Étude de cas
Conception de prompts responsable et optimisée par l’AI
HCLTech a aidé une entreprise de développement financier à améliorer l'adoption de GitHub Copilot, la productivité des développeurs et la gouvernance grâce à des invites conçues et contextuelles.
Consultation Cloud vs. mise en œuvre Cloud : comprendre la différence
La consultation en infonuagique définit la stratégie, l’architecture et les feuilles de route de migration, tandis que la mise en œuvre infonuagique réalise le déploiement, la migration, les tests et la bascule afin de livrer l’environnement infonuagique prévu.
Plateforme financière autonome
La plateforme financière autonome HCLTech réinvente le fonctionnement des finances en combinant des agents alimentés par l’AI, l’intelligence d’entreprise et la supervision humaine dans un écosystème autonome unique.
La gestion « record-to-report » transformée avec AFP
De la complexité latente à la clarté continue
Optimisation du processus « quote-to-cash » avec AFP
De la perte de revenus à un flux de trésorerie résilient
I2P optimisé grâce à la finance autonome
Des factures aux comptes fournisseurs intelligents
FP&A réinventée grâce à la finance autonome
Des cycles de planification aux décisions prédictives
Plateforme financière autonome : ingénierie des opérations financières intelligentes
Des décisions déconnectées aux résultats autonomes
Transformation autonome du Deal Desk pilotée par l’AI
HCLTech a transformé les opérations mondiales du Deal Desk grâce à l’automatisation alimentée par l’AI, rationalisant la conformité, la gestion des risques, les approbations et les réservations afin d’accélérer les transactions et de renforcer la gouvernance.
Transformation autonome du processus devis à commande favorisant la croissance des marges
La plateforme de finances autonomes de HCLTech a automatisé la tarification, les contrats, l’exécution et l’attribution des stocks afin d’améliorer les marges, de réduire les pertes et d’accélérer la réalisation des revenus.
Comprendre les LLM
Les grands modèles de langage (LLM) alimentent les applications d’AI grâce à une compréhension et une génération avancées du langage. Découvrez leur fonctionnement, les principaux types, les risques, les cas d’utilisation en entreprise et les critères d’évaluation.
Centres de données AI pour une cible mouvante : concevoir pour l’ère de l’inférence
Au AI Infra Summit 2026, Divya Bhanu Singh de HCLTech a examiné pourquoi les décisions liées aux centres de données AI s’orientent désormais vers le ROI, les contraintes d’infrastructure, la réglementation et le déploiement hybride.
