Direction Financière et IA : Impacts et Plan d'Actions

Depuis 5 ans les métiers, nombreux sont les facteurs impactant les activités de la direction financière: 

• La donnée financière et comptable vit à l’heure de l’interconnexion des différents SI métiers,
• Le "rolling forecast" devient la norme afin de gagner en agilité,
• Le pilotage des indicateurs ESG requièrent audits, certifications et évangélisation de l’ensemble des départements.

Appuyé par l’étude sur la Direction Financière de notre partenaire PWC, notre article offre, tout d’abord, un état des lieux des impacts des IA sur les activités financières, les métiers et les compétences. Nous offrons aussi aux décisionnaires de la DAF une approche méthodologique pour faire évoluer leur département et son efficience.

Intelligences artificielles et activités financières: quelles synergies ?

Malgré les innovations technologiques des dix dernières décennies (4G, 5G, Big Data, IOT, réseaux sociaux, Blockchain, …) les gains de productivité n’augmentent pas à la même vitesse que la période de 1973 à 2003 (0,4% l’année dernière en France vs 2,3%). L’impératif de maximisation de la rentabilité appelle la Direction Financière à promouvoir l’innovation par l’adoption de nouvelles technologies comme l’IA. 

Alors que la dématérialisation des factures deviendra obligatoire dès 2026, les directions financières mènent en parallèle le paramétrage de différents logiciels métiers qui voient disparaître des activités telles que la saisie de données, l’enregistrement de pièces comptables ou encore le provisionning.

L'Intelligence Artificielle dans la Finance: Une Mosaïque de Solutions Innovantes

Pourquoi parler des “intelligences artificielles” dans le domaine financier ?

Dans le monde de la finance, le terme "Intelligence Artificielle" (IA) englobe un éventail de technologies pour des cas d’usage variés. En réalité, nous devrions parler des “Intelligences Artificielles", car il existe différentes formes d'IA, chacune adaptée à des objectifs spécifiques.

IA Traditionnelle destinée à la prise de décision financière

Qu’appelons nous IA Traditionnelle ?

L'Intelligence Artificielle Traditionnelle se concentre sur l'analyse de données et l'automatisation des processus. Elle utilise des algorithmes pour analyser des ensembles de données historiques et réaliser des prédictions ou automatiser des tâches répétitives. Son objectif principal est de rendre les processus existants plus rapides et plus efficaces.

Voici une liste d’activités pour lesquelles l’IA dite traditionnelle apporte une valeur:

• Gestion des risques (Deloitte estime à 42% la diminution des faux positifs)
• Identification des anomalies
• Analyse des différentes catégories de Coûts
• Conformité Légale et Détection de Fraude 

IA Générative pour la Création de Contenu et l'Explication des recommandations financières:

Qu’appelons nous IA Générative ?

L'Intelligence Artificielle Générative, en revanche, repousse les limites en instituant de nouvelles méthodes de créations de contenus. Elle utilise des techniques statistiques avancées  à partir de (L)arge (L)anguage (M)odels pour générer des textes, des images, des modèles financiers, ou même pour répondre à des questions complexes. Elle est aussi très consommatrice de ressources computing. Cette IA se distingue par sa capacité à créer et à innover, offrant des perspectives nouvelles dans l'explication des recommandations de prise de décision stratégique fournies par l'IA dite "traditionnelle".

• Rédaction de Documents (contrats, correspondances avec les actionnaires) 
• Rapports Automatiques
• Modélisation de Scénarios Financiers 
• Intelligence et Connaissances Stratégiques d'Entreprise

Quelles sont les synergies entre les IA Traditionnelles et Génératives ?

L'association de l'IA traditionnelle et de l'IA générative accélère l’adoption pour chacune des populations de la direction financière et comptable. La dimension de traitement automatique des données et de suggestion de l'IA traditionnelle bénéficiera des atouts pédagogiques de la "Gen AI" pour expliquer les suggestions offertes aux utilisateurs.

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Quelle approche adopter pour intégrer l’IA au sein de la DAF ?

Neobrain a développé un modèle à partir de différents éléments de recherche (International Labour Organisation, Goldman Sachs, PWC…). Nous l’avons complété pour disposer de la vue la plus fidèle possible des gains de productivité dans la fonction finance et comptable. 

Quels sont les facteurs à prendre en compte pour estimer les gains dans l’efficacité opérationnelle ?

Les composantes culturelles, la formation, le leadership et l’interconnexion des systèmes d’information sont des critères déterminants de la capacité d’une entreprise à profiter pleinement des gains d’efficacité procurés par l’IA. Nous les détaillons l’ensemble des facteurs à prendre en compte ci-dessous:

• Nature des tâches (complexité, interactions humaines, niveau d'expertise, volume de données traitées, ...)
• L’ampleur des objectifs poursuivis (quels sont les problèmes à résoudre ?)
• Maturité de la technologie IA (capacité de l'IA à gérer les tâches en fonction du niveau de compréhension, de créativité ou de prise de décision complexe requise)
• Défis d'intégration et d'adaptation (niveau d'interconnexion dans les systèmes métiers actuels et les flux de travail existants, degré d’adoption des employés face à l’adaptation aux nouvelles formes de travail induits par les outils d'IA)

Les services financiers n’ont pas attendu l’avènement de l’IA pour rationaliser leurs opérations,

Pour preuve McKinsey fait état d'une réduction de 29% des coûts de fonctionnement dans les 10 dernières années. Une nouvelle étape dans l’obtention d’efficiences doit désormais s’opérer après la numérisation et l’automatisation de plusieurs processus financiers. Le challenge est désormais d’aborder les différentes briques technologiques de manière simultanée.

La Chaîne de Valeur des Activités du département Financier

Examinons l’ensemble des activités depuis la gestion financière centrale jusqu’aux relations avec les parties prenantes. Nous pouvons ainsi, dans un 1er temps, examiner le gain d'efficacité rendue possible par l’IA, puis dans un second temps, dresser une feuille de route dans l’assimilation de ces nouveaux outils.

Prenons quelques exemples d’activités pour détailler l’impact de l’IA sur certaines de ses tâches:

IA et Opérations financières

• Rédaction de Contrats : L'IA optimise le processus en automatisant les clauses et formats standards, économisant du temps et réduisant les erreurs humaines. Cependant, une supervision humaine est nécessaire pour la personnalisation et les nuances juridiques complexes.
• Révision des registres comptables : La capacité de l'IA à gérer de grands ensembles de données aide à identifier rapidement les écarts et anomalies dans les registres financiers, améliorant la précision et la conformité réglementaire.
• Traitement des Factures : L'IA automatise la capture et la vérification des données de facturation, conduisant à un traitement plus rapide et réduisant l'intervention manuelle. Elle est particulièrement efficace pour les tâches impliquant de grands volumes de données.

IA et Comptabilité

L'IA générative peut automatiser la catégorisation des transactions, les processus de rapprochement et les requêtes routinières, améliorant potentiellement la productivité d'environ 20% à 30%. L'automatisation des tâches répétitives et la réduction des erreurs sont des contributions clés à ces gains.

IA et Gestion des Risques

La prochaine vague d'IA générative en gestion des risques pourrait signifier la prédiction et l'explication des anomalies, la détection des fraudes et la surveillance de la conformité. Cette application avancée pourrait conduire à des améliorations de la productivité d'environ 20% à 30%, en permettant une gestion des risques proactive plutôt que réactive.

Direction Financière: des métiers menacés et des métiers créés.

Avant d’envisager les projections sur les métiers actuels de la Direction financière, rappelons une donnée réconfortante:

60% des métiers actuels n’existaient pas il y a encore 80 ans.

Par conséquent, ces potentielles destructions de postes font partie d’un cycle qui aboutira aussi à la création de nouveaux métiers. Face au tournant que représentent la diffusion des intelligences artificielles dans le quotidien des collaborateurs, 4 catégories d’emplois sont à garder en tête: les métiers menacés, protégés, complétés ou créés.

Quels sont les métiers menacés au sein de la DAF ?

Les métiers menacés de la DAF sont les professions qui impliquent des tâches standardisées, peu de personnalisations, une forte exposition aux contraintes réglementaires strictes pour lesquelles les contextes ne varient pas. 

Suivant les codes ROME, les métiers les plus menacés sont M1202: Analyste Budgétaire, et, M1203: Comptable.

Quels sont les métiers augmentés au sein de la DAF ?

Caractéristiques: une forte personnalisation, une adaptation aux contextes changeants, un large éventail de compétences.

Les métiers qui peuvent le plus bénéficier d’un complément de l’IA sont M1204: Contrôleur de Gestion, et M1206: Trésorerie.

Quelles sont les professions protégées de la DAF ?

Les professions axés sur les compétences interpersonnelles, de vision d’ensemble comme les DAF demeurent relativement protégés. La maturité numérique et l’ambition de fonder une finance autonome place les consultants SI fonctionnels Finance (M1205) dans une position confortable. 

Les métiers les plus protégés sont M1205: DAF et les Métiers de Consultants SI fonctionnels Finance.

Quels sont les métiers créés de la DAF ?

L’IA va créer de nouveaux métiers notamment dans le domaine du “prompting”, c'est-à dire l’art de donner des instructions claires à l’IA pour en retirer son potentiel maximal. L’interconnexion des SI métiers avec l’intégration d’une brique “IA” est aussi un axe de développement de nombreux rôles.

Les métiers créés sont notamment le Responsable de l'Intégration et de la Connectivité des Systèmes.

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Évolutions des compétences des professionnels du Département Finance

Les atouts des professionnels diffèrent suivant les professions. Des caractéristiques communes émergent sous l’influence de 3 principales nécessités:

1. Le rythme de pilotage, de lecture de la performance beaucoup plus régulier qu’auparavant.
2. La comptabilité analytique se verdit aussi pour incorporer les indicateurs (durabilité environnementale, sociale et institutionnelle).
3. La progressive immersion de l’IA appelle les professionnels à paramétrer son champ d’intervention et prendre du recul vis-à-vis des recommandations qui lui sont suggérées.

Quelles sont les compétences à risque dans le domaine financier ?

Les compétences à risque incluent des tâches routinières et automatisables, telles que la saisie comptable et la vérification des états financiers.

Quelles sont les qualifications résilientes à la DAF ?

Les compétences résilientes, en revanche, sont celles qui nécessitent un jugement humain et une analyse stratégique, comme la gestion de projets et l'évaluation des performances

Quelles aptitudes émergentes développer pour la Direction Financière ?

Nous pensons que des compétences majeures apparaissent pour renforcer la surveillance, la précision et l'efficience dans les opérations financières. Nous en décelons 3 plus particulièrement: 

• Prompting IA Avancé : Paramétrer et interagir avec l'IA pour détecter des fraudes, configurer des alertes financières automatisées et optimiser le provisionnement.
• Analyse des Risques grâce à l'IA : Exploiter l'IA pour une analyse approfondie des risques et une prise de décision proactive basée sur des données prédictives.
• Optimisation des Processus au travers de l'IA : Implémenter l'IA pour automatiser et affiner les procédures comptables et financières, augmentant ainsi l'efficacité et la précision.

Un exemple avec les métiers de l'audit et du contrôle comptable.

Quelle feuille de route emprunter dans l’usage de l’IA pour les métiers financiers ?

Vous connaissez désormais les impacts sur les métiers, les compétences: maintenant, comment se mettre en action. Nous sommes convaincus d’utiliser un modèle en 5 étapes illustré ci-dessous:

1. Acculturation à l'IA : Organiser des formations internes pour développer une compréhension globale de l'IA et de son application dans les métiers financiers.
2. Identification des Compétences et Upskilling : Après l'acculturation, mettre l'accent sur le développement de compétences transversales et la montée en compétences (upskilling) pour s'adapter aux exigences futures.
3. Conduite du Changement Ciblée : Implémenter un plan de changement structuré, en priorisant les métiers selon leur niveau d'impact par l'IA (voir le visuel ci-dessous).
4. Charte de l'IA : Établir des principes directeurs clarifiant quand et comment utiliser l'IA, tout en soulignant les situations où son utilisation n'est pas appropriée.
5. Collaboration avec les Partenaires Sociaux : Travailler étroitement avec les partenaires sociaux pour assurer une transition harmonieuse et inclusive.

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