. Euh, donc c’est une fonctionnalité très intéressante où vous pouvez saisir un prompt, euh, pour demander en quelque sorte ce que vous voulez. Euh, peut-être que j’ai dicté celui-ci. Nous avons aussi une petite fonctionnalité de dictée très pratique qui vous permet de parler à l’IA. Elle vous écoute. Elle va, euh, retranscrire ce que vous avez dit et, et l’insérer ici ; cela peut donc être un flux de pensée. Euh, elle lance, exécute toutes les différentes requêtes, etc., puis elle revient, euh, avec l’analyse. Euh, vous pouvez télécharger des fichiers Excel. Elle peut créer des fichiers HTML, euh, si vous souhaitez des tableaux de bord. Euh, et ensuite je vais passer à… Je ne vous ai pas encore montré ça, mais je vais passer en mode plein écran. Donc, ce que nous avons regardé dans ce

l’intégralité de la démo correspond à notre panneau latéral. Donc, à nouveau, le panneau latéral apporte le contexte sur, euh, tout ce que vous voyez sur les pages Zuora, et il offre exactement les mêmes fonctionnalités. Mais ici, en mode plein écran, je bénéficie d’une expérience Zuora AI plus entièrement immersive. Euh, et donc, par exemple, peut-être que je… vous savez, après lui avoir demandé de créer ces analyses, euh, peut-être que j’ai dit : « Hé, peux-tu créer une visualisation de tableau de bord à partir de cette conversation ? » D’accord ? Et là, il se lance et il construit un véritable tableau de bord que vous pouvez télécharger, euh, présentant, présentant ces indicateurs clés, euh, qu’il a restitués. Euh, donc, euh, simplement une autre des capacités, euh, dont nous disposons, c’est, c’est par exemple la création de graphiques en natif,

euh, où l’IA peut réellement créer des graphiques, euh, et des tableaux de bord pour vous, euh, à partir de l’IA. Et tout cela est, encore une fois, euh, entièrement partageable. Donc si vous vouliez, vous savez, partager cette conversation avec l’un de vos collègues, euh, il y a, il y a une option ici qui vous permet de partager un chat, euh, partager un chat avec tout autre utilisateur disposant de Zuora, euh, d’un accès à Zuora. D’accord. Euh, donc ce sont, ce sont toutes les, euh, sortes de, euh, invites du cycle de vie que je voulais vous montrer, vous les montrer à tous, euh, pour cette, euh, euh, entreprise Barkbrain AI. Laissez-moi vous montrer encore deux ou trois autres éléments que nous avons, euh, dans le produit. Donc, l’un des éléments que nous avons, ce sont des y- Remarquez qu’en haut de cette page, il y a une option « Enregistrer dans le runbook ». Ce que nous constatons de plus en plus, c’est que, hé, en tant que

vous utilisez l’IA ; il peut y avoir des éléments que vous souhaitez répéter et refaire à plusieurs reprises, comme par exemple cette analyse, euh, ou peut-être la simulation de devis que nous avons réalisée plus tôt. Euh, vous pouvez en fait cliquer sur ce bouton et enregistrer dans un runbook ; et vous disposez ensuite de cette option runbook, dans laquelle vous pouvez voir, euh, en substance des prompts enregistrés. Donc, euh, voici un runbook enregistré à partir de l’analyse de médiation que nous avons faite, euh, dans lequel, euh, sur la base de la conversation, Zuora AI est en mesure de créer un prompt pour vous, et vous pouvez simplement le relancer. Euh, l’idée, c’est que vous pourriez simplement cliquer sur ce bouton, et cela, cela lancerait une nouvelle conversation, euh, pour toute investigation suivante que vous souhaitez mener. L’autre élément que nous avons, ce sont ce que nous appelons des contrôles. Euh,

Alors, euh, concernant les contrôles, il existe plusieurs types de contrôles, mais il s’agit essentiellement de garde-fous que vous pouvez mettre en place, euh, pour encadrer ce qui se passe avec Zuora AI. Euh, donc j’avais— je vais vous montrer un exemple de cela. Euh, il y a, euh, une facture, euh, à savoir cette, euh, facture 408, dans laquelle je dis : « Hé, euh, lorsque l’on demande à Zuora AI de comptabiliser, imputer, corriger ou, vous savez, effectuer une quelconque mise à jour pendant ce webinaire, euh, sur l’un des enregistrements suivants, euh, bloquez l’action, puis insérez cette, cette phrase : “Hé, cette action est bloquée par la démo BB”, »

Euh, bloquer le hero, euh, les droits d’enregistrement du hero. » Donc, ces prompts, vous pouvez en créer autant que vous le souhaitez. Vous pouvez contrôler précisément ce que fait l’IA en langage naturel, et cela déterminera la manière dont tous les utilisateurs finaux, euh, interagiront avec l’IA. Donc, si je démarre un nouveau chat, euh, en plein écran, et laissez-moi simplement, euh, copier-coller le prompt. Euh, je vais prendre pour exemple cette facture dont le numéro se termine par quatre zéro huit, parce que c’est celle que le contrôle a… doit bloquer. Donc, si j’exécute ceci, nous devrions obtenir ce message de blocage. Euh, et ce message de blocage provient du contrôle que j’avais configuré en tant qu’administrateur afin d’empêcher l’IA d’effectuer la moindre action sur, sur ces factures.

Maintenant, pendant que cela s’exécute, on peut généraliser ce principe à tout type d’objet ou à tout type d’action. Vous pouvez… Vous pouvez, euh, limiter l’IA si, si au-delà d’un certain montant en dollars, pour certains types de mises à jour, vous pouvez dire : « Hé, l’IA ne… » Même en mode supervisé, euh, je ne veux pas que l’IA Zora effectue une, une mise à jour si c’est, si c’est une facture au-delà de, vous savez, cinq mille dollars, disons. Euh, donc il y a, il y a comme une quantité énorme de, euh, contrôle que nous vous donnons, euh, pour gouverner la manière dont l’IA se comporte. Et vous pouvez voir ici, euh, que celle-ci l’a bloquée. La dernière chose que je vais vous montrer, euh, dans la démo, c’est que nous avons le mode supervisé. Donc, euh, euh, à chaque fois qu’un utilisateur… S-si vous activez le mode supervisé, c’est donc optionnel.

Euh, certains de nos clients utilisent l’IA uniquement en mode lecture seule. Mais si vous activez le mode supervisé de l’IA, euh, qui est un paramètre que vous pouvez configurer, alors, hum, à chaque fois que quelqu’un essaie d’effectuer une mise à jour en écriture dans Zora, par exemple si vous voulez, disons, passer une facture en perte, hum, l’IA demandera à l’utilisateur de confirmer, euh, ce qu’elle s’apprête à faire et qu’il souhaite que l’IA poursuive. Hum, c’est donc une mesure de sécurité que nous avons mise en place avec Zora AI. Donc je vais, je vais simplement saisir une autre requête ici où je dis : « Appliquer un avoir non affecté de dix dollars à une facture donnée. » Donc ça, ça serait une action de mise à jour. Et donc, dans ce cas, ce que l’IA devrait faire, c’est m’expliquer ce qu’elle s’apprête à faire et, et me demander de confirmer

je veux faire cette, euh, mise à jour. Donc, donc regardez, il est indiqué : « Oui, je peux procéder », et je dois dire, euh : « J’approuve cette action. » Euh, je clique là-dessus, et ensuite ça va, euh, lancer, lancer, lancer le traitement pour, pour en fait, euh, appliquer cet avoir. Euh, donc je… On dirait que j’ai rencontré un problème à ce moment-là. Euh… Oui, voyons voir. Euh, peut-être que je n’ai pas le bon numéro de facture.

D’accord, je ne vais pas bricoler ça, mais, euh, vous savez, vous pouvez, vous pouvez dialoguer avec l’IA pour l’amener à faire ce qu’il faut. Euh, d’accord. Donc, avec ça, euh, je crois que c’est tout ce que je voulais montrer dans la démo. Euh, donc je vais, euh, arrêter le partage, et on peut revenir aux slides. Parfait. Merci, Kevin. Très bien. Euh, donc ce que vous venez de voir, c’est Kevin suivre un cas client à travers sept étapes du quote-to-cash, mais la vraie valeur qui ressortait de cette démonstration, c’était ce qui reliait ces étapes entre elles. Donc il y a une plateforme unique, avec un contexte partagé et des actions gouvernées. Vous l’avez vu analyser sans devoir reconstruire l’histoire écran par écran. Vous l’avez vu relier les opérations

des éléments probants jusqu’à un impact financier concret, et permettre de passer de l’analyse à l’action tout en conservant les circuits de validation et en garantissant la traçabilité des travaux. Et c’est la promesse plus large de Zora AI. Elle va réduire votre charge de travail manuel, accélérer la prise de décision et dégager davantage de capacité pour des missions de finance stratégique — celles que je sais que vous avez tous envie de mener. Nous allons donc passer à un autre sondage. Euh, parmi les cas d’usage que nous avons présentés, lequel serait le plus… le plus déterminant pour votre travail au quotidien ? Je vais arrêter le partage d’écran afin que nous puissions voir les résultats.

Bonjour, Shaylin. On dirait que beaucoup de personnes nous répondent en disant que la conception du catalogue et du packaging pour une nouvelle offre, euh, la mesure de l’usage et les investigations, euh, mais au final, c’est à peu près à égalité entre toutes les options dont nous disposons, euh, à l’exception de la conception du catalogue et du packaging pour la nouvelle offre, qui est pour l’instant l’option préférée. Très bien. Merci de l’avoir partagé. Euh, c’est très intéressant. Euh, je pense que cela met en évidence une partie des difficultés que vous pouvez ressentir [rires] sur ce sujet. D’accord. Euh, maintenant, je voulais juste vous donner, euh, un petit aperçu de ce qui arrive pour Zora AI. Donc aujourd’hui s’inscrit dans cette orientation plus large. Euh, pour

au cours du second semestre, nous allons nous appuyer sur ces cinq thématiques que vous voyez ici à l’écran. Tout d’abord, ce que j’aime dire, c’est une armée d’agents : davantage d’agents, davantage de compétences, davantage d’actions pertinentes, et des workflows plus complets sur l’ensemble du processus quote-to-cash. Je veux, en substance, que vous gardiez à l’esprit que, pour tout ce qui relève du quote-to-cash, pour toute tâche à accomplir sur l’ensemble de ce cycle de vie, il existe un agent pour cela. Deuxièmement, la confiance, la sécurité et le contrôle, avec des autorisations plus granulaires, des validations, des pistes d’audit et une visibilité sur l’usage de l’IA au sein de vos équipes. Troisièmement, la personnalisation et la précision : une IA qui comprend votre organisation, votre terminologie, vos préférences, vos autorisations et votre contexte. Quatrièmement, des expériences proactives et toujours actives : une IA qui n’est pas

j’attends simplement l’invite que vous avez vu Kevin, euh, Kevin, vous savez, saisir tant de fois. Euh, l’IA mettra de manière proactive en avant ce qui compte pour vous, surveillera les exceptions et signalera tout ce qui nécessite votre attention, et prendra en charge les tâches routinières selon un planning pour vous. C’est donc un peu plus « mains libres » pour vous. Et cinquièmement, nous allons travailler sur l’interaction agent-à-agent, en connectant des agents externes aux agents Zuora via notre MCP, afin que votre travail puisse circuler entre les systèmes sans vous obliger à passer constamment d’un outil à l’autre. Je pense donc que nous allons passer à, euh, un autre sondage. Celui-ci porte, euh, davantage sur l’avenir

Réflexion. Alors, quels cas d’usage seraient les plus déterminants pour votre travail quotidien en finance ? Pensez à l’avenir, voyez grand. Euh, nous voulons vraiment vous entendre sur ce que nous devrions développer ensuite ici. Je vais arrêter le partage. Et Sabrina nous fera un point au fur et à mesure que les résultats arrivent. Il semble que ce soit : un lancement des paiements entièrement autonome — Mm-hmm… — et la QA des factures au sein d’autofix, avec des attentes de risque au plus faible niveau. Euh, quelques personnes ont indiqué autre chose. Euh, n’hésitez pas à nous le dire dans le chat. Nous voulons vraiment avoir votre avis à ce sujet

ce à quoi vous êtes confrontés afin que nous puissions continuer à itérer. Euh, mais celle que j’ai mentionnée, Sha- Shailyn, est de loin la favorite à ce stade. Les alertes proactives avant des insuffisances d’utilisation, des erreurs de facturation ou l’apparition d’un risque de clôture figurent également parmi les priorités. Il en va de même pour des workflows quote-to-cash de bout en bout, qui se transmettent d’une équipe à l’autre sans changer d’outil. Eh bien, Kevin, est-ce que tout cela vous surprend, ou… ? Oui, non, ça— enfin, c’est très agréable à entendre. Euh, p-pas vraiment surprenant. Euh, mais, euh, oui, enthousiasmant. Parfait. Euh, et je pense qu’il ne nous reste plus qu’un dernier, euh, sondage à vous demander de remplir avant de nous quitter aujourd’hui. Euh, donc, avant de conclure, je veux simplement vous remercier toutes et tous de nous avoir rejoints. Euh, nous avons vraiment apprécié cet échange et, comme je l’ai mentionné au début, un enregistrement sera disponible.

Merci de nous indiquer si vous souhaitez qu’une équipe dédiée à votre compte vous contacte afin d’échanger un peu plus en détail sur Zuora AI, et vous pourrez ensuite poursuivre votre route. Merci de vous être joints à nous.