La finance automatise l’organigramme plutôt que le cycle de trésorerie

La finance a consacré beaucoup de temps à se demander si les employés adopteraient l’IA, si les directeurs financiers la financeraient et si la technologie était suffisamment mature pour dépasser le stade de l’expérimentation. Je ne suis même plus certain que ces questions soient utiles, car nous constatons déjà une adoption régulière de l’IA au sein des directions financières.

Dans une récente étude menée par Auditoria en 2026, 66,5 % des services financiers ont déclaré augmenter leurs investissements dans l’IA, et l’équipe financière moyenne l’utilisait dans 2,43 fonctions, soit une hausse de 36 % en un an. Pourtant, seuls 21 % ont indiqué que leurs initiatives en matière d’IA avaient produit des résultats significatifs et mesurables.

Plusieurs hypothèses pourraient expliquer cette situation : les entreprises auraient choisi les mauvais outils, seraient allées trop vite ou n’auraient pas réussi à convaincre suffisamment de personnes de les utiliser. Je n’y crois pas vraiment, cependant, car nous avons déployé l’IA en fonction de l’organisation de la finance. Résultat : les comptes fournisseurs, les comptes clients, la trésorerie et même la planification et l’analyse financières (FP&A) sont désormais plus performants.

La trésorerie, elle, ne circule pas ainsi. Elle franchit toutes ces frontières, et je pense que nous commençons à découvrir les limites d’une approche qui consiste à rendre chaque fonction financière plus intelligente sans faire de même pour le cycle financier qu’elles gèrent collectivement.

Nous avons rendu les différentes fonctions plus performantes

L’une des lacunes les plus étonnantes de la finance moderne tient au fait que nous avons mis au point des moyens très sophistiqués permettant à chaque fonction de comprendre sa part de la trésorerie. Les comptes fournisseurs gèrent les décaissements, les comptes clients se concentrent sur les encaissements, la trésorerie gère les liquidités et la planification et l’analyse financières (FP&A) tentent d’anticiper l’évolution des chiffres. Chaque équipe peut faire du bon travail sans qu’aucune personne ne soit clairement chargée de veiller à ce qu’il advient de la trésorerie lorsqu’elle passe d’une fonction à l’autre, laissant ainsi le directeur financier sans responsable clairement désigné.

Prenons le délai moyen de paiement des fournisseurs (DPO) et le délai moyen de recouvrement des créances clients (DSO). Une équipe des comptes fournisseurs peut réduire le DPO de cinq jours et, à juste titre, présenter cela comme un progrès, tandis que les recouvrements ralentissent au cours du même trimestre et que le DSO se dégrade de sept jours. Les deux équipes ont peut-être fait exactement ce qu’on leur demandait, et chacune peut avoir de très bonnes raisons d’expliquer ses résultats. Mais, à la fin du trimestre, l’entreprise a tout de même perdu deux jours dans sa capacité à convertir son fonds de roulement en trésorerie.

La finance sait très bien attribuer des responsabilités aux différentes fonctions, mais le résultat financier se joue souvent dans les interstices qui les séparent.

Nous avons mis en place des systèmes pour automatiser la facturation, rapprocher les comptes, prévoir la trésorerie, gérer les recouvrements et produire des rapports. L’IA s’intègre désormais à ces mêmes catégories, ce qui risque de rendre chaque fonction financière plus efficace sans pour autant réduire la fragmentation de la finance elle-même.

Accélérer le travail ne raccourcit pas le parcours

Un résultat de notre étude me revient souvent à l’esprit, car il illustre ce problème de manière particulièrement frappante. Aujourd’hui, 43,8 % des équipes répondent aux demandes dans les 24 heures, soit le niveau le plus élevé que nous ayons enregistré en quatre ans. Dans le même temps, 44,5 % des équipes consacrent au moins 11 heures par semaine à relancer les fournisseurs, les clients et les interlocuteurs internes, contre 29,7 % un an plus tôt. Par ailleurs, 13,4 % y consacrent plus de 30 heures par semaine.

Ces chiffres ne semblent contradictoires que si l’on suppose qu’une réponse plus rapide signifie que le travail est plus près d’être achevé. Par exemple, un fournisseur répond à un courriel, mais les renseignements restent incomplets ; ou un client répond à une demande de recouvrement en contestant la facture. Le service financier repère l’écart, puis doit trouver quelqu’un dans un autre service de l’entreprise capable de l’expliquer.

Je pense que nous avons consacré trop de temps à mesurer la rapidité de tâches individuelles et pas assez à mesurer le temps nécessaire pour passer du repérage d’un problème à sa résolution, de manière à influer sur le résultat financier.

Les agents d’IA font monter les enjeux

L’automatisation traditionnelle nous a bien aidés à accélérer un processus très fragmenté. L’IA a toutefois complètement changé la donne. Un agent d’IA peut commencer à prendre des décisions au sein du processus automatisé. Les objectifs que nous assignons à ces systèmes sont donc bien plus importants qu’à l’époque où les logiciels se contentaient de transférer des informations d’un champ à l’autre.

Le problème devient plus évident dès que l’IA intervient dans plusieurs fonctions financières. Les comptes fournisseurs peuvent chercher à optimiser le calendrier des paiements, les comptes clients à accélérer les recouvrements et la trésorerie à protéger les liquidités, chacun poursuivant des objectifs raisonnables. Le risque apparaît lorsque ces systèmes prennent des décisions en fonction de définitions différentes de la réussite, sans vision commune du résultat financier que l’entreprise cherche à obtenir.

C’est pourquoi le prochain défi de l’IA en finance n’est pas son adoption. Il consiste plutôt à déterminer ce que le système doit optimiser et ce qui se passe lorsque des décisions raisonnables à l’échelle locale entrent en conflit avec le résultat financier global. Les autorisations, les seuils d’approbation, les pistes d’audit et les règles d’escalade sont importants, mais ils définissent ce qu’un système d’IA est autorisé à faire. Les directeurs financiers doivent aussi décider ce que le système doit chercher à accomplir au regard des règles financières et de gouvernance.

L’intégration devient un enjeu opérationnel

L’absence d’intégration aux systèmes existants est désormais l’obstacle le plus souvent cité à l’adoption de l’IA ; selon nos recherches, elle représente 36,7 %. La résistance à l’adoption des technologies, qui arrivait auparavant en tête de liste, est tombée à la septième place. Une étude distincte menée en 2026 par ACCA et CA ANZ a révélé que 40 % des professionnels de la finance considèrent la difficulté à intégrer plusieurs sources de données comme un obstacle à l’amélioration de la connaissance de l’entreprise.

Les responsables financiers ne consacrent plus l’essentiel de leur énergie à convaincre les équipes que l’IA a sa place dans la fonction finance. Ils découvrent ce qui se passe lorsque plusieurs capacités d’IA doivent fonctionner sur les mêmes transactions, politiques, approbations, exceptions et résultats financiers.

Une capacité d’IA utile peut être intégrée à une fonction. Un modèle opérationnel financier utile, lui, ne peut se limiter à une seule fonction.

Au lieu de comptabiliser le nombre de cas d’usage déployés, commencez donc par déterminer combien de relais subsistent entre la détection d’un problème et la résolution de ses conséquences financières. Au lieu de ne regarder que le nombre d’heures économisées dans les comptes fournisseurs ou les comptes clients, je me demanderais si la trésorerie circule de manière plus prévisible dans l’entreprise. Et plutôt que de laisser chaque fonction financière définir à sa façon la réussite de l’IA, je chercherais à savoir qui est responsable du résultat lorsque ces définitions entrent en conflit.

Depuis des années, les technologies financières sont conçues en fonction de la structure de l’organisation ; il n’est donc guère surprenant que l’IA soit déployée de la même manière. Le directeur financier est responsable des résultats de ces fonctions, mais, en définitive, l’entreprise ne juge pas la fonction finance en vérifiant si les comptes fournisseurs, les comptes clients, la trésorerie ou la planification et l’analyse financières (FP&A) atteignent chacun leurs objectifs d’efficacité locaux. Ce qui compte pour elle, c’est le résultat financier qu’ils produisent ensemble.

Si l’IA doit transformer la finance de manière significative, ce résultat financier doit devenir l’unité de transformation. Sinon, nous automatiserons les fonctions, améliorerons les indicateurs locaux et laisserons malgré tout le résultat financier fragmenté selon les mêmes frontières que nous étions censés faire disparaître.