IA et machine learning : l’avenir de la planification financière et les tendances de 2024

L’évolution de l’analyse et de la planification financière en entreprise

Des premières machines à calculer aux dernières solutions d’IA, la technologie a toujours joué un rôle essentiel dans la planification financière. Voyage dans le passé, le présent et l’avenir du FP&A.

Technologie et FP&A : des feuilles de calcul aux modèles d’IA

Si les racines de la comptabilité remontent aux premières civilisations, avec les calculi et les tablettes d’argile (et celles du contrôle de gestion aux années 1920), le FP&A moderne émerge à la fin des années 1970 avec l’introduction des premiers logiciels de feuilles de calcul et de modélisation financière qui révolutionnent les processus financiers.

Dans les années 1980 et 1990, la généralisation des ordinateurs dans les entreprises et le perfectionnement de ces outils permettent une gestion et une analyse plus efficaces des données, ainsi que la création de modèles plus complexes. Toutefois, les processus restent en grande partie manuels.

Au 21e siècle, l’avènement du Big Data et du Cloud transforme radicalement le FP&A. Ils permettent le traitement de volumes massifs de données pour obtenir des informations plus précises et en temps réel concrétisant le concept d’informatique décisionnelle – l’ensemble des outils et des processus utilisés pour exploiter les données afin de piloter une organisation.

Aujourd’hui, l’IA permet d’automatiser les tâches manuelles, d’optimiser les processus financiers et de décupler les capacités d’analyse et de prédiction. Elle constitue la dernière frontière de l’évolution de la FP&A.

La planification et l’analyse financière aujourd’hui

Le FP&A englobe désormais un large éventail de tâches, de la planification budgétaire à l’analyse des performances, en passant par l’élaboration de prévisions en matière de trésorerie et la création de rapports. Les logiciels modernes comme Workday Adaptive Planning permettent aux équipes Finance de consolider des données hétérogènes (financières et opérationnelles, internes et externes) et de mettre en œuvre des processus de planification continue agiles et collaboratifs.

Malgré les progrès, des défis subsistent : explosion du volume et de la complexité des données, prise en compte des critères ESG, nécessité de s’adapter à de nouvelles exigences et à une accélération des changements (économiques, technologiques, réglementaires, etc.)… À la lumière des crises successives, la gestion des risques financiers est également devenue cruciale. 

Le futur de la planification financière

S’appuyant sur une nouvelle génération d’outils boostés à l’IA et au machine learning, l’avenir du FP&A est radieux. Les tendances les plus prometteuses incluent :

• L’utilisation de l’IA pour prédire les tendances financières et identifier les opportunités de croissance.
• Des partenariats stratégiques, avec une collaboration accrue entre les équipes financières et opérationnelles pour une meilleure prise de décision.
• Une planification intégrée, c’est-à-dire l’intégration de la planification financière, opérationnelle et stratégique pour une vision holistique de l’entreprise.
• Des outils de visualisation et de reporting de données plus avancés pour faciliter la communication des résultats financiers. 

L’essor de l’IA et du machine learning dans la planification et l’analyse financière

L’intégration de l’IA dans les processus FP&A est une tendance majeure qui promet de révolutionner la manière dont les entreprises gèrent leurs finances. Cette transformation suscite à la fois enthousiasme et appréhension, car elle offre des avantages significatifs, mais soulève également des questions sur sa mise en œuvre et son impact à long terme.

Qu’est-ce que l’IA en FP&A ?

L’IA appliquée au FP&A désigne l’utilisation de techniques informatiques pour automatiser et améliorer les processus de planification financière, d’analyse et de prévision. Elle englobe un large éventail de technologies, notamment le machine learning (apprentissage automatique, en français) et l’analyse prédictive qu’il convient de définir. 

IA, machine learning et analyse prédictive

L’IA se réfère à des systèmes informatiques qui imitent certaines capacités cognitives humaines, telles que la résolution de problèmes, la compréhension du langage et l’apprentissage, pour accomplir des tâches de manière autonome.

Cette dernière aptitude – l’apprentissage – entre dans le domaine du machine learning, qui permet aux machines d’apprendre à partir de données pour améliorer leurs performances. L’analyse prédictive, quant à elle, utilise le machine learning et l’exploration de données (extraction de connaissances à partir de grandes quantités de données) pour analyser les données historiques et prédire les événements futurs.

Les avantages de l’IA pour l’analyse et la planification financière

L’IA apporte une multitude d'avantages concrets en FP&A parmi lesquels :

• L’IA est capable de fournir des informations en temps réel. Les systèmes d’IA peuvent analyser rapidement des données financières en constante évolution, permettant une prise de décision rapide.
• L’automatisation des tâches répétitives et chronophages, telles que la saisie comptable, entraîne une réduction des coûts opérationnels.
• L’IA minimise les erreurs dans la saisie de données et les calculs financiers, ce qui renforce la fiabilité des données financières.
• Les modèles d’IA sont capables d’analyser de vastes ensembles de données en profondeur, identifiant des tendances cachées, des modèles complexes et des corrélations qui échapperaient à l’œil humain. Cette analyse améliorée permet aux entreprises de mieux comprendre leur situation financière, d’optimiser leur performance et d’anticiper les défis à venir.
• Les systèmes d’IA peuvent fournir des recommandations personnalisées en se basant sur l’historique financier de l’entreprise. Cela aide les décideurs à identifier des opportunités d’optimisation, à gérer les risques et à élaborer des stratégies financières plus efficaces.
  

Les défis de l’IA en FP&A

Cependant, l’IA présente plusieurs défis qu’il est crucial d’appréhender pour tirer pleinement parti de ces avantages. Elle nécessite tout d’abord une mise en place et une gestion appropriées, et donc des compétences techniques dont les entreprises ne disposent pas toujours en interne. Elle requiert également une bonne gestion du changement, avec une intégration progressive dans les processus financiers existants pour favoriser son adoption.

La qualité des données (exactitude, exhaustivité, actualité, etc.) est essentielle pour garantir la fiabilité des résultats produits par modèles d’IA. Cela implique de mettre en place une gouvernance des données mûrement réfléchie visant à résoudre les problèmes de qualité, mais aussi de sécurité et de conformité réglementaire des données. En effet, les systèmes d’IA doivent respecter des normes juridiques et répondre à des enjeux éthiques. Cela nécessite une bonne compréhension des cadres légal et réglementaire, ainsi que des réflexions autour de l’équité, de la transparence et de l’explicabilité des algorithmes (c’est l’IA responsable).

Les possibilités offertes par l’IA en FP&A

Les entreprises qui parviennent à relever ces défis pourront tirer de l’IA d’importants avantages concurrentiels ! L’efficacité et l’automatisation sont au cœur de ces possibilités. 

Comme l’IA permet d’automatiser des tâches répétitives et chronophages, telles que la collecte et la saisie de données, la génération de rapports, et même certaines décisions financières. Cela libère du temps pour les équipes Finance leur permettant de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, comme l’analyse stratégique, et de devenir des business partners au sein de l’entreprise.

De plus, l’IA aide à traiter rapidement d’énormes volumes de données, ce qui améliore la réactivité des entreprises face au changement permanent. C’est la raison pour laquelle elle est intégrée dans Workday Adoptive Planning !  

Le FP&A continuera de jouer un rôle central dans la réussite des entreprises, et son entrée dans l’ère de l’IA et du machine learning est en train de façonner un avenir plus prometteur pour les départements financiers.