PARIS, FRANCE
Une IA d'analyse calibrée sur la méthode de votre maison.
EVIDENCE DESK
Vos critères de matérialité, écrits avec votre équipe, puis appliqués à vos valeurs. Chaque analyse est construite autour de ce que votre équipe cherche réellement à vérifier.
Par un analyste fondamental, pour des analystes fondamentaux.
Le Constat
Sans vos critères, une IA hiérarchise selon ce que le document met en avant. Or le même fait peut être secondaire pour une maison et décisif pour une autre : sa matérialité dépend de ce que vous cherchez à vérifier.
Ces critères existent chez vous, rarement sous une forme directement exploitable par un modèle. Evidence Desk les formalise, puis les rend exécutables.
CE QUI REMONTE
Identifier ce qui teste réellement votre thèse. Une phrase sans relief dans l’absolu peut être décisive au regard de ce que vous cherchez à vérifier.
Voir les inflexions qu’aucun document ne montre seul. Une évolution de discours, de métrique ou de priorité apparaît parfois uniquement dans l’écart avec les périodes précédentes.
La couverture que l’effectif ne permet pas. Toutes vos lignes traitées avec le même niveau de rigueur, y compris celles qu’on suit moins souvent.
UN EXEMPLE RÉEL – COMET HOLDING, RÉSULTATS 2025
LE RAPPORT
Un lecteur non calibré aurait titré sur le rebond des commandes : c'est ce que le communiqué met en avant. Cette maison n’achète pas un point de cycle : ce n’est donc pas l’information qui teste sa thèse.
★★★ Matérialité élevée
La marge ne réagit pas au volume, dans les deux sens
La marge ne bouge ni quand le volume monte de 42 %, ni quand il baisse de 20 %. Au même moment la marge brute perd 4,8 points et le management décrit une incapacité à répercuter ses coûts. La thèse attendait une structure de coûts qui porte la marge ; sur deux cycles complets, ce mécanisme ne se voit pas.
Ce que le corpus ne permet pas de trancher
La perte de marge brute vient-elle des droits de douane, donc d'un choc externe, ou d'un pouvoir de fixation des prix qui s'érode ? Le corpus ne permet ni de l'établir ni de l'écarter — c'est la question à poser au prochain semestre.
CE QUI EXISTE DÉJÀ
Un principe : aucune conclusion sans preuve identifiable. Chaque affirmation renvoie à son passage – verbatim, document, page.
Une version de démonstration est ouverte, avec un exemple de rapport téléchargeable à la fin de chaque outil.
La construction
Les outils existent. Ce qui leur donne de la valeur chez vous est la calibration. Elle part de ce que votre équipe produit déjà : interviews, thèses écrites, notes de suivi, comptes rendus de comité. Ce corpus est analysé, puis confronté à vos gérants et à vos analystes pour expliciter ce qui mérite l’attention, ce qui ne suffit pas à changer une thèse et ce qui doit déclencher une nouvelle question.
Les outils construits dépendent de ce qu'on trouve à cette étape. Ceux qui existent déjà sont un point de départ, pas une liste fermée.
01
Calibration
Entretiens, analyse de vos notes, arbitrages sur ce qui compte et ce qui ne compte pas. Livrable : la spécification écrite de votre méthode, et les premiers outils calibrés dessus.
02
Mise à l'épreuve
Les outils tournent sur vos valeurs, autour de vos périodes de publication. Votre équipe passe en autonomie, vos retours corrigent la calibration.
QUI CONSTRUIT
Jean-Louis HUA
Fondateur, Evidence Desk
En testant les outils d'IA disponibles sur mes propres dossiers, j'ai retrouvé chaque fois la même limite : ils lisent vite et résument correctement, mais ils n'ont aucune idée de ce qui compte pour vous. J'ai construit ceux qui manquaient.