L'IA oblige la fonction finance à repenser son modèle, pas seulement ses outils

Automatiser un processus ne suffit plus : l'IA oblige les directions financières à repenser leur modèle de fonctionnement.

Par Olivier Beugnet, Associé, BearingPoint

Depuis deux ans, les directions financières expérimentent ; elles déploient des assistants d’IA, automatisent certaines tâches comptables, testent de nouveaux usages dans la prévision ou accélèrent la production d’analyses. Chacune de ces initiatives peut apporter des gains mais leur accumulation finit par masquer une question plus fondamentale : si nous devions concevoir aujourd’hui une fonction finance en disposant, dès l’origine, des capacités de l’intelligence artificielle, la construirions-nous encore comme celle que nous connaissons ? 

Probablement pas, puisque nous introduisons une technologie susceptible de transformer profondément la manière de produire, d’analyser et de faire circuler l’information financière, tout en cherchant encore, le plus souvent, à l’insérer dans des processus et des rythmes de travail conçus bien avant elle.

En 2023, selon Eurostat, 55 % des grandes entreprises européennes utilisaient déjà au moins une technologie d’IA et près d’un quart l’employaient pour automatiser des workflows ou assister la prise de décision. Dans la finance, pourtant, le décalage entre ambition et maturité demeure considérable : l’étude CFO in the age of AI de BearingPoint montre que 75 % des directeurs financiers interrogés anticipent un impact élevé ou très élevé de l’IA sur leur fonction d’ici à 2030, alors que 74 % décrivent encore leur niveau actuel d’adoption comme minimal ou basique.

Le véritable passage à l’échelle ne consistera donc peut-être plus à multiplier les cas d’usage, mais à repenser la manière dont le travail financier lui-même est organisé.

Automatiser une tâche n’est pas transformer un processus

Prenons en exemple la clôture comptable. L’IA peut accélérer un rapprochement, préparer une justification, détecter une anomalie ou produire un premier commentaire ; mais si chacune de ces possibilités vient simplement se greffer sur la succession historique des tâches, des validations et des contrôles, l’entreprise aura amélioré son processus sans nécessairement l’avoir transformé.

Une recherche menée par Stanford en fournit une première illustration. Auprès de 79 petites et moyennes entreprises utilisant un logiciel comptable intégrant l’IA, les chercheurs ont observé une réduction de 7,5 jours du délai de clôture mensuelle et une réallocation d’environ 8,5 % du temps des comptables de la saisie routinière vers d’autres activités.

Ces résultats ne prédisent évidemment pas ce que deviendra la direction financière d’un grand groupe. Cependant, ils mettent en évidence un mécanisme essentiel : lorsqu’une partie de l’exécution est prise en charge par la technologie, la question n’est plus seulement celle du temps gagné, mais de ce que l’entreprise décide de faire de la capacité ainsi libérée.

Plutôt que de demander, tâche après tâche, "pouvons-nous l’automatiser ?", il faut donc repartir du processus dans son ensemble : qu’est-ce qui relève encore de l’exécution ? Qu’est-ce qui peut être contrôlé automatiquement ? Qu’est-ce qui doit être traité comme une exception ? Et où le jugement humain demeure-t-il indispensable ?

Au-delà des effectifs, de nouvelles façons de travailler se dessinent

Une grande partie de la finance fonctionne encore selon une séquence relativement linéaire : les équipes exécutent, contrôlent, rapprochent, consolident, puis analysent.

L’IA, et désormais les agents, permettent d’envisager une autre répartition du travail. Des systèmes peuvent collecter l’information, effectuer certains contrôles, identifier une incohérence, préparer une première analyse et solliciter l’humain lorsque le niveau d’incertitude, le risque ou la matérialité l’exigent.

Le comptable peut alors consacrer davantage de temps aux exceptions, au jugement et à la qualité des données. Le contrôleur de gestion, moins à assembler l’information et davantage à comprendre un écart, challenger une hypothèse ou dialoguer avec les métiers. Les équipes de planification et d’analyse financières peuvent, quant à elles, progressivement passer de la production du forecast à la confrontation de plusieurs scénarios et à l’évaluation de leurs conséquences.

Ce déplacement est d’autant plus structurant que 77 % des CFO interrogés considèrent la planification, la budgétisation et la prévision comme les activités qui seront les plus affectées par l’IA. Et ce n’est sans doute pas un hasard : elles se situent précisément à la frontière entre traitement de l’information et exercice du jugement.

Cette évolution pourrait également modifier le rythme même de la finance. Clôture mensuelle, forecast trimestriel, budget annuel : notre pilotage reste largement organisé autour de rendez-vous calendaires, notamment parce que collecter, rapprocher et analyser l’information demande du temps. Lorsque certaines de ces opérations deviennent continues, une dérive de marge ou un écart par rapport aux hypothèses n’a plus nécessairement vocation à attendre le prochain reporting pour devenir visible.

La fonction finance peut ainsi évoluer d’une logique principalement périodique vers un pilotage plus continu, où l’intervention humaine se concentre davantage sur l’interprétation, l’arbitrage et la décision.

Des rôles et des compétences à repenser

Cette évolution nourrit inévitablement les interrogations sur les effectifs. Combien de personnes travailleront dans une direction financière lorsque des agents seront capables d’intervenir dans une part croissante de ses processus ?

Personne ne peut aujourd’hui répondre sérieusement à cette question. Et elle est probablement mal posée. La question déterminante est plutôt de savoir ce que ces personnes feront.

L’étude CFO in the age of AI souligne que 80 % des CFO anticipent des évolutions modérées ou significatives des rôles dans les cinq prochaines années ; elle fait également apparaître le développement de compétences à l’intersection de la finance, de la donnée et des systèmes. Il ne s’agit pas de transformer les financiers en informaticiens, mais de leur permettre de comprendre les possibilités et les limites des systèmes qu’ils utilisent, de valider leurs résultats et d’exercer leur jugement là où celui-ci reste indispensable.

Dans le même temps, certaines compétences historiques pourraient prendre davantage de valeur : comprendre le contexte économique, challenger une hypothèse, apprécier un risque, dialoguer avec les métiers et assumer une décision.

La productivité elle-même devra être regardée autrement. Les directions financières le savent déjà à travers les plans de performance : un temps libéré n’est pas automatiquement un coût supprimé et une tâche accélérée ne produit pas mécaniquement une économie visible dans les comptes. Lorsque l’IA intervient sur des processus entiers, la question devient moins celle de l’addition des heures économisées que celle de la capacité collective obtenue : clôturer plus vite, traiter davantage d’opérations, identifier plus tôt une dérive ou consacrer davantage de temps à la décision.

Au CFO d’organiser une nouvelle répartition du travail

Le directeur financier n’a pas vocation à choisir seul les modèles, à développer des agents ou à se substituer à la DSI mais il ne peut pas davantage déléguer la manière dont l’IA va modifier le fonctionnement de sa propre organisation.

Avec les métiers, la technologie, la data, le risque et le contrôle, il lui revient de déterminer où l’automatisation est souhaitable, quelles exceptions doivent provoquer une intervention humaine, quelles décisions ne peuvent être déléguées et où doit demeurer la responsabilité.

Son enjeu n’est donc plus seulement d’introduire de nouveaux outils dans la finance, mais d’organiser une nouvelle répartition du travail entre humains, systèmes et agents.

Car automatiser plus vite un processus conçu pour d’autres contraintes ne suffit pas à le transformer.

La fonction finance de 2030 ne sera probablement ni celle d’aujourd’hui simplement équipée de davantage d’IA, ni une organisation dans laquelle l’automatisation aurait relégué l’expertise humaine au second plan. Elle pourrait en revanche être moins mobilisée sur les opérations standard, davantage tournée vers l’analyse et la décision, et capable d’exploiter l’information de manière plus continue.

La question n’est donc plus seulement de savoir où introduire l’IA dans la fonction finance, mais de déterminer comment organiser celle-ci lorsque l’IA devient une composante à part entière de son fonctionnement.

C’est sans doute à cette condition que les directions financières pourront dépasser la succession des cas d’usage pour engager une transformation plus structurelle.