IA Générative : Cas d’usage et adoption pour les directions financières

Pourquoi l’IA générative est à l’étude dans toutes les directions financières ?

L’essor de l’intelligence artificielle générative révolutionne le fonctionnement des entreprises. Son impact s’étend à l’ensemble des fonctions de l’organisation, qu’il s’agisse des systèmes d’information, des ressources humaines ou des métiers opérationnels, avec la promesse d’une efficacité accrue et d’une valeur ajoutée significative, mais introduisant de nouveaux défis à la fois en matière d’architecture des systèmes et d’évolution des métiers.

Pour les directions financières, la réussite de cette transformation est d’autant plus importante puisqu’elles doivent composer avec une complexité réglementaire croissante et un rôle stratégique renforcé.

Comment les directions financières peuvent-elles efficacement tirer parti de l’IA générative pour améliorer leur productivité et leur capacité d’analyse, tout en maitrisant les risques liés à son adoption et en assurant une intégration cohérente avec les enjeux humains, techniques et réglementaire ? Dans cet article nous vous proposons d’étudier quelques applications concrètes de l’IA et leur priorisation dans une direction financière.

Comment l’IA générative transforme les directions financières ?

1. L’IA générative, un levier d’efficacité et d’analyse pour la fonction finance

L’IA générative s’impose comme un levier d’efficacité et d’analyse pour les directions financières. Quelques exemples d’axes de valeur ajoutée et de bénéfices concrets à l’entreprise et de cas d’usages associés :

Fiabiliser la conformité : analyse et synthèse de textes réglementaires et juridiques pour une meilleure conformité aux normes en vigueur. Ex UC 1 : Assistant pour analyse de documents juridiques, extraction de clause.
Optimiser la communication financière : génération automatisée de communications et de rapports financiers pour une diffusion d’informations plus efficace et homogène, ainsi que pour l’analyse financière des concurrents et des partenaires. Ex UC 2 : Résumé automatique de compte-rendu d’appels client, conseillé « augmenté », traitement automatique d’emails.
Renforcer la continuité opérationnelle : rétro-documentation technico-fonctionnelle produite par l’IA pour garantir une traçabilité claire des systèmes et des processus, essentielle pour la résilience de l’entreprise. Ex UC 3 : Automatisation de la rétro-documentation pour la modernisation des applications.
Optimiser le Knowledge Management pour soutenir la prise de décision : regroupement, structuration et mise en cohérence de l’information afin d’offrir une base de réflexion fiable pour la prise de décision. Ex UC 4 : Mise en place d’un agent conversationnel permettant d’interroger une bibliothèque documentaire regroupant modèles, process, rapports d’audit et chiffres.

2. En pratique : définition d’une feuille de route pour transformer les directions financières

L’intégration réussie de l’IA générative dans les directions financières peut offrir de nombreux avantages, malgré les défis. Pour cela, il est essentiel que sa mise en œuvre soit menée avec rigueur et efficacité.

Pour garantir la création de valeur et le succès de cette transformation, il est essentiel d’adopter une approche structurée basée sur :

Une identification et une priorisation des cas d’usage, en s’appuyant sur une matrice de décision intégrant accessibilité / complexité de mise en œuvre et valeur anticipée :

Il s’agit ensuite d’élaborer une stratégie d’adoption progressive, qui inclut des phases d’expérimentation, la recherche de « quick wins » en MVP, puis l’industrialisation des solutions choisies, le tout en évitant la multiplication des POC sans trajectoire. Autrement dit, l’Approche Produit doit rester centrée sur les utilisateurs finaux et chercher à démontrer rapidement la valeur pour favoriser l’adoption et à la maintenir dans le temps via une mise à l’échelle réussie.

Une nécessité d’adaptation des modèles de Gouvernance des données et systèmes d’IA pour prendre en compte ces enjeux spécifiques.
- Ces réflexions autour de la Gouvernance devront aussi prendre en compte les besoins de maitrise des enjeux de souveraineté de ces systèmes d’IA, l’évaluation bout en bout, la gestion des coûts et des impacts sociétaux et environnementaux, l’implication et la formation des utilisateurs finaux à travers la co-construction, l’acculturation et la montée en compétences.

3. Défis de l’intégration de l’IA générative : enjeux techniques, sécuritaires et humains

L’intégration de l’IA générative requiert une attention particulière sur plusieurs aspects :

Intégration dans l’écosystème SI existant : il est nécessaire de réfléchir à l’architecture des systèmes d’IA afin de garantir la compatibilité avec les outils déjà en place. Cette intégration doit être réalisée de façon à préserver la cohérence et la sécurité des flux d’information, assurer une continuité opérationnelle tout en adressant les spécificités de l’IA Gen (nouvelles briques et UC, multiplication des agents et fronts, nouveaux risques comme le prompt hacking ou le shadow-IT)
Sécurité et gouvernance, protection des données, auditabilité, conformité aux réglementations (RGPD …) : Il est nécessaire d’assurer la traçabilité des processus ainsi que le suivi des réglementations autour des systèmes d’IA (notamment RGPD et IA Act) afin de garantir la conformité réglementaire et la confiance des parties prenantes face à une technologie en partie boite noire. Il peut s’avérer nécessaire d’ajuster le dispositif de gouvernance existant ou d’en établir un nouveau.
Accompagnement des métiers et conduite du changement : Il est indispensable de mettre en œuvre une gestion du changement efficace, construit autour de la sensibilisation des collaborateurs aux enjeux de l’IA, le développement des compétences et l’appropriation progressive des nouveaux outils, afin de garantir une adoption réussie et pérenne de l’IA au sein des fonctions financières. Pour cela, il convient de mettre l’accent sur une formation dédiée au fonctionnement de l’IA et à ses limites.

Conclusion

L’évolution des métiers de la finance s’accélère sous l’effet de l’IA générative. Toutefois, il est essentiel de prendre du recul : l’adoption de l’IA ne doit pas être motivée uniquement par un effet de mode, mais bien par une réflexion sur ses impacts réels et la valeur qu’elle peut apporter à l’organisation de manière pragmatique.