IA & équipes Finance : comment aller au-delà de l'effet de mode pour obtenir un impact réel
L’intelligence artificielle (IA) n’est plus un concept futuriste ; c’est une force transformatrice qui redéfinit les industries à travers le monde. Dans les équipes Finance, l’IA s’avère être un véritable catalyseur, offrant des outils et des méthodologies capables de rationaliser les opérations, d’améliorer la prise de décision et de débloquer de nouveaux gains de productivité. Cependant, au milieu de tout ce battage médiatique, de nombreuses entreprises peinent à distinguer les fausses promesses des avantages réels.
Pour les petites et moyennes entreprises (PME) et les entreprises de taille intermédiaire (ETI), les enjeux sont particulièrement élevés. Ces organisations fonctionnent souvent avec des équipes réduites et des budgets serrés, ce qui rend crucial l’investissement dans des solutions offrant des résultats mesurables. L’IA offre la possibilité d’automatiser les tâches répétitives, d’améliorer les prévisions de trésorerie et de fournir des informations exploitables—mais uniquement si elle est mise en œuvre correctement.
Cet article synthétise les enseignements d’un récent webinaire organisé par Agicap, avec Christina Chen, PDG de First AI (entreprise de conseil en IA spécialisée dans l’adoption, la formation et le déploiement de solutions IA sur mesure) comme invitée.
Ce webinaire a notamment exploré les moyens pratiques pour que les équipes financières puissent tirer parti des différentes technologies à base d’IA afin de stimuler l’efficacité et l’innovation.
Que vous soyez DAF, trésorier ou cadre de l'équipe Finance, cet article vous fournira des stratégies concrètes, des exemples réels et un grille d’analyse claire pour favoriser l'adoption de l’IA dans votre organisation.
De l’identification des gains rapides aux pièges courants à éviter, nous vous guiderons à travers les étapes cruciales pour que vos projets d'implémentation IA soient bénéfiques à votre entreprise.
Pour intégrer des solutions IA dans son équipe Finance, il faut changer de mentalité
Des projets trop ambitieux à des gains de 1% partout
L’un des principaux enseignements du webinaire a été l’importance de commencer petit. Christina Chen a mis en avant le concept de « 1 % partout », une mentalité empruntée à l’équipe britannique de cyclisme qui a connu un succès olympique en se concentrant sur des gains marginaux. Plutôt que de viser une transformation massive et globale via l’IA, les équipes financières devraient rechercher des améliorations progressives dans leurs flux de travail.
Par exemple, automatiser la révision des factures ou utiliser l’IA pour générer des premiers brouillons de rapports financiers peut permettre d’économiser des heures de travail manuel. Ces petites victoires s’accumulent avec le temps, entraînant des gains d’efficacité significatifs. Chen a partagé un exemple convaincant d’une entreprise de logistique qui utilisait l’IA pour examiner des milliers de factures chaque mois. En automatisant la détection des doublons et les vérifications de conformité, l’entreprise a réduit son délai moyen de traitement et a identifié 21 factures en double dès le premier lot. Cette approche démontre comment commencer par des cas d’usage ciblés peut apporter une valeur immédiate.
Des données pratiques plutôt que des données parfaites
Une idée reçue courante est que l’IA nécessite des données impeccables et parfaitement organisées pour être efficace. Chen a démystifié ce mythe en partageant l’histoire d’une compagnie d’assurance qui avait un étage entier d’employés dédiés au nettoyage des données—un processus qui semblait interminable.
Au lieu d’attendre des données parfaites, les entreprises devraient se concentrer sur des « données pratiques ». Par exemple, une équipe financière confrontée à des données de dépenses désordonnées provenant de systèmes obsolètes peut utiliser l’IA pour automatiser la catégorisation et détecter les anomalies. Bien que l’IA puisse initialement n’atteindre qu’une précision de 70 %, cela représente tout de même une amélioration significative par rapport aux processus manuels. Avec le temps, à mesure que les données s’améliorent, les performances de l’IA s’améliorent également. Cette approche pragmatique garantit que les entreprises peuvent commencer à récolter les bénéfices de l’IA sans être paralysées par un niveau de perfection à atteindre en amont.
Du simple achat d’outils à l’adoption effective
Investir dans des outils à base d’IA n’est que la première étape ; le véritable défi réside dans leur adoption au sein de l’organisation. Chen a souligné l’importance de la conduite du changement et des programmes d’adoption, qui vont au-delà de la formation de base pour s’assurer que les employés utilisent activement l’IA dans leurs tâches quotidiennes.
Par exemple, un projet récent avec une société d’investissement a impliqué un programme d’adoption de 10 semaines pour leur équipe financière. En cartographiant les flux de travail individuels et en créant une bibliothèque de 80 prompts adaptés, l’équipe a atteint un taux d’utilisation de 90% pour ses outils IA. Ce niveau d’adoption a non seulement amélioré la productivité, mais a également favorisé une culture d’innovation au sein de l’organisation.
Le rôle des champions IA
Un autre élément crucial pour une adoption réussie est l’identification de champions pour les projets IA au sein de l’équipe. Ce sont des individus passionnés par ces technologies et capables de jouer le rôle de moteurs pour l’adoption des nouveaux outils. Dans l’exemple de la société d’investissement, un membre de l’équipe est devenu la personne de référence pour les questions liées à l’IA, garantissant que la dynamique se poursuive même après la fin du programme initial d'adoption.
La grille d’analyse pour sélectionner des outils IA
Au-delà du dilemme “construire ou acheter”: l’essor de la configuration
Traditionnellement, les entreprises faisaient face à un choix binaire lors de l’adoption de nouvelles technologies : construire une solution sur mesure ou acheter un produit prêt à l’emploi. Cependant, l’avènement de l’IA a introduit une troisième option : configurer.
L’approche de la « configuration » permet aux entreprises de prendre des outils à base d’IA préconstruits et de les adapter à leurs besoins spécifiques. De nombreux outils comme Microsoft Copilot ou les produits d’OpenAI offrent ces fonctionnalités modulaires et personnalisables.
Au lieu de construire une solution d’IA sur mesure à partir de zéro—un processus qui nécessite beaucoup de temps, de ressources et d’expertise technique—les entreprises peuvent commencer avec un agent d’IA préconstruit et le configurer pour s’aligner sur leurs processus de travail, leurs données et leurs objectifs. Cette approche est non seulement plus rentable économiquement, mais elle accélère également le délai de mise en œuvre.
Une équipe financière de taille moyenne, par exemple, pourrait utiliser un outil d’IA préconstruit pour automatiser ses prévisions de trésorerie. En configurant l’outil pour tenir compte de leurs cycles de paiement uniques, des comportements des clients et des tendances saisonnières, ils peuvent atteindre un niveau de précision qui nécessiterait autrement une solution sur mesure et des investissements considérables.
De plus, le modèle de configuration comble le fossé entre passage à l’échelle et personnalisation. Alors que les solutions prêtes à l’emploi sont conçues pour des montées en charge rapides et un passage à grande échelle au détriment de la personnalisation, la configuration permet aux entreprises d’ajouter du contexte et de la spécificité pour générer un impact supplémentaire.
Cette approche hybride est particulièrement précieuse pour les PME et les ETI, qui manquent souvent de ressources pour un développement entièrement personnalisé mais ont néanmoins besoin de solutions adaptées à leurs défis spécifiques.
Cas d'usage à fort impact
L’IA est particulièrement efficace pour les tâches répétitives et intensives en données. Certains des cas d’utilisation à fort impact mis en avant lors du webinaire incluent :
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Prévisions de trésorerie : Utiliser l’IA pour analyser les données historiques et prédire les tendances futures de trésorerie.
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Catégorisation des factures : Automatiser la classification des transactions pour gagner du temps et réduire les erreurs.
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Analyse des écarts budgétaires : Générer des premiers brouillons de rapports budgétaires et identifier les écarts clés.
Par exemple, l’assistant IA d’Agicap peut analyser les données financières d’une entreprise pour répondre à des questions telles que : « Aurai-je suffisamment de trésorerie à court terme pour effectuer un paiement de 150 000€ dans trois jours ? » Ce niveau d’information permet aux équipes financières de prendre des décisions éclairées plus rapidement.
Cas d'usage à faible impact
Bien que les solutions IA excellent dans de nombreux domaines, les performances seront médiocres sur certaines tâches. Ces cas d’utilisation à « faible impact » impliquent généralement des tâches ponctuelles, un haut niveau de jugement ou une prise de décision stratégique.
Par exemple, élaborer une stratégie financière à long terme ou négocier des contrats complexes nécessite souvent une compréhension nuancée, une intelligence émotionnelle et la capacité de peser plusieurs variables—des domaines où l’expertise humaine surpasse encore l’IA.
De plus, les tâches peu fréquentes ou très spécialisées peuvent ne pas justifier l’investissement dans une solution IA. Par exemple, réaliser un audit annuel ou se préparer à un contrôle réglementaire ponctuel ne sont pas des cas d’usage pour lesquels l’automatisation par l’IA serait pertinente. Dans de tels cas, le temps et les efforts nécessaires pour entraîner les modèles d’IA ou la configurer pour la tâche peuvent dépasser les avantages potentiels.
Cependant, cela ne signifie pas que l’IA n’a aucun rôle à jouer dans ces domaines. Elle peut toujours servir d’assistant précieux, fournissant des synthèses de données, générant des premiers brouillons ou offrant des analyses de scénarios. La clé est d’utiliser l’IA comme un complément à l’expertise humaine, plutôt qu’un remplacement.
Les pièges courants à éviter
Le cimetière des pilotes
L’une des erreurs les plus courantes est de rester coincé dans le « cimetière des pilotes », où les initiatives IA restent en phase de test et ne passent jamais à une mise en œuvre complète. Cela se produit souvent en raison d’un manque d’objectifs clairs, d’une gestion de projet insuffisante ou d’une incertitude quant à l’industrialisation.
Pour éviter cela, les entreprises doivent commencer par définir des objectifs spécifiques et mesurables pour le pilote. Par exemple, au lieu de viser vaguement à « améliorer l’efficacité », fixez un objectif tel que « réduire le temps de traitement des factures de 30 % ». Des objectifs clairs fournissent un point de référence pour évaluer le succès et facilitent la décision de d’élargir ensuite l’initiative.
Il est tout aussi important de planifier. Avant de lancer un pilote, les équipes financières devraient établir une feuille de route pour savoir comment généraliser les test réussis. Cela inclut l’identification des ressources nécessaires, la définition des délais et l’alignement sur les objectifs métiers plus larges. Sans cette planification en amont, même les pilotes les plus prometteurs peuvent perdre leur élan.
Enfin, l’adhésion des dirigeants est cruciale. Les directeurs financiers et autres décideurs doivent défendre l’initiative, allouer les ressources nécessaires et communiquer son importance à l’équipe. Ce soutien de haut niveau peut faire la différence entre un pilote bloqué et une mise en œuvre réussie.
Attendre d’avoir des données parfaites
Comme mentionné précédemment, attendre des données parfaites peut retarder indéfiniment les projets. Au lieu de cela, concentrez-vous sur des données pratiques et utilisez l’IA pour améliorer la qualité des données au fil du temps. Par exemple, un outil d’IA peut être utilisé pour identifier les incohérences ou les lacunes dans les ensembles de données existants, fournissant une feuille de route pour les efforts de nettoyage des données.
De plus, les entreprises peuvent adopter une approche progressive, en commençant par des ensembles de données plus petits et bien définis avant de passer à des ensembles plus complexes. Cela permet aux équipes de gagner en confiance dans les capacités de leurs nouveaux outils IA tout en améliorant progressivement la qualité des données.
Conclusion
L’IA a tout le potentiel pour révolutionner les processus financiers, mais son succès dépend d’une mise en œuvre planifiée en détail et d’importants efforts pour favoriser l’adoption. En se concentrant sur i) des améliorations progressives, ii) en exploitant des données pratiques et iii) en favorisant des champions dans chaque équipe, les PME et les ETI peuvent libérer tout le potentiel des outils à base d’IA.
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