Dreamdata a construit l'équipe finance qu'ils voient venir. Elle tourne sur Light.

Peter a un test simple pour savoir si une pile financière fonctionne vraiment : peut-elle construire un échéancier de produits constatés d'avance à partir des données commerciales ? Celle de Dreamdata ne le pouvait pas. Le reporting commercial et le reporting financier vivaient dans des mondes différents. HubSpot pouvait afficher l'ARR, mais la finance devait encore reconstituer la transaction sous-jacente. Et pour une équipe qui voulait que des agents fassent une plus grande part du travail, des systèmes déconnectés n'étaient pas seulement inefficaces. C'était une impasse.

Les trois entités sont passées en production le 1er avril 2026. Entités, départements et centres de coûts vivent désormais comme des axes analytiques sur la transaction elle-même, au lieu d'être enfouis dans des codes de compte. Mais Dreamdata n'a pas attendu la fin de la migration pour commencer à construire.

Cette phrase va au cœur de la façon dont Dreamdata pense la finance. Le but n'est pas de poser de l'IA sur les mêmes vieux processus, c'est de décider quel travail a besoin d'une personne, puis de construire des agents pour le reste. Light leur fournit l'infrastructure financière en dessous. Dreamdata apporte la logique propre à Dreamdata.

Dreamdata a d'abord construit beaucoup de ses agents à côté de Light, en prenant l'API et les données de Light comme socle. La prochaine étape consiste à ramener une plus grande part de ce travail dans la plateforme elle-même.

Peter a plaidé la cause auprès de notre équipe produit en juillet. Light doit construire pour des milliers d'entreprises, Dreamdata n'a à construire que pour Dreamdata. Son équipe peut donc consacrer plus de calcul, plus de contexte et plus de tokens à résoudre une tâche financière très précise, parce que l'alternative n'est pas un logiciel moins cher, c'est un recrutement de plus.

C'est aussi la direction que nous prenions déjà avec Light. Les Agents personnalisés sont arrivés dans le compte de Dreamdata en août, donnant à l'équipe un moyen de ramener directement dans la plateforme davantage des workflows qu'elle avait prototypés hors de Light, tout en gardant la logique métier propre à Dreamdata là où elle doit être.

L'App Store suit le même schéma. Dreamdata avait besoin d'une intégration avec la paie Zenegy, alors ils l'ont construite eux-mêmes, ce qui a validé le cas d'usage. Light a ensuite construit l'app Zenegy de production pour l'App Store. Elle est en ligne aujourd'hui et s'installe directement dans Light, si bien que Dreamdata n'a plus à maintenir sa propre version. Dreamdata construit ce dont il a besoin, Light en tire les enseignements, et les meilleures idées peuvent devenir de l'infrastructure pour tous.

Les bureaux de Dreamdata à Copenhague sont à dix minutes des nôtres, et cette proximité s'est transformée en une boucle produit très directe. Kyle et l'équipe produit ont animé des ateliers avec Peter et Andreas dans leurs bureaux, et Andreas a passé des heures à classer par priorité les retours sur les cartes avec l'équipe. Des fonctionnalités sont passées de la conversation au produit en quelques semaines.

L'endpoint des soldes de trésorerie existe parce que Peter l'a demandé. La vue de balance âgée clients est sortie des mêmes sessions, remplaçant une analyse que Dreamdata assemblait à la main.

La relation va dans les deux sens. Dreamdata construit sur Light des choses dont nous apprenons, et notre équipe produit se sert de ces workflows pour définir comment la couche IA de Light elle-même doit fonctionner. Ils n'attendent pas que nous leur disions à quoi ressemble l'IA en finance. Ils en construisent leur version, et nous poussent à construire plus vite nous aussi.

Pour la plupart des gens chez Dreamdata, la finance ne se passe pas dans un système financier. Elle se passe dans Slack. Les managers y approuvent les factures, souvent en quelques minutes. Light récupère les justificatifs dans la boîte mail, et s'il en manque un, le porteur de la carte reçoit une demande précise de ce dont la finance a besoin, là où il travaille déjà. Les agents y publient aussi leurs résultats.

Et les données financières ne sont plus réservées à la finance. Le customer success peut vérifier si un client a payé sans demander à la finance ni ouvrir un autre système. C'est ce qui devient possible quand toute l'entreprise travaille sur une seule plateforme agentique moderne.