L’IA dans la fonction Finance : de l’adoption à l’avantage décisionnel

L'essentiel

L’intelligence artificielle n’est plus un sujet émergent pour la fonction Finance. En deux ans, la part des organisations utilisant l'IA sur au moins une partie de leur processus de production de l'information financière est passée de 30 % à 75 %. Alors que l’IA s’impose progressivement, les écarts de performance se jouent de moins en moins sur la technologie elle-même et davantage sur les conditions dans lesquelles les organisations la déploient, tout en conservant la capacité à comprendre et challenger les résultats produits. La question n’est donc plus de savoir si elle sera utilisée, mais comment l’intégrer durablement dans l’organisation et développer les compétences permettant d’en tirer pleinement parti.

L’un des enseignements les plus contre-intuitifs de l’étude concerne justement la création de valeur : les gains les plus significatifs se concentrent moins sur l’automatisation et le traitement automatisé des tâches récurrentes que sur les activités où l’analyse et le jugement sont déterminants : planification, prévision, gestion des risques ou encore aide à la décision. Autrement dit, l’avantage ne se mesure plus seulement au temps gagné, mais à la capacité d’améliorer la précision des analyses et la prise de décision.

Menée auprès de plus de 1 000 entreprises dans 20 pays, la nouvelle étude KPMG décrypte cette nouvelle étape de transformation de la fonction Finance et les conditions nécessaires pour passer de l’adoption à la création de valeur et mettre l’IA au service de la performance financière.

De l’efficacité à la décision : le nouveau rôle de l’IA

L’IA a d’abord permis d’automatiser les tâches répétitives, d’accélérer les traitements et de fiabiliser les processus financiers. Ces premiers bénéfices sont désormais largement identifiés et intégrés par les directions financières. Mais ils ne résument plus le potentiel de l’IA.

Les impacts les plus significatifs apparaissent dans les activités qui font appel au jugement. La valeur de l’IA réside dans sa dans sa capacité à enrichir les analyses, à éclairer les choix et à améliorer la prise de décision. La création de valeur se déplace ainsi progressivement vers un enjeu plus stratégique : donner aux équipes finance davantage de moyens pour éclairer les choix de l’entreprise. Le temps libéré par l’automatisation peut ainsi être réalloué à l’analyse, aux arbitrages, au pilotage financier et à la stratégie.

Pour concrétiser cette promesse, encore faut-il toutefois réussir à dépasser les expérimentations. 

Et si la confiance devenait le véritable accélérateur de l’IA ?

À mesure que l’IA s’intègre dans les processus financiers, la capacité à comprendre, expliquer et auditer ses résultats devient déterminante. Dans un environnement de plus en plus complexe, la fiabilité, la sécurité et la maîtrise des modèles deviennent des conditions essentielles de leur performance.

Le syndrome de la « boîte noire » reste ainsi un frein majeur au passage à l’échelle : difficile de généraliser des usages lorsque leur fonctionnement ou leurs limites sont mal compris. Dans ce contexte, l’auditabilité de l’IA devient un véritable marqueur de maturité.

Gouvernance, contrôles, traçabilité, explicabilité et supervision humaine ne sont donc pas seulement des sujets de sécurisation. Ils créent les conditions nécessaires pour développer les usages avec confiance, mieux maîtriser les risques associés aux investissements dans l’IA et accélérer leur déploiement à l’échelle.

Dans ce contexte, les directions financières ont besoin de partenaires de confiance capables de les accompagner dans le déploiement, la sécurisation et l'auditabilité de leurs usages de l'IA, afin d'en démontrer la fiabilité auprès de l'ensemble de leurs parties prenantes.