3 min de lecture

Cet article a été rédigé par : Xavier Niffle

La technologie n’est pas nouvelle mais l’accélération de son application est sans précédent. Il n’aura fallu qu’une semaine à ChatGPT pour attirer 1 million d’utilisateurs, lors de son annonce de lancement en janvier dernier. Depuis, 1 milliard de visiteurs se connectent chaque mois. Du jamais vu dans l’adoption de nouvelles technologies. L’IA générative est donc bien une véritable technologie de rupture qui va bouleverser tous les secteurs et toutes les industries.

La fonction finance, puits de données par excellence, offre naturellement à l'IA générative un magnifique terrain de jeu pour exprimer pleinement son potentiel. Le champ des possibles semble infini. Et l’enjeu pour les entreprises est de faire parler leurs données et de les convertir en valeur ajoutée.

Grâce à sa puissance de calcul et ses capacités d’automatisation, l’IA libère le temps de l’expert financier pour qu’il puisse se consacrer pleinement à la stratégie financière, la gouvernance des données et l’analyse prédictive. Sans jamais remplacer l’humain, l’usage de l’IA générative va le faire très significativement gagner en performance.

Quelques cas d’usage pour illustrer le potentiel de l’IA générative.

L'IA générative, outil d’analyse pour éclairer les décisions

Les directions financières ont parfois du mal à intégrer les données opérationnelles et commerciales dans les documents adressés aux dirigeants. La puissance de l’IA générative permettra de fournir une vision holistique de l’entreprise, et de mesurer l’impact des décisions sur l’ensemble de l’organisation.

L’IA générative, data storyteller

Grâce à l’automatisation de tâches répétitives et chronophages, le contrôle de gestion va pouvoir significativement gagner en productivité et en profondeur. Les analyses, nombreuses, seront traitées par l’IA générative pour préparer l’information financière légale, que l’on retrouve dans les rapports de gestion par exemple.

L’usage de l’IA générative sera encore plus pertinent lorsqu’il s’agira de produire des documents qui impliquent de nombreuses parties prenantes, tels que le document d’enregistrement universel.

L’IA générative, vecteur de cohérence, permet de restituer une narration homogène pour l’ensemble des dirigeants, en renforçant le lien entre les informations financières et extra-financières.

L’IA générative, au cœur de la production de l’information financière

Demain, facturation, paiements et recouvrements pourront être largement automatisés grâce aux capacités d’interaction de l’IA générative afin d’améliorer la gestion de la trésorerie, nerf de la guerre de toutes les entreprises.

L’IA générative facilitera plus largement la production des comptes, en automatisant des activités telles que les rapprochements, les étapes de consolidation ou la documentation des écritures comptables. Elle sera également utilisée pour résumer des contrats, en suggérant aussi leurs traitements comptables. On pense notamment aux traitements IFRS16 pour les contrats de location ou IFRS15 pour les contrats clients.

L’IA générative, au service de la fiscalité

l'IA générative pourra calculer l’impôt, générer les déclarations fiscales, ou encore analyser l'impact des nouvelles réglementations en tenant compte des spécificités de l’organisation, et ce, quelle que soit la juridiction concernée. 

L'IA générative, détecteur de signaux faibles

Transactions suspectes, transactions risquées,  manquements aux procédures internes…. L'IA générative pourra non seulement identifier ces activités et notifier les utilisateurs concernés, mais aussi les analyser et proposer des mécanismes de réponse. 


Mais pour réussir l’exploitation de cette nouvelle technologie, au préalable, il est impératif de cadrer les besoins et d’identifier les données :

  • En cartographiant les cas d'usage de la fonction finance et de leurs métiers ;
  • En mettant en place des environnements d'expérimentation, appelés communément « sandbox » ;
  • En réalisant un diagnostic autour de la donnée : l’IA générative n’a pas nécessairement besoin de données parfaites, mais de données bien gouvernées et accessibles ;
  • En formant les équipes à l’usage et la communication avec l’IA générative ;
  • En mettant à jour leur cartographie des risques et en identifiant des garde-fous.

Face à ces enjeux, les entreprises doivent être en mesure de s’appuyer sur un partenaire de confiance qui les éclairera sur les opportunités, les sensibilisera aux risques et les accompagnera dans la mise en œuvre de leur transformation.