L'avenir de la finance, entre IA et IA Générative

L'an passé, l'IA générative a accaparé l'imagination du grand public et aujourd'hui, elle commence à véritablement transformer notre façon de travailler.

Alors que les responsables financiers cherchent à tirer parti des derniers développements de l'IA « traditionnelle » (c'est-à-dire basée sur la data science) et de l'IA générative, beaucoup d'entre eux étudient leurs processus métier actuels pour déterminer dans quelle mesure l'IA peut apporter de la valeur en étant embarquée dans les workflows existants.

Ces technologies augmenteront la productivité, amélioreront les décisions et réduiront les coûts. Mais, à l'instar des autres technologies émergentes, il y a de nombreuses considérations à prendre en compte avant que ces leaders financiers ne s’embarquent dans l'intégration de ces technologies au sein de leurs processus et workflows.

Définir des critères de réussite

 Une stratégie d'IA réussie repose sur des résultats mesurables, ainsi que sur son adoption par les collaborateurs. Il est important que les responsables financiers définissent avant tout des indicateurs clés de performance (KPI) qui correspondent à leurs objectifs d'entreprise. Bien qu'il puisse être tentant de passer immédiatement à la mise en place et au suivi d'objectifs quantitatifs, tels que l'amélioration de la productivité globale et le renforcement de la précision des prévisions, des « soft metrics » critiques doivent être définies et évaluées régulièrement.

Il s'agit notamment de mesurer à quel point les collaborateurs sont à l’aise et confiants vis-à-vis de l’utilisation de ces technologies, ainsi que leur niveau d'acceptation et d'utilisation de celles-ci dans certains services et dans l'ensemble de l'entreprise. Le suivi prioritaire de ces types de mesures permet d'établir une stratégie d'IA plus durable, fondée sur l'adhésion des collaborateurs et leur promotion de cette dernière.

Lorsqu'il s'agit de mettre en œuvre l'IA, les responsables financiers doivent penser grand, mais commencer petit ; il convient d'aborder les nouveaux projets en suivant une « praticité radicale », plutôt que de plonger tête la première dans des déploiements massifs d'IA.

Établir des mesures de gouvernance et de sécurité

 Il ne faut pas laisser ses collaborateurs prendre en main les questions liées à l'IA, car il existe des risques importants en matière de confidentialité et de sécurité des données associés à l'utilisation dans un environnement professionnel de grands modèles de langage (LLM) axés sur les consommateurs. Les entreprises ont en revanche tout à gagner à ce que leurs responsables financiers permettent d’accéder à ces technologies d'IA à travers les applications de planification des ressources d'entreprise (ERP) ou de gestion de la performance d'entreprise (EPM).

 Cela aide à éviter les fuites de données sensibles, tout en se protégeant des problèmes tels que les hallucinations des IA. Les responsables financiers doivent ainsi ne pas confondre vitesse et précipitation : il leur faut en effet trouver des fournisseurs d'applications et/ou de LLM qui garantissent que les données d'entreprise ne sont pas partagées à d'autres entreprises, et qui ajoutent une couche d'expertise métier et sectorielle dans la manière dont les modèles sont entraînés et déployés.

Tenir compte des conséquences sur le personnel

 Les responsables financiers doivent prendre en compte l'inquiétude des  collaborateurs quant à l'impact de ces technologies sur leur rôle au fil du temps. Ces préoccupations sont légitimes et doivent être reconnues. Les technologies d'IA et d'IA générative sont là pour augmenter et soutenir des rôles spécifiques en rationalisant et en automatisant les tâches répétitives afin d'améliorer la productivité et l'innovation.

 Certains collaborateurs auront une longueur d'avance, étant déjà à même d’être des adeptes précoces de l'IA. Les responsables financiers seraient donc bien inspirés de présenter ces collaborateurs comme des exemples et des ambassadeurs pour insuffler un sentiment de confiance aux autres membres de l'équipe et dissiper certaines craintes liées à l'automatisation. Les responsables financiers devraient également chercher à établir des centres d'excellence, où des pairs peuvent apprendre les uns des autres. En outre, des programmes de formation doivent être mis en place afin que les collaborateurs puissent accroître leurs connaissances des données et de la maîtrise de l'IA.

Se tourner vers l'avenir

De nombreuses équipes financières utilisent déjà l'IA « traditionnelle » pour détecter des modèles, analyser des anomalies et fournir des recommandations basées sur les données. Tout au long des prochains mois, nous allons commencer à voir davantage d'équipes financières intégrer des fonctionnalités d'IA générative pour résumer des documents financiers clés, générer des premières versions de rapports, expliquer des informations à partir des données, générer des notes de comptabilité et d'audit, et bien d’autres choses encore.

 L'évolution continue de l'IA et de l'IA générative va ouvrir de nouvelles possibilités et favoriser l'optimisation et l'automatisation des processus au sein de la fonction finance. Les leaders qui adoptent l'IA dès à présent et alignent leurs initiatives sur des opérations et des stratégies plus étendues au sein de l’entreprise en tireront tous les bénéfices ; ceux qui ne le feront pas resteront, eux, sur la touche.