Là où l’IA générative fonctionne vraiment en finance

L’intégration de l’IA générative dans les flux de travail financiers de base donne des résultats mesurables.

L’IA générative n’échoue pas dans la finance. Elle gagne, tranquillement, méthodiquement et puissamment, là où elle est intégrée dans le travail réel. Elle n’est pas considérée comme une nouveauté, elle n’est pas utilisée pour d’interminables expériences d’interface utilisateur de chat, mais elle est fermement intégrée dans les opérations financières de base, là où elle compte.

La finance est un environnement structuré. Vous avez des processus construits autour de politiques, de données et de règles. C’est exactement là que l’IA s’épanouit. Pensez à des tâches telles que le traitement des factures, le rapprochement des flux de trésorerie, les rapports de gestion, tout flux répétitif qui prend du temps mais ne nécessite pas de jugement de haut niveau jusqu’à ce qu’il y ait une exception. L’intégration de l’IA dans ces processus génère une véritable amélioration opérationnelle. Vous bénéficiez d’une exécution plus rapide, de moins d’erreurs, d’une meilleure visibilité et d’un contrôle interne plus solide, sans avoir besoin d’éliminer votre équipe.

Le rapport 2025 State of AI in Business du MIT mentionne que 95 % des entreprises ne voient pas le retour sur investissement de l’IA. Mais lorsqu’elles le font, c’est dans les domaines de la finance, de l’approvisionnement et des opérations. Anthropic confirme cette tendance : 77 % de l’utilisation de l’IA en entreprise par le biais d’API est une automatisation, et non un chat d’assistance. Les entreprises confient des tâches au système, qui les exécute, sans aller-retour ni expérimentation.

Si vous êtes directeur financier ou si vous gérez une ligne financière, vous n’avez pas besoin de tester « ce qui pourrait être possible ». Vous devez vous concentrer sur ce qui fonctionne déjà et le reproduire à grande échelle. Il ne s’agit pas de cas d’utilisation ponctuels. Il s’agit d’un guide. Intégrez l’IA dans le flux des décisions quotidiennes, puis mettez à l’échelle ce que vous pouvez prouver. C’est ainsi que vous composerez les rendements et récupérerez des marges sans réduire les effectifs.

L’intégration réussie de l’IA dépend davantage du contexte des données que de la sophistication ou du coût des modèles.

Le goulot d’étranglement de la performance de l’IA dans la finance n’est pas l’intelligence du modèle ou le prix par jeton, c’est le contexte. Si les données qui alimentent vos modèles sont fragmentées, obsolètes ou mal alignées sur les systèmes de l’entreprise, les résultats atteindront rapidement un plafond.

Cela a été prouvé. L’étude d’entreprise d’Anthropic montre qu’une augmentation de 1 % de la longueur des données en entrée ne donne qu’une amélioration de 0,38 % en sortie. Il n’est donc pas très utile d’injecter davantage de données dans l’IA, à moins que ces données ne soient significatives. En pratique, cela signifie qu’il faut investir dans l’infrastructure de données : des données de base bien gérées, des dossiers fournisseurs et clients propres, des plans comptables structurés. Ces éléments constituent le contexte dont l’IA a besoin pour prendre de bonnes décisions.

Les modèles d’IA n’orchestrent pas les résultats par eux-mêmes. Ils s’exécutent en fonction de la précision des données et des systèmes qui les entourent. Si vos plateformes ERP et EPM ne sont pas connectées, ou si vos documents de politique ne peuvent pas être indexés et récupérés de manière utilisable, votre IA ne pourra pas évoluer. Pire, elle risque de s’éloigner des obligations de conformité prévues par la loi SOX ou les normes IFRS.

Pour les dirigeants de C-suite, c’est le point à intérioriser. Pour améliorer les performances de l’IA, il ne s’agit pas d’augmenter le nombre de GPU ou d’affiner les réglages. Il s’agit de construire un environnement de données propre, connecté et conforme. Si votre système ne sait pas ce que signifie la structure de vos comptes dans les différentes divisions, peu importe le degré de perfectionnement de votre IA, elle aura du mal à produire des résultats dignes de confiance.

En bref : l’intelligence artificielle intelligente commence par un contexte intelligent. Contrôlez les données et vous contrôlerez les résultats.

L’IA financière est plus performante dans les cas d’utilisation limités et à fort volume qui ont un impact direct sur les résultats financiers.

En finance, tous les cas d’utilisation de l’IA ne se valent pas. Les applications les plus réussies sont clairement définies, reproductibles et profondément liées à l’impact sur le compte de résultat, en particulier en termes de flux de trésorerie, de marge et de risque. C’est là que vous obtenez des rendements durables.

L’automatisation des comptes fournisseurs et clients fait déjà ses preuves. L’IA peut lire et classer les factures, faire correspondre les bons de commande, appliquer des tolérances et envoyer des approbations automatiques. Du côté des créances, elle analyse les documents de remise, fait correspondre les paiements et hiérarchise les recouvrements en fonction du risque, sans intervention humaine jusqu’à ce que cela soit important. Il ne s’agit pas de gains marginaux. Il s’agit d’avantages opérationnels cumulés : des cycles plus rapides, moins d’erreurs, une conformité cohérente et une réduction de la pression des frais généraux.

En outre, vous avez les rapports de gestion, un autre cas d’utilisation solide. Ces rapports sont structurés, fréquents et prennent beaucoup de temps. L’IA peut générer des tableaux, des graphiques, des notes de bas de page et des commentaires écrits complets de manière récurrente. Vous ne créez pas un assistant financier pour explorer des scénarios hypothétiques de questions-réponses. Vous utilisez l’IA pour exécuter des tâches réelles, selon un calendrier précis, avec un rendement mesurable.

Comparez cette situation à celle des robots financiers à usage général ou des copilotes au sens large. Ces outils nécessitent un taux d’adoption élevé, des licences étendues et une surveillance active. Ils sont coûteux et le volume d’utilisation ne justifie souvent pas leur coût. Il s’agit d’un déploiement à faible densité. Pour un directeur financier, ce type d’outil fait bonne figure dans une présentation, mais ne modifie pas les performances réelles de l’entreprise.

Concentrez-vous sur ce qui compte. Automatisez ce qui est cohérent et efficace. Il s’agit d’ajuster l’IA pour soutenir les parties les plus utiles du moteur financier, et non pas d’expérimenter des outils qui ne sont pas liés aux résultats financiers de manière significative.

La tendance de l’utilisation de l’IA en entreprise passe des outils de collaboration à la délégation de tâches entièrement automatisée

L’IA d’entreprise évolue rapidement. Nous assistons à une évolution au niveau du système, l’IA n’étant plus un outil d’assistance mais agissant de manière indépendante dans le cadre de flux de travail contrôlés. Il ne s’agit plus d’améliorer ce que font les analystes, mais de le faire de manière complète et fiable sans intervention humaine constante.

Les données de l’indice économique d’Anthropic le confirment. Plus de 77 % de l’utilisation des API d’IA par les entreprises est liée à l’automatisation, et non à la collaboration par chat. Cela nous indique que les entreprises ne cherchent plus seulement à co-créer avec des modèles. Elles veulent assigner des tâches et décharger l’exécution. Et la part de l’automatisation augmente. Le schéma est clair : une fois que l’IA est intégrée dans des systèmes réels, elle doit fournir des résultats, sans conversations ni itérations.

Pour le secteur financier, les implications sont importantes. Le passage à la délégation totale des tâches implique la mise en place de flux de travail liés à des règles, traçables et vérifiables. Cela signifie qu’il faut intégrer des limites de tolérance, des seuils d’approbation, des mécanismes de traitement des erreurs et de journalisation directement dans la couche d’IA. Une fois cette étape franchie, vous obtenez un traitement financier évolutif et sans contact avec une supervision en temps réel.

Les dirigeants devraient considérer l’automatisation non pas comme un risque pour le contrôle, mais comme une opportunité de redéfinir l’efficacité. L’IA n’agit pas comme un raccourci, elle exécute le processus défini à pleine échelle et dans le respect de vos politiques. Il ne s’agit pas seulement d’une amélioration de la productivité. Il s’agit d’un changement architectural.

Ce qu’il faut retenir : L’IA qui collabore est utile, mais l’IA qui exécute est transformatrice. Seule l’une d’entre elles peut être mise à l’échelle en toute confiance. Au fur et à mesure de l’adoption, les entreprises qui construisent autour de la délégation, et pas seulement de l’assistance, prendront de l’avance en termes de débit, de cohérence et de contrôle.

Le déploiement de l’IA dans la finance est plus fructueux lorsqu’il est lié à un effort de modernisation plus large

L’IA générative, à elle seule, ne change pas la donne. Elle doit faire partie de quelque chose de plus grand. Lorsque les déploiements d’IA sont liés à des efforts plus importants tels que le nettoyage des données, la conception des flux de travail et la rationalisation opérationnelle, ils passent du stade de projets pilotes intéressants à celui de transformations mesurables.

Dans les équipes financières de haut niveau, l’intégration de l’IA aux processus de clôture en continu, aux prévisions glissantes et à la surveillance du capital en temps réel a déjà commencé. Il ne s’agit pas de mises à niveau isolées. Elles font partie de programmes de modernisation pluriannuels. Lorsque l’IA est positionnée comme un catalyseur d’un changement opérationnel plus large, au lieu d’être étiquetée comme une initiative d’innovation distincte, les résultats sont nettement plus probants.

La manière dont le succès est suivi est essentielle à cet égard. Trop d’équipes mesurent les résultats de l’IA sur la base du nombre de demandes ou d’heures économisées. Ce n’est pas la bonne cible. Les directeurs financiers qui font de réels progrès tiennent les investissements en IA responsables de mesures claires, telles que l’amélioration des taux de traitement sans contact, l’accélération des cycles de clôture, la réduction des exceptions et un contrôle plus dynamique de la performance du fonds de roulement. Ils ne parient pas sur des expériences. Ils mettent à l’échelle des améliorations prouvées qui comptent pour l’entreprise.

La stratégie de déploiement a également son importance. Selon le rapport State of AI in Business 2025 du MIT, les solutions co-développées avec des partenaires externes ont presque deux fois plus de chances d’être mises en production que celles construites entièrement en interne. Conclusion : ne vous contentez pas de construire, établissez des partenariats intelligents, mesurez les résultats et alignez vos investissements dans l’IA sur les feuilles de route de transformation de l’entreprise déjà en cours.

Si vous dirigez les finances, c’est là que l’influence de la direction compte. Faites en sorte que chaque initiative d’IA générative renforce les objectifs de transformation fondamentaux, et non qu’elle les accompagne. Donnez la priorité aux plateformes et aux outils qui s’adaptent, apprennent et se renforcent au fil du temps, car les opérations financières n’ont pas besoin de plus de pilotes. Elles ont besoin de résultats.

Les responsables financiers devraient réaffecter les investissements en IA aux fonctions de back-office sous-financées.

À l’heure actuelle, les budgets consacrés à l’IA sont déséquilibrés. Trop de fonds sont consacrés à des projets pilotes à forte visibilité, généralement axés sur l’automatisation des contacts avec les clients ou sur des outils de type « chatbot ». Cela peut sembler stratégique vu de l’extérieur, mais les meilleurs résultats se manifestent ailleurs : dans les domaines négligés et lourds de processus que sont la finance, l’approvisionnement et les opérations.

La recherche du MIT rend le choix évident. Les fonctions de back-office offrent un retour sur investissement plus fort et plus rapide. Elles s’appuient sur des données, suivent des politiques et répètent des tâches à grande échelle, conditions idéales pour une automatisation fiable. Les entreprises qui investissent dans l’IA financière ne se contentent pas d’améliorer les flux de travail. Elles réduisent les dépenses externes, resserrent les temps de cycle et introduisent des contrôles plus intelligents, le tout sans dépouiller les équipes ou risquer des ruptures opérationnelles.

L’opportunité qui se présente ici est d’ordre pratique. La plupart des départements financiers sont équipés de systèmes existants, d’environnements de données déconnectés et de processus semi-automatisés. C’est là que l’IA a un effet de levier immédiat. En intégrant l’IA dans des domaines tels que les comptes fournisseurs, les comptes clients et le suivi de la conformité, les équipes libèrent des capacités tout en renforçant la précision. Il n’est pas nécessaire de détruire et de remplacer les systèmes. Vous devez injecter de l’intelligence là où cela compte.

Pour les responsables financiers, cela signifie qu’il faut modifier les hypothèses. Ne cherchez pas la nouveauté, cherchez la valeur. Le prochain dollar d’investissement dans l’IA devrait viser des domaines où il améliore la gestion de la trésorerie, réduit l’exposition aux coûts ou comprime le risque, rapidement. Si vous n’obtenez pas de résultats commerciaux mesurables à partir de vos dépenses les plus élevées en matière d’IA, il est temps de réorienter cet investissement.

Plus important encore, les gains en matière de back-office ont tendance à être durables. Une fois automatisées, ces tâches le restent et les résultats s’améliorent avec l’échelle. C’est ainsi que l’on peut rendre la finance non seulement plus rapide, mais aussi fondamentalement meilleure. La fenêtre est ouverte. Les dirigeants qui agissent dans ce sens augmenteront l’efficacité, amélioreront la résilience et positionneront leurs équipes de manière à ce qu’elles évoluent plus rapidement sur le long terme.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• L’intégration de l’IA permet d’obtenir des résultats concrets : Les dirigeants devraient se concentrer sur l’intégration de l’IA générative directement dans les flux de travail financiers de base, en particulier les processus répétables et riches en données tels que les comptes fournisseurs, afin d’obtenir des cycles plus rapides, des contrôles plus stricts et un retour sur investissement mesurable.
• Le contexte est plus important que le coût de l’IA : L’efficacité de l’IA dépend de données propres et bien structurées et de l’intégration des systèmes, et non de la taille des données ou du coût des jetons. Donnez la priorité à la gouvernance, à la gestion des données de référence et à l’alignement ERP/EPM pour libérer de la valeur.
• Ciblez les cas d’utilisation ayant un impact financier clair : Investissez dans des applications d’IA à haute fréquence et financièrement pertinentes, telles que le traitement des factures ou les rapports de gestion, où l’automatisation peut réduire considérablement le temps et les erreurs sans augmenter la surveillance.
• Déléguez, ne vous contentez pas d’assister : L’adoption de l’IA tend vers l’automatisation complète des tâches plutôt que vers l’utilisation collaborative du chat. Les dirigeants devraient concevoir des flux de travail qui permettent une exécution autonome avec des seuils clairs, des pistes d’audit et un traitement des exceptions.
• Alignez l’IA sur des objectifs de transformation plus larges : L’IA générative a le plus d’impact lorsqu’elle est intégrée aux programmes de modernisation des finances. Faites appel à des partenariats externes si nécessaire, et suivez le succès sur la base de résultats tels que des taux de clôture plus rapides et un meilleur contrôle du fonds de roulement.
• Réaffecter les dépenses d’IA à l’automatisation du back-office : Réorientez le financement des projets pilotes à faible impact vers l’automatisation des finances, des achats et des opérations. Ces domaines offrent un retour sur investissement plus rapide et permettent de mettre en place des bases résilientes et évolutives pour une amélioration continue.