L’intelligence artificielle (IA) est en voie d’améliorer la fonction finance, et les personnes à la barre de cette fonction sont prêtes à mener le bal. Toutefois, compte tenu du grand nombre de cas d’utilisation et des nombreux points à améliorer, quelle est la meilleure façon de planifier le parcours d’adoption de l’IA de votre organisation? Comment en évaluer et en soupeser les coûts, les avantages et les risques? Comment communiquer la valeur qu’elle représente à vos parties prenantes?
Il s’agit des questions explorées par un groupe de personnes professionnelles pendant l’un de nos cafés-causeries sur la transformation numérique, intitulé « L’IA et le rôle de directeur financier : façonner l’avenir de la fonction finance ». Animé par Stephanie Terrill, cadre responsable de l’IA et leader nationale, Services-conseils – Management de KPMG au Canada, ce café-causerie avait pour invités Steve Suarez, chef de la direction d’HorizonX, et Aris Kossoras, leader mondial, Évaluation comparative des fonctions finance du secteur bancaire de KPMG, Services bancaires.
Poursuivez votre lecture pour obtenir un aperçu des principaux points à retenir de la discussion ainsi qu’un résumé des mesures recommandées.
Premier point à retenir : l’adoption de l’IA en finance ne fait que commencer
Bien que l’IA semble adoptée partout et dans tous les secteurs, un grand nombre d’organisations en sont encore aux premières étapes. Un sondage auprès des personnes participant à notre café-causerie sur la transformation numérique a révélé que seulement 4 % des professionnel·les en finance en sont à une étape avancée de l’adoption de l’IA. En comparaison, 43 % ont affirmé l’avoir adoptée de façon limitée, et plus du tiers (38 %) ont indiqué ne pas l’avoir adoptée encore.
Où votre organisation en est-elle en ce qui concerne l’adoption de l’IA pour la fonction finance?
Les faibles taux d’adoption de l’IA peuvent être attribuables à l’absence de stratégies officielles en matière d’IA pour libérer tout le potentiel intégré de la technologie, et surtout lier l’intégration de l’IA à la valeur de l’entreprise. Seulement 6 % des personnes participant au webinaire disposent d’une telle stratégie, et la majorité (58 %) révèle ne pas en avoir. Ce résultat correspond à ce que les conférenciers ont observé en général sur le marché.
« Nombreuses sont les personnes professionnelles en finance qui se trouvent encore à l’étape de la découverte, de l’évaluation et de la compréhension de l’analyse de rentabilité de l’IA, a déclaré Stephanie Terrill. Selon nos observations, la majorité ne dispose pas d’une stratégie officielle en matière d’IA ou alors s’affaire à l’élaborer. Toutefois, cela correspond à la situation sur le marché et à ce que nous observons à l’échelle mondiale ».
Votre organisation dispose-t-elle d’une stratégie officielle en matière d’intelligence artificielle (IA)?
Deuxième point à retenir : il existe des analyses de rentabilité convaincantes, mais elles ne sont peut-être pas connues
Il ne manque pas de cas d’utilisation de l’IA dans le secteur financier. L’IA pourrait automatiser plus de 90 % des processus transactionnels, rationaliser les cycles de clôture et de planification financière1, réduire ou éliminer complètement les tâches manuelles et jouer un rôle important pour repérer les erreurs et les divergences. Par ailleurs, l’IA et l’apprentissage machine peuvent analyser de vastes quantités de données internes pour améliorer et éclairer les activités d’élaboration de budget, de planification et de prévision d’une organisation.
Comme l’a observé Aris Kossoras, « l’IA et les techniques d’apprentissage machine peuvent améliorer remarquablement vos modèles de planification et de prévision à l’aide de données internes et historiques qui reflètent les signaux externes et la façon dont l’entreprise a réagi aux changements sur le marché, ce qui vous permettra de faire des projections sur le marché.
Il faut surtout tenir compte des capacités de prédiction, a-t-il ajouté. Ces types d’applications donnent les moyens aux personnes à la tête de la direction financière d’une entreprise de façonner l’organisation et de réaliser efficacement un modèle de simulation, ce qui permet de donner rapidement une orientation judicieuse aux décisions financières plutôt que de prendre lentement de mauvaises décisions ponctuelles. »
Toutefois, malgré la grande valeur que peut apporter l’IA, les données groupées du sondage mené pendant notre webinaire révèlent que les dirigeant·es en finance estiment que leur fonction finance a encore du chemin à parcourir pour acquérir une compréhension solide des concepts d’IA et d’IA générative, ainsi que des applications potentielles pour leurs entreprises.
Notre fonction finance a une compréhension solide des concepts d’IA et d’IA générative ainsi que des applications potentielles pour notre entreprise?
Troisième point à retenir : l’analyse de rentabilité de l’IA nécessite une communication claire et des attentes réalistes
Comment les personnes qui chapeautent la direction financière d’une entreprise peuvent-elles communiquer la proposition de valeur de l’IA aux parties prenantes? Selon les conférenciers de notre café-causerie sur la transformation numérique, il faut commencer par montrer qu’en plus de favoriser la productivité et la réduction de coûts au sein de la fonction finance, la technologie contribue directement à la santé financière d’une organisation en offrant de solides capacités de préparation de rapports, de planification et de prévision.
À la suite de la mise en œuvre, l’analyse de la rentabilité de l’IA sur une base continue exige de mesurer, de quantifier et de communiquer les gains de productivité et les économies de coûts qui peuvent être obtenus en apportant cette technologie au sein de la fonction finance. Dans cette optique, il est avantageux d’établir et d’assurer le suivi d’indicateurs clés de performance pour chaque cas d’utilisation (efficacité, rapidité, taux d’erreurs, etc.).
« Lorsque vous regroupez ces mesures pour vous-même et le reste de l’organisation, assurez-vous qu’elles sont claires et compréhensibles », a souligné Aris Kossoras, ajoutant qu’il faut établir des attentes appropriées. « Ces IA sont entraînées en s’inspirant des humains. En tant qu’humains, nous ne nous attendons pas à des résultats parfaits sur toute la ligne. Par conséquent, n’attendez pas de résultats parfaits de votre IA. »
Quatrième point à retenir : votre personnel joue un rôle déterminant pour libérer le plein potentiel de l’IA
L’IA ne remplacera pas la main-d’œuvre humaine, mais les équipes de finance devront se perfectionner et se recycler pour en libérer le plein potentiel. Cela signifie qu’elles devront comprendre comment utiliser l’IA pour faire progresser les activités en finance, augmenter l’efficacité et produire des données utiles pour l’élaboration de stratégies d’entreprise.
« À l’heure actuelle, les équipes de finance s’appuient encore principalement sur des ensembles de compétences en comptabilité, a révélé Aris Kossoras. Toutefois, à l’avenir, il faudra investir pour recycler la main-d’œuvre dans les disciplines liées aux données afin de jouer plus efficacement le rôle de partenaire commercial financier et de contribuer davantage à la création de valeur pour les entreprises ».
Cinquième point à retenir : les risques font partie de l’équation
Aucune technologie révolutionnaire ne peut être adoptée sans risque ni difficulté. Par conséquent, une stratégie solide doit être déployée pour gérer et atténuer les risques internes, externes et éthiques liés à l’adoption de l’IA en finance.
Les personnes à la tête de la direction financière d’entreprises entrevoient déjà ces risques. Pendant le café-causerie sur la transformation numérique, les participant·es ont placé les atteintes à la sécurité des données et les enjeux de sécurité au sommet des risques perçus liés à l’adoption de l’IA au sein de la fonction finance, suivis des risques de ne pas disposer des compétences humaines requises pour utiliser efficacement les outils d’IA, des difficultés d’intégration de l’IA aux systèmes existants et des enjeux de réglementation et de conformité. Comme dans le cas de toutes les transformations, il est possible de remédier à ces risques et aux autres menaces perçues en adoptant une stratégie de gestion des risques efficace et proactive.
À titre de dirigeant en finance au sein de votre organisation, quel est le risque que vous considérez comme le plus important en ce qui concerne l’adoption de l’IA au sein de la fonction finance?
Mesures recommandées par les conférenciers de notre café-causerie sur la transformation numérique
1) Éviter la précipitation : avec l'IA, la crainte de rater quelque chose est bien réelle, et les équipes peuvent être tentées d’investir dans des solutions d’IA qui semblent avantageuses en théorie, sans nécessairement apporter de valeur à leur entreprise. Prenez le temps de comprendre quelles sont les applications d’IA qui apportent le plus de valeur à votre organisation.
Comme l’a mentionné Steve Suarez : « Si vous n’utilisez pas l’IA, vous pourriez avoir l’impression de manquer quelque chose. Les gens qui ont cette impression dépensent ou essaient des choses qui n’ajoutent pas vraiment de valeur. C’est pourquoi il est important d’élaborer une stratégie d’IA judicieuse et d’avancer en suivant une approche solide. »
2) Adopter une approche interfonctionnelle d’établissement des priorités, de choix technologiques, de conformité et de gestion du changement : Les stratégies d’IA les plus efficaces rassemblent le personnel et les processus.
3) Entreprendre la transformation par étapes : élaborez une stratégie d’IA qui harmonise les initiatives, la séquence et les investissements avec les priorités stratégiques de l’organisation. Suivez les étapes progressivement, mesurez les résultats et allez de l’avant à un rythme approprié en fonction de vos activités. Cela dit, n’attendez pas que les données soient parfaites (car il se pourrait que cela n’arrive jamais).
4) Permettre l’expérimentation : lancez des projets pilotes, obtenez des gains rapides, renseignez-vous et prenez votre élan. Établissez des outils, ainsi que des mesures de soutien et de protection pour que votre équipe pilote les initiatives d’IA avec efficacité et confiance.
5) Prenez en considération les petits modèles de langage et leurs applications immédiates : les petits modèles de langage coûtent environ 1 % du prix d’exécution d’un grand modèle de langage et représentent souvent l’outil qui convient le mieux aux objectifs des équipes de finance.
« Notre modèle de langage n’a pas besoin de savoir ce que fait tout le monde pour résoudre certains de nos cas d’utilisation, et nous n’avons pas à l’envoyer à l’extérieur de notre organisation. Ces modèles peuvent nous être utiles pour accomplir un travail ciblé », a affirmé Aris Kossoras, en soulignant que les petits modèles de langage peuvent être adaptés à des cas d’utilisation précis, générer de meilleurs résultats et réduire les écarts et les hallucinations de l’IA, en plus d’éviter que d’autres grandes organisations entraînent leur IA à partir de vos données.
6) Améliorez les compétences de vos collègues de la fonction finance afin qu’elles correspondent à celles d’une organisation ayant adopté l’IA : formez les membres de votre équipe des finances sur les disciplines liées aux données et transmettez-leur des compétences qui leur permettront de tirer parti de l’IA pour contribuer à la création de valeur pour l’entreprise. En outre, confiez aux dirigeant·es en finance le mandat de surveiller les composantes de votre stratégie en matière d’IA et donnez-leur les moyens de le faire.
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