IA et data : quels enjeux pour la comptabilité ?

Si l’IA révolutionne la manière dont travaillent les équipes Finance en entreprise, ces nouveaux usages s’accompagnent aussi de nouveaux points de vigilance, en particulier autour de la question des données. Indispensable pour exploiter l’IA à son plein potentiel, cette précieuse data doit aussi être utilisée avec précaution. Explications.

L'efficacité de l'intelligence artificielle en comptabilité repose sur les données. Comme le carburant pour un moteur, des données de qualité et en quantité suffisante sont indispensables pour alimenter les algorithmes de l'IA, leur permettant d'apprendre avec précision et de générer des informations fiables.

Les algorithmes d'IA dépendent fortement des données pour leur entraînement. Ils analysent les tendances historiques et les modèles de comportement pour prédire des résultats futurs.

Sans un volume de données adéquat et pertinent, ces prédictions pourraient être inexactes.

La qualité des données compte autant que la quantité.

Elle est mesurée par plusieurs critères, comme :

• la précision et la complétude pour s’assurer que les informations traitées par l'IA reflètent fidèlement la réalité ;
• l'actualité pour garantir que les décisions sont prises sur la base des informations les plus récentes ;
• la pertinence pour s’assurer que seules les données significatives sont prises en compte, évitant ainsi le bruit qui pourrait fausser les analyses.

Pour les directeurs financiers, la qualité et la quantité des données ne sont pas seulement des questions techniques. Elles sont aussi stratégiques.

Elles influencent directement :

• la précision du plan de trésorerie prévisionnel ;
• l'efficacité de la détection des fraudes ;
• la gestion des risques ;
• la prise de décision en matière d'investissement.

Alors que la qualité et la quantité des données sont essentielles pour l'efficacité de l'IA, leur sécurité et leur confidentialité sont tout aussi importantes. En particulier dans le domaine financier où les données sont souvent sensibles et réglementées.

La sécurité des données financières est au cœur des préoccupations des entreprises. En effet, une violation peut entraîner des conséquences désastreuses, allant de la perte financière à la détérioration de la réputation.

Dans le contexte de l'IA, où de grandes quantités de données sont traitées et analysées, les risques de fuites ou d'accès non autorisés sont amplifiés. Cela rend impératif l'adoption de mesures de sécurité robustes.

La gestion des données dans le secteur financier est soumise à des réglementations strictes visant à protéger la confidentialité des informations personnelles et financières.

Des législations, comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD) dans l'Union Européenne, imposent des directives strictes sur la collecte, le traitement et la conservation des données. Elles prévoient aussi des sanctions sévères en cas de non-conformité.

Pour sécuriser les données dans un environnement d'IA, les entreprises doivent adopter une approche multicouche incluant :

• le chiffrement des données, à la fois en repos et en transit ;
• la gestion des accès pour s'assurer que seules les personnes autorisées puissent accéder aux informations sensibles ;
• la mise en place de systèmes de détection d'intrusion pour surveiller et prévenir les activités suspectes.

Paradoxalement, l'IA elle-même peut jouer un rôle clé dans la protection des données.

Par exemple, les systèmes d'IA avancés sont capables de détecter des comportements anormaux qui pourraient indiquer une tentative de piratage ou une fuite de données.

De plus, l'IA peut aider à automatiser et à optimiser les processus de conformité réglementaire, réduisant le risque d'erreurs humaines et assurant une gestion des données plus sûre.