Les principaux enseignements du webinaire Agicap « Comment prompter l'IA en finance »

Introduction

Dans un paysage financier en rapide évolution, l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans les fonctions financières n'est plus une perspective lointaine, mais une réalité actuelle. Ce fut le thème central d'un récent webinaire Agicap explorant comment l'IA, et plus spécifiquement l'ingénierie des prompts, peut transformer les opérations quotidiennes des directeurs financiers et des trésoriers dans les PME (petites et moyennes entreprises) et ETI (entreprises de taille intermédiaire).

Le webinaire a réuni deux expertes : Anne-Claire Chanvin, directrice financière à temps partiel et fondatrice de Finup 360, et Kelly Roussel, ingénieure IA chez Agicap. Anne-Claire Chanvin possède plus de 10 ans d'expérience en finance, ayant travaillé dans des grands groupes tels que PwC et L'Oréal, et se spécialise désormais dans l’accompagnement en gestion financière et la formation à l'IA. Kelly Roussel, quant à elle, fait partie de l'équipe Lab d'Agicap dédiée à l’innovation, se concentrant sur l'IA générative et son intégration dans les solutions d'Agicap pour offrir une valeur supplémentaire aux équipes financières.

Cet article détaille les principaux enseignements du webinaire, offrant un aperçu des meilleures pratiques en ingénierie de prompts, plusieurs rappels en matière de sécurité, des cas d'usage pratiques, et le détail des dernières innovations parmi les outils financiers.

1. Maîtriser l'ingénierie de prompts en finance

1.1. L'importance des prompts structurés pour surmonter les difficultés les plus courantes

Un thème central du webinaire était le rôle crucial des prompts bien structurés pour tirer parti de l'IA de manière efficace. Anne-Claire Chanvin a souligné que « tout le monde peut écrire un prompt, mais il y a une méthodologie à suivre pour obtenir de bons résultats ». Elle a introduit la méthode SCRIPT — Situation, Contexte, Rôle, Instruction, Précision, et Ton — comme cadre pratique pour créer des prompts efficaces.

Le chat interactif du webinaire a révélé que de nombreux professionnels de la finance rencontrent plusieurs défis quand ils utilisent des outils IA. Les doutes concernant la fiabilité des résultats fournis par les outils d'IA étaient un sujet brûlant, mais un autre défi significatif était la traduction de besoins spécifiques complexes en prompts que l'IA peut comprendre et traiter efficacement. De nombreux professionnels peinent à exprimer leurs besoins de manière à obtenir des résultats exploitables.

La méthode SCRIPT (Situation, Contexte, Rôle, Instruction, Précision, Ton) résout ce problème. En décomposant les demandes en composantes claires et détaillées, les équipes financières peuvent combler le fossé entre leur expertise métier et les capacités de l'IA. Par exemple, lorsqu'on demande à un chatbot IA d'identifier les risques financiers associés à une croissance rapide, il est essentiel de fournir un contexte détaillé (tel que le modèle économique et les KPI pertinents), des instructions claires (par exemple, lister cinq risques majeurs), et de spécifier le format de sortie souhaité. Cette approche garantit que l'IA fournit des réponses pertinentes, exploitables et contextualisées, un peu comme si l’on donnait des instructions à un nouveau membre de l'équipe.

L'incertitude quant aux tâches faisables par un outil IA était également un obstacle courant. Le webinaire a encouragé les participants à commencer par des « victoires faciles » — des tâches manuelles, répétitives, sujettes aux erreurs et facilement automatisables. Des exemples incluent la synthèse de documents, la rédaction d'e-mails standards, ou la génération de rapports de routine. En commençant par ces applications à faible risque, les équipes financières peuvent se familiariser et gagner en confiance avec les outils d'IA, élargissant progressivement leur utilisation à des analyses plus complexes et à des fonctions stratégiques à mesure que leur expertise grandit.

1.2. Itération et amélioration continue

Un point clé à retenir était que l'ingénierie de prompts est un processus itératif. Comme l'a noté Anne-Claire Chanvin, « Avoir un bon prompt n'est pas toujours suffisant ; il faut itérer ». Tout comme vous détailleriez davantage les instructions à un nouveau collègue, les prompts doivent être testés et corrigés en fonction des résultats produits par l'IA. Des techniques avancées telles que la décomposition de requêtes complexes en sous-questions (méthode de la “chaîne de pensée”) ou encore indiquer à l’outil IA d’auto-évaluer ses réponses améliorent la précision et la pertinence des résultats.

1.3. Exemples pratiques

La session a également inclus des démonstrations pratiques pour montrer la précision des résultats générés par l'IA.

L'un des premiers exemples s'est concentré sur la communication — un défi quotidien pour tout département financier. En utilisant un prompt bien structuré, le chabot IA a été chargé de rédiger un e-mail interne pour informer une équipe financière de la migration vers Agicap pour la gestion de trésorerie. En spécifiant le rôle (« Responsable Financier »), le contexte (une équipe de 15 personnes, dont deux trésoriers), l'instruction (rédiger un e-mail informatif et chaleureux), et les détails souhaités (mettre en avant les principaux avantages et annoncer une session de démonstration), l'IA a généré un message qui était non seulement clair et professionnel, mais aussi adapté à la situation spécifique de l'équipe.
Cet exemple a démontré comment l'IA peut faire gagner du temps sur les communications de routine tout en assurant cohérence et clarté.

Un autre cas d'usage pratique a abordé le défi de la synthèse de documents réglementaires complexes. Les intervenants ont montré comment l'IA peut être paramétrée pour résumer une norme IFRS de 30 pages en cinq objectifs clés, en utilisant un langage technique approprié pour un directeur comptable. Les intervenants ont également montré comment obtenir un tableau comparatif des changements entre les anciennes et nouvelles normes, illustrant la capacité du chatbot IA à traiter et reformater de grands volumes d'informations en résultats exploitables. Cette capacité est particulièrement précieuse pour les équipes financières qui doivent rester informées des réglementations en évolution et communiquer leurs implications efficacement à travers l'organisation.

2. Garantir la sécurité et la confidentialité des données

2.1. Comprendre les risques

La sécurité et la confidentialité sont primordiales lors de l'intégration d’outils IA pour les équipes financières. Les intervenants ont abordé les risques d'erreurs, d'hallucinations et d'exposition de données sensibles qui sont inhérents aux modèles d'IA générative. Comme l'a expliqué Anne-Claire Chanvin, « Il est important d'avoir toujours une vérification humaine et d'être sceptique, tout comme vous le seriez avec un nouvel employé ».

Le webinaire a présenté plusieurs meilleures pratiques pour protéger les données financières sensibles :

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  Utiliser des outils IA pensés pour des entreprises de grande taille (par exemple, Copilot de Microsoft ou Gemini de Google). Cela garantit un respect des normes de protection des données.

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  Désactiver la prise en compte pour l’entraînement des modèles des données que vous fournissez.

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  Anonymiser les données le plus possible, surtout lors de l'utilisation d'outils IA externes ou gratuits.

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  Limiter le partage d'informations sensibles et utiliser des exemples génériques pour le brainstorming ou l'automatisation des processus.

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  Établir et communiquer des politiques internes claires sur l'utilisation de l'IA, et s'assurer que tous les membres de l'équipe sont formés et conscients de ces directives.

2.2. Le rôle de la supervision humaine

Malgré les avancées dans le secteur de l'IA, la supervision humaine reste essentielle. Les professionnels de la finance doivent valider les résultats de l'IA, surtout lorsqu'il s'agit de décisions financières réglementaires ou à forts enjeux. Cette approche duale — tirer parti de l'IA pour l'efficacité tout en maintenant un contrôle humain rigoureux — assure à la fois innovation et conformité.

Premièrement, cela sert de garde-fou contre les erreurs et les « hallucinations » — des cas où l'IA génère des informations plausibles mais incorrectes ou trompeuses. Même avec des prompts bien structurés et des modèles avancés, l'IA peut mal interpréter le contexte, négliger des nuances, ou appliquer une logique qui n'est pas alignée avec les politiques spécifiques de l'entreprise ou les exigences réglementaires. La révision par un professionnel de la finance garantit que les résultats sont non seulement techniquement corrects, mais aussi contextuellement appropriés et alignés avec les objectifs de l’entreprise.

Deuxièmement, la validation humaine est cruciale pour la conformité et l'auditabilité. La reporting financier, les publications réglementaires et les contrôles internes demandent un niveau d'inspection et de documentation que l'IA seule ne peut garantir. En vérifiant systématiquement les analyses, rapports ou recommandations générés par l'IA, les équipes financières peuvent s'assurer que tous les résultats répondent aux normes internes et aux réglementations externes, réduisant ainsi le risque de non-conformité ou de dommages à la réputation.

De plus, la supervision humaine permet une amélioration continue de l'utilisation des outils IA. En analysant où les résultats de l'IA sont insuffisants ou nécessitent des ajustements, les équipes financières peuvent affiner leurs prompts, fournir un meilleur contexte et développer une compréhension plus profonde de la manière de tirer le meilleur parti de l'IA. Ce processus itératif améliore non seulement la qualité des résultats, mais renforce également les connaissances organisationnelles et la confiance dans les outils d'IA.

3. Cas d'usage concrets de l'IA en finance

3.1. Communication et documentation

L'IA peut considérablement améliorer la communication au sein des équipes financières. Les cas d'usage incluent la rédaction de mémos, de procédures et de rapports, la réponse aux e-mails, la traduction de documents et la synthèse de contrats longs. Des outils comme Copilot et Gemini peuvent automatiser ces tâches, libérant un temps précieux pour des activités à plus forte valeur ajoutée.

3.2. Analyse et prise de décision stratégique

L'IA soutient l'analyse avancée et la planification stratégique, du brainstorming des décisions d'investissement à la modélisation de scénarios financiers. Par exemple, l'IA peut aider à comparer les conséquences d’un leasing plutôt qu’un achat, identifier des opportunités de croissance de revenus, ou modéliser des plans de financement pour de nouveaux projets. L'intégration de code Python dans Excel pour la prévision et la modélisation est une avancée prometteuse pour les équipes financières.

3.3. Formation, support et automatisation des processus

L'IA peut servir d'assistant virtuel pour la formation et le support, guidant les utilisateurs à travers des logiciels ou processus inconnus, et même aidant à améliorer les compétences linguistiques pour les interactions financières internationales. De plus, l'IA peut automatiser des tâches de routine telles que la création d'alertes dans des feuilles de calcul, l'optimisation des processus de suivi client, la génération de diapositives pour le conseil d'administration, et la création de listes de vérifications pour les clôtures mensuelles ou les audits.

3.4. Reporting et tableaux de bord améliorés

Kelly Roussel, ingénieure IA chez Agicap, a présenté les dernières fonctionnalités de tableaux de bord alimentés par l'IA dans Agicap. « L'idée est d'enrichir notre fonctionnalité de tableau de bord existante avec l'IA, permettant aux utilisateurs de créer des graphiques et des tableaux directement via le langage naturel », a-t-elle expliqué. Cette innovation permet aux équipes financières de générer des rapports et visualisations personnalisés sans effort, avec l'assistant IA accédant à toutes les données pertinentes et exécutant des calculs complexes à la demande.

Conclusion

Le webinaire Agicap a fourni un aperçu complet de la manière dont l'IA peut être intégrée de manière efficace et sécurisée dans les départements financières. Les principaux enseignements incluent :

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  L'importance des prompts structurés et contextualisés pour maximiser l'efficacité des outils IA.

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  La nécessité d'un fonctionnement itératif et d'une supervision humaine.

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  Les meilleures pratiques concernant la sécurité des données et la confidentialité.

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  Une large gamme de cas d'usage pratiques, de la communication à l'analyse avancée et à l'automatisation.

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  L'engagement d'Agicap envers l'innovation, avec de nouvelles fonctionnalités alimentées par l'IA conçues pour simplifier et améliorer la gestion financière.

Les responsables d’équipes financières sont donc encouragés à :

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  Réviser et mettre à jour les politiques internes d'utilisation de l'IA.

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  Former les équipes à l'ingénierie de prompts et à la protection des données.

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  Expérimenter avec des outils alimentés par l'IA pour les tâches de routine et stratégiques.

L'intégration de l'IA dans la finance n'est pas seulement une mise à niveau technologique — c'est un impératif stratégique pour les PME et ETI cherchant à rester compétitives et agiles. Comme l’ont expliqué les panélistes de la table ronde  “La Trésorerie en 2030” organisée par Agicap, rédiger de bons prompts est désormais une compétence essentielle pour les équipes financières — au même titre que la maîtrise d’Excel.

Nous vous invitons à tester les solutions alimentées par l'IA d'Agicap pour rester à la pointe dans le monde en évolution de la gestion de trésorerie. Comme expliqué pendant le webinaire, « C'est un sujet qui évolue quotidiennement… ce que nous avons présenté aujourd'hui pourrait être complètement différent dans six mois. »

Lien vers le replay du webinaire : https://agicap.ondemand.goldcast.io/on-demand/96c7fef6-8624-4c91-a575-4f7c3b3feec5