Attendre des données impeccables avant d’activer l’IA en finance est souvent une erreur de timing. Le vrai levier consiste à partir des frictions métiers, à exploiter l’existant et à bâtir une couche d’intelligence financière capable de donner du sens aux chiffres.
Les directeurs financiers ne cessent de se poser les mêmes questions face à l’IA : que faire si les données sont imparfaites ? Et pire encore, si elles ne sont pas reliées au système financier de l’entreprise ? Avec le recul dont nous disposons aujourd’hui, la réponse est claire : dans la majorité des cas, les données et les systèmes existants suffisent largement pour se lancer.
La clé du succès : s’appuyer sur l’existant, identifier les données réellement stratégiques, puis renforcer la gouvernance au fil de l’évolution des usages.
Première étape, identifier les frictions
Pour bien commencer, il est nécessaire d’évaluer les points de friction afin de comprendre où l’IA a un impact immédiat et mesurable. ll faut identifier un moment décisif où la fonction finance porte la responsabilité des résultats, alors même qu’elle est dépendante de signaux détectés en amont. Ce point de convergence, entre responsabilité et anticipation, constitue souvent le cas d’usage le plus pertinent pour l’IA. La mission du directeur financier repose sur l’analyse des facteurs en amont qui déterminent les prévisions de demande, les anticipations du pipeline commercial et, plus largement, la performance financière globale, facteurs qu’il ne maîtrise que très rarement. Autrement dit, la finance est responsable des résultats, mais reste dépendante d’éléments qu’elle ne contrôle pas.
L’intelligence artificielle et le machine learning permettent de transformer ces discussions souvent opaques et chronophages sur les facteurs clés en indicateurs clairs, transparents et mesurables, sans qu’il soit nécessaire d’attendre une structure de données parfaite. Plutôt que d’attendre la modernisation complète de l’écosystème de données, la question est de savoir si l’on peut déjà tirer des enseignements pertinents des données historiques associées à ces leviers. Pour la grande majorité des organisations, la réponse est positive.
Les capacités actuelles de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique permettent d’agir sans attendre. En s’appuyant sur un échantillon de données structurées, il est possible de générer des prévisions de demande ou des projections financières pilotées par la donnée. Cet exercice permet de confronter ces nouveaux modèles aux plans historiques et ainsi, de révéler les biais structurels ou les zones de volatilité tout en mesurant précisément le gain de fiabilité. Ces premiers succès concrets permettent de substituer des preuves tangibles aux intuitions et de clarifier la feuille de route avant même que l’architecture cible ne soit totalement définie.
Cette approche pragmatique a déjà fait ses preuves sur le terrain. Ainsi, une grande organisation devait anticiper les volumes de consommation entre ses unités opérationnelles pour ajuster sa stratégie tarifaire. Bien que les données soient disponibles, leur dispersion entre un entrepôt de données et un modèle de gestion manuel engendrait des blocages importants. Malgré un pipeline de données encore partiellement manuel, l’entreprise a décidé d’avancer, démontrant ainsi que tirer parti immédiatement des ressources existantes prévaut sur l’attente d’une automatisation parfaite. À partir d’extraits de volumes historiques, de données météorologiques, de tendances démographiques et d’autres indicateurs régionaux, l’équipe a développé en quelques semaines une prévision pilotée par la Finance et basée sur l’IA.
Résultat : un modèle prêt pour la production, affichant plus de 90 % de précision, une réduction de plus de 30 % des erreurs de prévision par rapport au modèle précédent, et une diminution d’environ 90 % du temps de cycle.
Le pipeline de données historiques a été automatisé quelques mois plus tard, sans ralentissement significatif ni retouches lors de sa mise en œuvre.
La question cruciale de la préparation
Les dirigeants font preuve d’une prudence compréhensible : beaucoup pensent qu’investir dans les premières applications ciblées et progressives de l’IA est vain sans un écosystème de données moderne et robuste. Cette méfiance est souvent alimentée par la croyance selon laquelle des données de mauvaise qualité en entrée produisent des résultats de mauvaise qualité. Pourtant, cela n’est plus entièrement vrai.
Les modèles d’IA ne se basent pas uniquement sur les chiffres. Ils prennent aussi en compte le contexte. Une prévision basée sur l’apprentissage automatique doit résulter d’une réelle compréhension de ce que les chiffres représentent pour l’entreprise. Cela implique d’identifier l’entité, la famille de produits, le centre de coûts et le point de reporting que représentent les données, ainsi que les hiérarchies auxquelles ces dimensions appartiennent et leurs relations entre elles. Cela suppose également de comprendre ce que signifie concrètement la « granularité » au sein de l’organisation : comment sont établis les rapports, comment sont effectuées les analyses et comment sont prises les décisions. Cela inclut de maîtriser le plan comptable, la structure de consolidation, les entités juridiques, les hiérarchies de reporting, les points de planification clés et la traçabilité des données. Il s’agit de la couche d’intelligence financière, la représentation structurée du fonctionnement financier et juridique de l’entreprise. C’est cette couche, plus qu’un processus parfaitement conçu, qui garantit la précision, l’efficacité et la valeur des analyses dans les déploiements concrets.
Le perfectionnement et la gestion de cette couche incombent au département qui comprend le processus financier en aval et ses subtilités : la finance.
Ajuster la demande en fonction des prix pour générer du chiffre d’affaires, répartir le volume des transactions entre les entités juridiques, évaluer les unités commerciales par rapport aux objectifs de l’entreprise : ces processus relèvent de la finance, et ce, pour une raison précise. C’est dans la boucle de rétroaction entre les résultats du modèle d’IA et la prise de décision financière, et inversement, que le véritable succès se concrétise. Sans cette couche d’intelligence financière et sans les bons experts pour la gérer, on ne peut fournir que des chiffres dénués de sens à un modèle.
À quoi cela ressemble-t-il à grande échelle ?
La distinction entre une IA capable d’expérimentations pertinentes et une IA produisant des résultats exploitables pour la prise de décision réside presque systématiquement dans le contexte de gouvernance. À grande échelle, la précision d’un modèle ne dépend pas uniquement de son algorithme. Elle est fonction des caractéristiques et des variables prédictives accessibles au modèle, des connaissances institutionnelles émanant des planificateurs, et de la structure organisationnelle qui définit les indicateurs de performance. Au fur et à mesure que les opérateurs partagent leurs observations et leurs retours d’information au sein de l’organisation, le système gagne en précision pour aller au-delà de la capacité de prévision. Ce même principe est applicable aux analyses et aux données.
Le niveau de détail auquel une information est révélée est crucial. Les dirigeants n’ont pas besoin d’analyser les variations au niveau de chaque référence produit. Ils n’ont pas non plus besoin des détails de performance d’un seul responsable de compte pour évaluer les ventes. Ils ont besoin d’informations qui correspondent à leur vision de l’entreprise. Ce niveau est défini par la couche d’intelligence financière. Sans elle, on se noie sous les détails ou l’on perd l’information essentielle à cause de trop d’agrégation.
Cette couche d’intelligence devient d’autant plus essentielle que le secteur financier adopte des systèmes d’IA autonomes qui, au-delà de la simple révélation d’informations, prennent des décisions et agissent sans intervention humaine. Les entreprises qui établissent dès à présent des couches d’intelligence bien gouvernées se positionneront avantageusement lorsque cette transition vers l’autonomie se généralisera.
Comment bien investir le temps des équipes ?
Le temps de travail des collaborateurs est limité, et rechercher des données parfaites à la source n’est pas la manière la plus rentable de l’utiliser. Les organisations qui progressent le plus rapidement avec l’IA en Finance concentrent leurs efforts sur deux axes : identifier les données prêtes à être exploitées dès maintenant et gouverner les données dès leur intégration dans la couche d’intelligence financière, plutôt que de tenter de nettoyer chaque système en amont au préalable.
Cette distinction est importante. Si, par exemple, les prévisions sont effectuées au niveau de l’unité commerciale et de la gamme de produits, c’est à ce niveau-là que la précision et la traçabilité doivent être optimales. Toutes les données sources n’ont pas besoin d’être parfaites, seules celles correspondant au niveau de prises de décisions doivent l’être.
Les organisations qui comprennent cette démarche ne se contenteront pas d’améliorer leurs processus. Elles construiront une couche d’intelligence gouvernée capable de comprendre leur activité. C’est cette couche, et non les données elles-mêmes, qui fera toute la différence entre les entreprises qui sauront le plus efficacement utiliser l’IA.
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Par Eric Vidal, VP of Sales chez OneStream
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