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Trove se connecte aux CRM et aux applications de fichiers que le cabinet utilise déjà et répond à partir de ces éléments, sans étape d'import ni nettoyage préalable. Il lit ensemble les dossiers de deals, les courriels et les analyses passées, si bien qu'une requête sur une société puise dans tout ce que le cabinet a stocké à son sujet. La société estime la mise en place à environ 30 minutes.

Les données financières sont désordonnées et fortement imbriquées, et la recherche par mot-clé s'y casse les dents. Trove construit un graphe de connaissances qui organise les éléments autour des entreprises, des personnes et des marchés, ce qui permet aux agents une récupération et une analyse plus utiles. Ce graphe est la couche qui distingue un assistant conscient du cabinet d'un chatbot généraliste.

Les agents mènent un travail en plusieurs étapes comme le ferait un associé, de la sélection d'une opportunité à la production d'un rapport. La société crée et maintient des agents sur mesure pour les flux courants de chaque cabinet, et cite la sélection de dossiers, la due diligence et le suivi de portefeuille comme les trois piliers. Parce qu'ils partent du contexte du cabinet, les premières sorties collent davantage aux formats maison qu'un assistant sans mémoire.

Les cabinets obtiennent des tableaux qui suivent les KPI des participations et signalent les risques, comparent une société à ses pairs du secteur, aux dossiers passés et au pipeline actif, et notent banquiers, prestataires et prêteurs. Les vues remontent au niveau du cabinet pour les décisions de direction et se mettent à jour quand les données sources changent, au lieu d'être refaites à la main.

Chaque réponse cite le document d'origine, si bien qu'un relecteur peut ouvrir l'original et vérifier l'affirmation au lieu de faire confiance aveuglément à la sortie. Pour des équipes qui doivent défendre un chiffre devant un comité d'investissement, cette traçabilité rend l'outil utilisable dans de vraies décisions.

Trove tourne dans l'environnement cloud du client, une approche que la société appelle cloud-prem, de sorte que les données restent sur les systèmes du cabinet. Il est certifié SOC 2 Type II, chiffre les données en TLS 1.2+ en transit et en AES-256 au repos, et indique ne jamais entraîner de modèles sur les données clients. Les cabinets qui ne peuvent pas envoyer leurs documents à un service public partagé trouvent ici une voie praticable.

Une connexion MCP permet aux assistants que l'équipe utilise déjà, dont Claude et ChatGPT, d'atteindre le contexte du cabinet par un seul lien. Trove la présente comme à venir, et non comme disponible aujourd'hui. L'objectif est d'éviter un remplacement complet : le cabinet garde les outils qu'il aime et y ajoute son propre savoir.