Optimiser les processus, fiabiliser les prévisions et libérer du temps stratégique : l'IA générative redéfinit les standards opérationnels de la Finance. Voici des leviers concrets pour directeurs financiers, afin de déployer cette technologie et de piloter la performance de l'entreprise avec une précision accrue.
L'adoption de l'IA générative connaît une croissance rapide dans le monde de l'entreprise. Grâce à sa capacité à générer rapidement de nouveaux contenus à grande échelle, elle fait économiser aux équipes de tous secteurs et de toutes fonctions un nombre d'heures important qu'elles peuvent réaffecter à des tâches plus stratégiques.
L'un des domaines où l'IA générative a le plus d'impact est la Finance d'entreprise, où l'IA est utilisée pour synthétiser de vastes jeux de données en insights prédictifs, scénarios, rapports et documents prêts pour l'audit.
Les DAF suivent de près l'évolution de la situation, car l'IA générative s'attaque directement à leurs défis les plus complexes : fournir des insights plus rapidement et améliorer la qualité des prévisions et des analyses, et ce, sans augmenter les effectifs.
L'IA générative permet aux directions financières de dépasser la simple analyse de données pour automatiser la production de contenu et la gestion des exceptions. Elle permet notamment de :
Automatiser les tâches de routine : élimination du travail répétitif, comme les rapprochements et la saisie des données, pour permettre aux équipes Finance de se consacrer à des projets à fort impact
Synthétiser les données complexes : traitement de jeux de données volumineux et transformation de ces derniers en scénarios, tableaux de bord et insights sur lesquels les dirigeants non techniques peuvent agir
Générer des scénarios prédictifs : modélisation des résultats de l'entreprise, des chocs de revenus aux fluctuations de coûts, afin que les décideurs puissent tester leurs stratégies avant de s'engager
Améliorer le contrôle de la conformité : analyse en continu des transactions, signalement des anomalies et génération d'enregistrements prêts à être audités, ce qui permet de renforcer la surveillance et de réduire les risques réglementaires
Soutenir l'analyse stratégique : possibilité pour les analystes de consacrer du temps à l'analyse de scénarios, au suivi des tendances et à la recherche d'opportunités plutôt qu'aux tâches administratives chronophages
Lorsqu'elle est appliquée de manière réfléchie, l'IA générative ne se limite pas à accélérer les processus existants : elle valorise le rôle de la Finance comme générateur de valeur pour élaborer la stratégie et guider l'entreprise vers l'avenir.
Pour les DAF, les compétences clés essentielles en Finance, comme la culture des données, l'analyse avancée et autres, s'alignent déjà sur les capacités des solutions d'IA.
L'intelligence artificielle transforme la fonction Finance en automatisant les tâches, allant de la planification stratégique à la gestion des risques. Voici sept domaines d'application incontournables pour déployer cette technologie :
1. La planification financière et les prévisions
2. Le reporting financier automatisé
3. L'automatisation de la comptabilité fournisseurs et clients
4. La gestion des risques et le contrôle de la conformité
5. La gestion de la trésorerie
6. Les relations avec les investisseurs
7. L'audit et les contrôles
Les projections sont souvent obsolètes lorsqu'elles parviennent à la direction. Les équipes passent des semaines à retravailler leurs hypothèses, pour finalement se rendre compte qu'elles sont passées à côté de changements critiques du marché ou de la chaîne d'approvisionnement. Les dirigeants se retrouvent alors à devoir prendre des décisions fondées sur des informations obsolètes.
Ce que peut apporter l'IA générative :
Modélisation dynamique de scénarios : établissement de prévisions qui sont automatiquement actualisées dès l'arrivée de nouvelles données, pour des projections constamment à jour
Test de résistance des hypothèses : simulation de chocs, tels que des hausses de taux, des ruptures de stock ou des pics de demande, pour montrer comment les plans résistent à la pression
Mises à jour automatisées : réduction du travail manuel sur les feuilles de calcul en intégrant des données en temps réel et en recalibrant les modèles en continu
Grâce à l'IA générative, la Finance peut s'orienter vers des modèles de planification continue et orienter l'entreprise avec des insights tournés vers l'avenir, toujours précis et à jour.
La clôture des comptes est un processus notoirement chronophage. Les équipes passent d'innombrables heures à consolider les données, à rapprocher les incohérences et à mettre en forme des rapports pour les dirigeants. Souvent, trop d'efforts sont consacrés à la production de rapports et pas assez à l'analyse de ce qu'ils signifient réellement.
Ce que peut apporter l'IA générative :
Rédaction automatisée : production de rapports de gestion, d'analyses des écarts et de résumés à l'intention de l'équipe dirigeante en quelques minutes
Analyse des inducteurs : mise en lumière des véritables facteurs à l'origine de l'évolution des revenus, des coûts ou des marges, au lieu d'un simple affichage des chiffres bruts
Consolidation des données : extraction des informations de plusieurs systèmes pour en faire un seul résultat cohérent
Tout cela se traduit par un processus de clôture plus rapide et plus riche en insights. Les équipes Finance peuvent ainsi se libérer des tâches administratives pour se concentrer sur l'interprétation des résultats et le conseil à la direction. L'intelligence artificielle accélère les processus mécaniques, tandis que les équipes humaines ajoutent du jugement et du contexte.
Les cycles de paiement constituent une source fréquente de friction dans la fonction Finance. Le traitement manuel des factures ralentit les approbations, les enregistrements non concordants entraînent des retards et le manque de cohérence dans la communication peut nuire aux relations avec les fournisseurs et les clients. Cela se traduit par une dégradation de la trésorerie et par une confiance amoindrie dans l'ensemble de la chaîne de valeur.
Ce que peut apporter l'IA générative :
Saisie des factures : numérisation et catégorisation des factures plus rapides et avec moins d'erreurs, réduisant ainsi le goulot d'étranglement en début de cycle
Rapprochement automatisé : comparaison en temps réel des factures aux bons de commande et aux paiements, réduisant ainsi les litiges et les retards d'approbation
Communication ciblée : création de rappels de paiement ou de suivis qui reflètent l'historique du compte et adoptent un ton adapté, favorisant ainsi des interactions plus fluides avec les clients et les fournisseurs
Un logiciel de traitement de facture alimenté par l'IA générative offre aux équipes Finance des flux de trésorerie plus prévisibles et un fonds de roulement plus solide. Les dirigeants doivent toujours surveiller l'exactitude et l'alignement sur la stratégie, mais l'IA générative supprime la charge administrative répétitive liée à la gestion des comptes fournisseurs et clients, afin que les équipes puissent se concentrer sur les exceptions et les activités à plus forte valeur ajoutée.
Les fonctions de gestion des risques et de conformité sont plus sollicitées que jamais. Les équipes Finance doivent suivre l'évolution croissante des volumes de transactions tout en démontrant aux régulateurs et aux auditeurs que les contrôles sont rigoureux et la documentation exhaustive. Le défi réside dans la capacité à se développer : les révisions manuelles ne peuvent pas suivre le rythme, et les problèmes ne sont souvent détectés qu'après coup.
Ce que peut apporter l'IA générative :
Détection d'anomalies en temps réel : surveillance en continu des transactions et signalement de toute activité qui dévie des comportements habituels
Documentation réglementaire : génération automatique de rapports conformes aux exigences réglementaires, réduisant ainsi le temps et les coûts de préparation des audits
Modélisation de scénarios : test des schémas de fraude potentiels ou des changements de réglementation afin d'identifier les vulnérabilités avant qu'elles ne deviennent de véritables problèmes
Bien utilisées, ces capacités permettent aux DAF de détecter les problèmes plus tôt et de consolider leur conformité réglementaire tout en réduisant le temps dédié aux vérifications de routine.
Les fonctions de trésorerie évoluent entre gestion des liquidités, du risque et de la volatilité des marchés. Le défi réside dans le fait que les outils de prévision traditionnels accusent souvent un retard par rapport à la réalité, obligeant les trésoriers à réagir alors que les conditions ont déjà évolué.
Ce que peut apporter l'IA générative :
Prévisions de liquidités : actualisation automatique des projections au fur et à mesure que de nouveaux flux entrent et sortent, offrant aux dirigeants une vision en temps réel des positions de trésorerie
Simulations de chocs de marché : modélisation d'événements soudains (fluctuations de devises, variations de taux ou tensions géopolitiques) pour tester la résistance des stratégies avant leur mise en œuvre
Aide à la décision : présentation de scénarios en parallèle qui permettent aux trésoriers de comparer les options et de choisir la voie la plus résiliente
Grâce à ces capacités, les responsables de la trésorerie ont la possibilité d'agir en amont des disruptions au lieu de réagir après coup. Les DAF peuvent affiner en continu les mouvements de financement et de couverture afin d'aligner leurs actions sur les conditions du marché au fur et à mesure de leur évolution.
Les relations avec les investisseurs sont l'une des fonctions les plus visibles de la Finance, lorsque la précision et la rapidité influent directement sur la confiance des marchés. L'enjeu est clair : les équipes chargées des relations avec les investisseurs doivent répondre rapidement aux questions des analystes et aux préoccupations des investisseurs, tout en s'assurant que chaque déclaration soit cohérente et conforme à la réglementation.
Ce que peut apporter l'IA générative :
Rédaction de scripts : création d'ébauches de scripts et de présentations pour les annonces de résultats, réduisant ainsi le temps de préparation
Préparation des questions-réponses : anticipation des questions probables des analystes et proposition de réponses structurées et conformes
Mises à jour spécifiques à un segment : élaboration de communications sur mesure pour différents groupes d'investisseurs, des institutions aux actionnaires individuels
Bien gérée, l'IA générative permet aux équipes chargées des relations avec les investisseurs de fournir des informations plus vite sans compromettre la qualité. Cette technologie accélère le processus de rédaction, tandis que les professionnels affinent le ton, le contexte et la précision pour protéger leur crédibilité et développer des relations plus solides avec les investisseurs.
L'audit et les contrôles préservent l'intégrité de l'entreprise, mais les équipes sont souvent noyées dans la documentation et les révisions manuelles. Les tensions résultent de l'équilibre à trouver entre la nécessité d'un contrôle approfondi et le volume de transactions et de preuves requises.
Ce que peut apporter l'IA générative :
Création de documents de travail : génération automatique de la documentation nécessaire aux audits, réduisant ainsi la charge administrative
Alertes d'exception : signalement en temps réel des transactions inhabituelles pour des investigations plus approfondies
Mise en œuvre de l'audit continu : surveillance en continu plutôt que de s'appuyer uniquement sur des contrôles périodiques
Grâce à ces capacités, le processus d'audit s'affranchit des documents pour porter essentiellement sur les insights. Les tâches administratives de routine et le suivi des exceptions peuvent être automatisés, ce qui donne aux auditeurs plus de temps pour rechercher les causes profondes des anomalies et évaluer l'efficacité des contrôles.
L'approche la plus avisée pour adopter l'IA générative consiste à procéder par étapes, en s'appuyant sur de petites victoires pour créer une dynamique.
Pour les directions financières, la question n'est pas de savoir s'il faut ou non explorer l'IA générative, mais comment la déployer de manière responsable. L'approche la plus avisée consiste à procéder de manière itérative.
Pour garantir le succès de l'adoption, structurez votre démarche autour de trois axes :
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De l’optimisation des processus à la valorisation du capital humain, comment l’intelligence artificielle redéfinit-elle le paysage des ressources humaines ? Hubert Cotté (Workday France), Claire Allaria (Pfizer) et Romain Javillier (Act-On Group) répondent à la question sur le plateau de BFM Business.
