Trop d’IA, trop tôt: Les équipes financières se préparent-elles à l’échec ?

Les équipes financières sont soumises à une pression immense pour adopter l’IA, principalement sous l’impulsion des conseils d’administration cherchant à gagner en efficacité, des directeurs financiers voulant accélérer les clôtures, et des fournisseurs promettant une automatisation sans précédent. 

L’hypothèse dominante est que davantage d’IA conduira naturellement à de meilleurs résultats, puisqu’elle peut analyser les données efficacement en quelques secondes. Mais la rapidité à elle seule n’est pas le seul facteur garantissant le succès, surtout si le processus sous‑jacent est défectueux ou sous‑développé. 

À mesure que les organisations se précipitent pour intégrer l’IA dans les flux de travail financiers, elles risquent de négliger une vérité fondamentale: l’IA n’est efficace que dans la mesure où les systèmes qu’elle automatise le sont. 

Elle peut accélérer les tâches, mais elle ne peut pas compenser des contrôles faibles, des données fragmentées ou des processus incohérents.

Néanmoins, la technologie gagne en importance au sein des grandes entreprises, et de plus en plus d’entreprises espèrent qu’elle apportera des résultats immédiats. 

Pour 2025, la part des cadres dirigeants identifiant les risques de conduite liés à l’IA comme une préoccupation majeure a augmenté de 16 % au cours des trois dernières années à 56 % pour l’avenir, en faisant le principal risque non‑financier. En même temps, les incidents majeurs de conduite des affaires ont augmenté de 55 % entre 2023 et 2025, avec un coût moyen de 14 millions de dollars par incident, entraînant des investissements réactifs plutôt que proactifs en gouvernance et qualité des données. 

Aucun autre domaine n’est aussi crucial pour l’utilisation de l’IA que la finance, où les clôtures de fin de mois dépendent de contrôles, de rapprochements et de vérifications. L’IA peut augmenter la rapidité de ce processus, mais sans une base solide, elle peut tout aussi facilement amplifier les faiblesses existantes qu’elles ne les éliminent. 

La question, alors, est de savoir si la fonction finance a posé suffisamment de bases pour être prête à une prise de contrôle massive par l’IA. 

L’IA est un multiplicateur, pas une solution

Bien que l’IA soit indéniablement un excellent outil pour faciliter les tâches, une idée reçue courante est que l’IA peut réparer tous les processus défaillants, alors qu’en réalité, elle ne fait qu’amplifier ce qui existe déjà. 

Si les données sous‑jacent sont incohérentes, les contrôles sont faibles, ou les pratiques de rapprochement sont défectueuses, l’IA exécutera simplement ces lacunes plus rapidement et à plus grande échelle. Le vieux principe du « garbage in, garbage out » n’a pas disparu ; il fonctionne désormais à la vitesse des machines.

Tout cela ne signifie pas que l’IA est inutile ; au contraire, elle automatise les tâches à forte intensité de main‑d’œuvre comme l’extraction et la présentation de données, libérant les professionnels de la finance pour se concentrer sur des travaux à plus forte valeur ajoutée. Elle leur permet d’investir davantage dans la réflexion critique, de tirer des conclusions et d’assurer une supervision de ce que les machines exécutent. 

Cependant, une dépendance excessive à l’IA peut créer des vulnérabilités si les systèmes échouent ou produisent des résultats inattendus. Si, par exemple, un modèle d’IA utilisé pour les prévisions de marché dysfonctionne pendant une crise, il pourrait amplifier les pertes ou déstabiliser les marchés. 

Le Comité de Bâle sur la supervision bancaire et d’autres organismes sont particulièrement préoccupés des risques systémiques, où des défaillances généralisées de l’IA pourraient menacer la stabilité financière. 

Plutôt que de considérer l’IA comme une solution aux inefficacités opérationnelles, les organisations devraient se concentrer sur la construction d’une infrastructure financière qui permette à l’automatisation de fonctionner de manière fiable. Cela implique des processus de rapprochement standardisés, des contrôles internes plus solides, une meilleure gouvernance des données et une plus grande visibilité sur le processus de clôture.

« Il existe une idée reçue selon laquelle l’IA serait une solution aux problèmes de processus. Ce n’est pas le cas. C’est un amplificateur de ce qui existe déjà. Les dirigeants financiers se tournent souvent vers l’IA pour se libérer du travail manuel, des clôtures lentes ou de rapports trop longs, » a déclaré Shagun Malhotra, PDG du logiciel de clôture de fin de mois automatisé SkyStem, lors d’une conversation avec Unite AI. 

Mais si le processus sous‑jacent est défectueux, a-t-elle ajouté, l’IA ne corrige pas le défaut. Au contraire, elle l’exécute plus rapidement et à plus grande échelle. « L’idée reçue est que la technologie effectue le travail de diagnostic alors qu’elle ne le fait pas. Cette partie nécessite toujours un professionnel derrière. » 

SkyStem se concentre principalement sur l’aide aux organisations dont les plateformes de clôture financière standardisent les rapprochements, automatisent les flux de travail et renforcent les contrôles internes avant d’ajouter l’IA aux processus comptables essentiels. Au lieu de remplacer les opérations financières disciplinées par l’IA, l’entreprise construit des bases opérationnelles fiables afin que l’automatisation puisse réellement fournir des résultats précis sans compromettre les données. 

« L’IA crée une valeur énorme en volume, en constance et en rapidité pour les tâches bien définies […] Mais les domaines où les humains doivent rester maîtres sont précisément ceux où l’expérience compte le plus : l’intuition du risque, la reconnaissance de schémas en situation d’ambiguïté et, surtout, la prise de décision sous pression, » a ajouté Malhotra. 

Fondation avant l’automatisation

La finance dispose de très peu de marge d’erreur. Des rapports précis, des rapprochements, la conformité réglementaire et l’auditabilité sont essentiels ; l’IA doit améliorer et simplifier ces processus, non les compromettre en accélérant les faiblesses existantes du système. 

Kognia Labs, société de conseil et de développement de logiciels en IA, partage ce point de vue. Elle aide les organisations à mettre en place des systèmes qui détectent les défauts ou les incohérences dans les rapports avant qu’ils ne deviennent si coûteux. 

Avant que l’IA ne soit intégrée à un flux de travail où un client attend la réponse, trois éléments doivent être vrais dans l’institution: la connexion entre les systèmes, l’accès à l’information qui n’est pas archivée sous forme de document, et la capacité de vérifier la provenance d’une réponse, selon Alexandra Ollé, directrice stratégique chez Kognia Labs. 

« L’information dont un conseiller a besoin est répartie sur différents systèmes et formats, et ces systèmes ne communiquent généralement pas entre eux. C’est ce qui rend les réponses lentes et incohérentes dès le départ, » a déclaré Ollé à Unite AI. « L’IA ne résout pas cela en étant simplement ajoutée par-dessus. » 

Cet écart, entre accélérer un processus et réellement l’améliorer, est l’endroit où les enjeux financiers deviennent concrets: lorsque des fonds sont en jeu, la fiabilité n’est pas optionnelle, et une mauvaise gestion d’un système d’IA entraîne une réelle exposition juridique. 

« L’IA améliore un processus lorsqu’une entreprise l’utilise pour changer la façon dont le travail est réellement effectué. Cela commence généralement par comprendre pourquoi le processus échoue, ce que la plupart des institutions ne peuvent pas voir clairement car les preuves se trouvent dans des milliers de conversations client qu’aucune équipe n’a le temps d’examiner, » a souligné Ollé. 

La voie à suivre: Un pont IA‑humain

Avant de s’appuyer sur l’IA pour automatiser des flux de travail financiers critiques, les organisations doivent d’abord s’assurer que leurs processus sont prêts. Cela commence par évaluer la maturité des processus, résoudre les goulets d’étranglement et les problèmes de qualité des données, et introduire l’IA de façon incrémentale dans des zones à faible risque avant de l’étendre à des opérations financières plus complexes. 

Construire d’abord une base opérationnelle solide, en résumé, permet à l’automatisation d’améliorer l’efficacité sans compromettre la précision ou la supervision. Et c’est la partie où les humains ne peuvent pas baisser la garde ; il existe des choses que l’IA ne peut tout simplement pas faire seule. 

Il existe déjà des entreprises dont l’approche de mise en œuvre de l’IA repose sur le principe « les humains d’abord », garantissant une supervision humaine et une crédibilité des systèmes automatisés. Solvd, par exemple, est une société californienne d’ingénierie logicielle qui développe, implémente et gère des systèmes d’IA pour les entreprises, spécialisée dans la construction de flux de travail complexes qui sont ensuite affinés par les humains avant d’être mis à l’échelle via l’automatisation. 

« Les entreprises qui prennent l’IA au sérieux apprendront plus rapidement, obtiendront des informations client plus riches, fonctionneront plus efficacement et personnaliseront de façon plus efficace. Au fil du temps, rester à la hauteur devient plus difficile car les concurrents ne se contentent pas de déployer de meilleurs outils ; ils construisent de meilleures données, processus et apprentissage institutionnel, » a déclaré Skylar Roebuck, directeur technique de Solvd, à Unite AI. 

Une organisation est véritablement prête pour l’IA lorsque son équipe dirigeante est alignée non seulement sur l’importance de l’IA, mais aussi sur la façon dont elle créera un avantage concurrentiel significatif pour l’entreprise. 

« La supervision humaine ne doit pas être considérée simplement comme une approbation de chaque action de l’IA. Cette approche ne s’échelonne pas et crée souvent l’illusion de sécurité sans offrir un contrôle réel, » a souligné Roebuck, ajoutant que le système doit pouvoir fonctionner de manière autonome dans des limites claires tout en reconnaissant l’incertitude pour escalader lorsqu’un jugement est nécessaire. 

En fin de compte, l’IA a le potentiel de transformer la finance, mais elle ne peut pas remplacer la discipline opérationnelle et le jugement humain requis pour la prise de décision financière. L’objectif ici n’est pas d’accélérer la clôture, mais d’accélérer la confiance en celle‑ci. 

Les organisations réellement performantes ne seront pas celles qui automatisent d’abord, mais celles qui construisent la bonne fondation, et qui maintiennent les personnes au cœur des processus les plus importants.