L’intelligence artificielle est passée, à une vitesse record, du stade d’expérimentation à l’ordre du jour des conseils d’administration. Dans chaque échange que j’ai avec des dirigeants, la même question revient : que signifie‑t‑elle concrètement pour notre organisation et plus encore pour la Finance ? Les entreprises belges ressentent l’urgence, mais se heurtent à une incertitude fondamentale : par où commencer, et comment en tirer une réelle valeur ?
Comment et où la C‑suite et le CFO déploient l’intelligence artificielle
Tout le monde est en difficulté face à la situation. Dans un premier temps, les cadres dirigeants considèrent l’IA comme un outil stratégique et un moyen de mieux anticiper. Pas évident d’en tirer rapidement un avantage, bien sûr. Aujourd’hui, tout le monde semble se concentrer sur les gains d’efficacité. Comment libérer des collaborateurs pour des activités réellement cruciales ? Mais aussi : comment accomplir la même charge de travail avec moins d’ETP ?
L’IA est un levier de valeur stratégique, d’efficacité opérationnelle et de gestion des risques en temps réel
Avantages pour le CFO
Pour les CFO, il ne s’agit pas d’une vague d’innovation facultative. L’IA redessine le cœur même de la fonction financière. Autrefois, la Finance regardait surtout dans le rétroviseur (actual vs last year et budget). L’IA permet désormais à la fonction financière de se tourner davantage vers l’avenir, avec une attention croissante pour le rolling forecast et la planification de scénarios. Et c’est une excellente évolution.
Il y a à peine 4 à 5 ans, la RPA était le sujet du moment, mais l’IA est nettement plus efficace et bien plus flexible. Elle excelle dans la détection de motifs et le traitement de données non structurées.
Cela fait de l’IA un levier pour trois formes de valeur : la valeur stratégique, une efficacité opérationnelle accrue et une gestion des risques en temps réel (malgré les nouveaux risques que l’IA introduit elle‑même).
1. L’IA et la valeur stratégique de l’anticipation
Le passage d’une fonction purement rétrospective à une Finance prédictive constitue une évolution majeure.
Dans un monde qui change à une vitesse spectaculaire, nous avons moins besoin de modèles qui expliquent le passé. Nous devons regarder vers l’avant, ajuster continuellement nos attentes et anticiper ce qui arrive. Des applications comme les rolling forecasts et l’optimisation du cashflow prennent ainsi une nouvelle dimension.
Les entreprises élaborent certes déjà des rolling forecasts, mais les modèles d’IA offrent une vision plus précise, fondée à la fois sur des données historiques internes et sur des indicateurs macroéconomiques. Il est même possible d’intégrer des schémas météorologiques ou d’autres signaux pertinents dans ces prévisions. Le résultat : une image plus dynamique et plus exacte, qui permet aux organisations d’ajuster en continu et de prendre des décisions mieux étayées.
2. Une amélioration d’efficacité plus que nécessaire
Ce n’est pas simple. Beaucoup d’entreprises peinent à avancer, même si elles comprennent que c’est la voie à suivre. Surtout face à la nécessité urgente de gagner en efficacité. Pensez notamment aux activités transactionnelles et aux différents processus. Pensez aussi à la comptabilité, aux processus AP et AR : l’IA peut y être utilisée de manière particulièrement pertinente.
Dans notre réseau, la majorité des entreprises commencent par là. C’est plus simple, plus mesurable, et le retour sur investissement est clair.
On peut penser, par exemple, aux factures, encore souvent traitées via des outils OCR (Optical Character Recognition), mais de plus en plus remplacés par des systèmes pilotés par l’IA capables non seulement de reconnaître des données non structurées issues de PDF, d’e‑mails ou de contrats, mais aussi de les interpréter et de les relier entre elles.
Cette capacité à comprendre le contexte et à combiner des sources constitue un gain évident. L’IA excelle dans l’analyse et le traitement de données non structurées provenant de PDF, d’e‑mails ou de contrats. Elle établit des liens entre ces sources beaucoup plus facilement que les outils dont nous disposions jusqu’ici.
Dans la sphère transactionnelle en particulier, pour laquelle on mettait autrefois en place des Shared Service Centers en Inde ou dans des pays à bas salaires, les entreprises envisagent désormais de recourir à des agents IA. Cela réduit fortement les coûts. L’implication, bien sûr, est que vous avez besoin de collaborateurs dotés d’autres compétences : plus orientés business, plus analytiques, et capables de travailler efficacement avec des outils d’IA.
Applications concrètes, impact tangible
De nouvelles possibilités apparaissent aussi dans le credit management. En analysant le comportement de paiement et en détectant des schémas, les entreprises peuvent agir de manière plus proactive. Pour les clients qui paient systématiquement en retard, un agent IA peut envoyer automatiquement un e‑mail avant l’échéance, sans aucune intervention manuelle.
On observe des applications similaires dans des environnements opérationnels. Chez un acteur logistique actif dans la chaîne du frais, des agents IA analysent et classent les plaintes entrantes par e‑mail. Ce qui représentait autrefois une charge de travail énorme est désormais traité en un instant. L’agent analyse et trie les plaintes : les questions standard reçoivent une réponse automatique, tandis que les anomalies ou les dossiers plus complexes sont transmis à un collaborateur.
Le contrôle reste essentiel
L’évolution met en évidence une condition essentielle : la confiance dans l’IA suppose un contrôle réel. Les systèmes doivent être testés et suivis avec soin pour éviter les erreurs et les “hallucinations”. Ce n’est que lorsque la qualité est garantie de manière constante qu’une automatisation plus poussée peut être mise en œuvre de façon responsable.
Il devient ainsi clair que la transition vers une finance prédictive n’est pas seulement une transformation technologique, mais aussi un exercice de gouvernance, de redéfinition des processus et de gestion des risques. Un fil conducteur qui rejoint la question centrale : comment l’IA crée‑t‑elle une valeur durable et mesurable au sein de la fonction Finance ?
3. Gestion des risques en temps réel
L’IA offre aux entreprises la possibilité de détecter fraudes et anomalies en temps réel et de renforcer leur gestion des risques. Là où les contrôles sont aujourd’hui souvent effectués par échantillonnage et a posteriori, l’IA permet de monitorer les transactions en continu.
Elle peut analyser des millions de lignes et vérifier des transactions en temps réel pour en extraire, par exemple, des anomalies. Cela inclut les doubles paiements, les schémas inhabituels ou les erreurs dans les déclarations de TVA. Ces éléments sont détectés plus rapidement et de manière plus cohérente. Les notes de frais atypiques peuvent être signalées sans effort.
Le véritable gain réside dans l’échelle et la vitesse. Ce qui était autrefois manuel et fragmenté peut désormais être suivi de manière intégrale et continue.
Dans le cadre d’audits, l’IA peut à la fois aider l’auditeur et réduire les coûts en prenant en charge certains contrôles de comptes. Cela soutient le CFO dans les questions de conformité ou en matière d’intégrité des chiffres.
Pris dans son ensemble, l’IA permet de libérer du temps afin que la fonction financière puisse évoluer vers un rôle de partenaire interne ou de consultant métier, capable de réfléchir à l’avenir et de créer davantage de valeur pour l’organisation.
Beaucoup de bénéfices liés à l’IA se situent dans des facteurs plus “soft”, comme le gain de temps, une meilleure prise de décision ou une satisfaction client accrue
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