L'intelligence artificielle (IA) et le Machine Learning (ML), avec tout leur potentiel de dynamisation des activités d'entreprise, ont à juste titre attiré l'attention des acteurs cherchant à préparer un avenir qui se rapproche à grands pas.
Parallèlement, il existe de nombreuses opportunités pour les entreprises d'utiliser l'IA et le ML dans le cadre de leur parcours de transformation digitale – en particulier au sein de leurs fonctions financières.
« La Finance risque de se retrouver à la traîne dans le domaine de l'IA, de l'automatisation et même de l'analyse traditionnelle », affirme Tom Davenport, auteur de All in on AI: How Smart Companies Win Big With Artificial Intelligence, professeur titulaire du Babson College, membre de la MIT Initiative for the Digital Economy et professeur invité à la Saïd Business School de l'Université d'Oxford.
Lors d'un récent webcast organisé par Fortune et sponsorisé par Workday, Tom Davenport, entouré de Vanessa Kanu, CFO chez TELUS International, Katie Rooney, CFO chez Alight Solutions, et Philippa Lawrence, Vice President et Chief Accounting Officer chez Workday, a abordé les technologies avancées mises en œuvre par les entreprises pour remédier à la pénurie de talents dans le domaine de la Finance.
Tom Davenport mentionne un sondage mené il y a quelques années qui suggérait que les départements RH étaient « largement en avance par rapport à leurs homologues de la Finance en termes d'utilisation d'analyses prédictives et de Machine Learning ».
Cependant, malgré toutes les possibilités offertes par l'IA et le ML pour transformer une entreprise, il ajoute que les technologies existantes pouvaient libérer du temps pour des fonctions de plus haut niveau. Selon lui, la technologie ne remplacera pas les humains.
« L'IA est généralement un outil axé sur les tâches. Elle ne remplace pas des fonctions entières et encore moins des processus de gestion entiers, ajoute-t-il. Pour avoir un impact significatif, vous devez réaliser une variété de petits cas d'usage et les empiler les uns sur les autres. »
Les organisations financières ont également commencé à examiner les cas d'usage de l'IA et du ML pour évaluer comment les activités de service client et de formation des collaborateurs stimulent la performance financière et quantifier la valeur qu'elles apportent à l'entreprise, note Tom Davenport.
Selon lui, les organisations d'audit utilisent déjà l'automatisation pour lire les contrats afin de déterminer les obligations et de mesurer la performance, ajoutant que les directeurs financiers et les auditeurs devront toujours examiner le produit final et approuver les résultats. « Nous ne confierons jamais cette tâche à un système d'IA, parce que nous ne le pouvons pas », précise-t-il.
Selon Tom Davenport, l'IA et le ML restent des fonctions probabilistes. « Le Machine Learning est basé sur des statistiques et des prédictions statistiques, précise-t-il. Lorsqu'un domaine exige absolument d'avoir la bonne réponse, ce sera toujours un humain qui devra s'en charger. »
Si ChatGPT a fait les gros titres ces derniers mois, les plus grandes avancées apportées par la technologie pour les entreprises dans un avenir proche viendront probablement de l'automatisation des tâches répétitives. « L'automatisation des processus robotisés (RPA) offre de nombreuses possibilités pour les tâches financières prévisibles et relativement structurées, qui consistent à extraire des informations d'un système et à les intégrer dans un autre, explique Tom Davenport. C'est vraiment très utile dans ces contextes. »