De la promesse à la réalité : comment intégrer au mieux l'IA agentique dans les équipes Finance ?

L'intelligence artificielle agentique promet de transformer la finance en automatisant les tâches chronophages, en analysant des données multi-sources et en fournissant des recommandations fiables.

Pourtant, la technologie à elle seule ne suffit pas : le véritable enjeu réside dans la capacité des organisations à intégrer ces agents dans leurs pratiques quotidiennes, à structurer leurs données et à adapter leurs processus.

Selon Gartner, 80 % des grandes entreprises auront déployé des agents d’IA d’ici 2026 contre moins de 5 % en 2023, illustrant la rapidité du mouvement et le risque de laisser certaines organisations à la traîne. Cette adoption accélérée interroge la maturité réelle des entreprises : sont-elles prêtes à repenser leur modèle décisionnel pour tirer pleinement parti de ces technologies ?

Des usages concrets pour la finance

Dans la finance, l’IA agentique se révèle précieuse à plusieurs niveaux. Elle facilite la recherche documentaire et l’analyse réglementaire, synthétisant des informations internes et externes et évaluant l’impact de nouvelles normes sur les indicateurs financiers, réduisant ainsi les risques d’erreurs et d’amendes. 
Elle augmente également la capacité des équipes en simplifiant l’accès à des bases de données complexes et en rendant les analyses avancées accessibles à des profils non techniques. 
Enfin, les agents autonomes agissent comme de véritables analystes virtuels, capables de proposer des plans d’action, de faire des synthèses narratives de données chiffrées et d’identifier les causes de variations d’indicateurs, augmentant ainsi l’efficacité sans remplacer l’expertise humaine. 

Au-delà de la technique, l'enjeu est de pouvoir rebasculer enfin les équipes Finance vers ce qui fait le sel de leur métier : analyser pour se projeter dans des scénarios d'action aidant leurs partenaires métiers internes.

Commencer par des solutions embarquées

L’adoption se heurte toutefois à des obstacles techniques : la qualité des données reste un frein majeur, la gouvernance et la sécurité posent des défis et la conduite du changement exige de redéfinir les rôles et responsabilités autour des agents et des technologies qui les accompagnent. 

De plus, la vitesse d’évolution des modèles LLM rend certains projets obsolètes en quelques mois. Enfin, et ce n'est pas le moindre des biais, des approches trop techniques débouchent souvent sur des cas d'usages qui ne répondent pas à des attentes métiers.

Commencer par des fonctionnalités IA intégrées à des solutions existantes, telles que les ERP, les EPM ou les plateformes BI, permet de sécuriser les déploiements, de structurer les données et de déployer des cas d’usage concrets avant d’étendre l’adoption. Au sein de ces plateformes, les référentiels, données, technologies et la gouvernance y sont déjà sous contrôle. Les cas d'usage IA sont spécialisés sur le métier des utilisateurs et trouvent naturellement leur place au sein de leurs processus. C'est une porte d'entrée idéale pour prouver la valeur de l'IA et assurer une conduite du changement progressive et nécessaire. 

Consolidation du marché et désilotage des fonctions Finance

La consolidation du marché, avec l’intégration progressive des agents par les éditeurs comme SAP, Pigment, Tagetik ou Snowflake permet de renforcer la pression pour adopter des outils fiables, tout en accentuant l’écart entre entreprises matures et retardataires. Pour que l’IA agentique devienne un levier durable de performance, il faut revenir aux basiques : données propres, bien documentées (sémantique) et clarification des processus. L'IA n'est pas magique mais s'appuie sur ces fondamentaux et c'est bien là l'atout de l'IA embarquée des progiciels. C'est à ce prix que l'impact se fera sentir à grande échelle et permettra les gains d'efficacité et l'autonomisation des métiers.

Attention, le temps et l'autonomie gagnés ne sont pas une fin en soi. Ils sont la porte d'entrée au désilotage des fonctions et à l'action commune. Avoir une meilleure vue sur les étapes et services en amont et en aval et pouvoir interagir plus vite avec eux va rendre les métiers plus réactifs et passionnants.

C'est là que le protocole MCP (Model Context Protocol), permettant aux agents d'interagir, joue tout son rôle. Il équipe désormais toute la chaîne des progiciels Finance du marché leur permettant d'échanger des informations et d'interagir les uns avec les autres. Dans un seul chat, on peut accéder aux données d’un livre comptable, les croiser avec des données opérationnelles dans une plateforme BI et comprendre les projections dans la solution de FP&A. Mais surtout les équipes pourront agir et automatiser des actions sur ce périmètre dans une logique gouvernée. 

Le désilotage est en marche. Les entreprises capables de relever ce défi et de se réinventer tireront un avantage durable de la révolution agentique.