Quels cas d'usage de l'IA pour les équipes Finance ?

L’intelligence artificielle, c’est la révolution technologique dont tout le monde parle. L’IA et ses applications vont en effet profondément transformer de nombreux secteurs d’activité, dont la finance et la comptabilité. Dans cet article, nous allons tenter de comprendre comment fonctionnent les modèles d’IA et pourquoi ils vont changer la donne pour les équipes Finance.

Si l’intelligence artificielle fait les gros titres depuis peu, et plus particulièrement depuis l’arrivée de ChatGTP en France, cette technologie n’est pas apparue récemment.

La montée en puissance de l’IA est ainsi indissociable de l’apparition des centres de stockage de données et de l’apparition de processeurs GPU performants (ceux que l’on retrouve sur les cartes graphiques des ordinateurs). 

Ensemble, ils permettent de faire fonctionner des modèles d’intelligence artificielle aux performances très élevées.

Machine learning, IA generative ou encore deep learning, il existe plusieurs modèles d’IA. Toutefois, tous partagent certaines caractéristiques communes.

Une IA, c’est avant tout un objet informatique entraîné à réaliser une tâche spécifique. 

Cet objet va être entraîné sur une grande quantité d’exemples (d’où l’importance de disposer de données de qualité en quantité suffisante) et va ainsi apprendre à prédire le résultat d’une requête. 

Tout l’intérêt de cette technologie, c’est qu’une fois entrainé, le modèle pourra être déployé n’importe où : sur un ordinateur, un téléphone, un objet connecté, etc.

Avant que les modèles d’intelligence artificielle ne soient largement disponibles, beaucoup d’outils informatiques avaient recours à une autre méthode : les moteurs de règles. 

Il s’agit d’algorithmes qui fonctionnent selon des critères précis, définis à l’avance, mais qui ne sont pas capables d’apprendre par eux-mêmes.

Pour chacune des grandes missions de la fonction Finance, l’IA apporte déjà un certain nombre de solutions, alors que d'autres sont en cours de développement et pourraient arriver dans les mois ou les années à venir. 

Voici plusieurs exemples :

• maîtrise des coûts ;
• collecte des créances ;
• optimisation des délais de clôture ;
• reporting en temps réel ;
• contrôle interne et gestion des risques.

L’IA permet d’aller vers un meilleur contrôle des dépenses, notamment en fournissant déjà des outils pour :

• alerter le DAF ou le dirigeant en cas d’écarts par rapport à l’historique ou au prévisionnel ;
• catégoriser les dépenses ;
• élaborer des scénarios de gestion de trésorerie. 

Mettre à jour constamment un tableau de notation du risque client ? C’est déjà dans les cordes des moteurs d’intelligence artificielle, tout comme la prise en compte des délais de paiement dans le prévisionnel de trésorerie.

D’importants gains de productivité sont à portée de main, à condition toutefois d’être capable d'entraîner les modèles correctement. 

Alors que les équipes Finance sont de plus en plus pressées de clôturer leurs comptes, l’IA va leur permettre de gagner un temps précieux en favorisant l'automatisation de la tenue comptable. 

Et demain, l’IA facilitera encore plus la clôture en facilitant le suivi des approbations (et en corrigeant les erreurs de routage en la matière).

Aujourd'hui, 48% des décideurs financiers considèrent que le reporting va devenir la première application de l'intelligence artificielle (étude OneStrem 2022). 

Ces usages sont déjà disponibles et fonctionnent avec plus ou moins de pertinence.

Voilà déjà plusieurs années que l’IA est utilisée pour lutter contre la fraude, notamment dans les grandes banques. En entreprise, elle peut aussi servir à détecter les fraudeurs, par exemple en identifiant les tentatives de double paiement de fournisseurs.

Face aux capacités de l’intelligence artificielle, et notamment des modèles génératifs, beaucoup d’usages restent encore à inventer pour les directions financières. Le potentiel est énorme, à condition de s’assurer de la disponibilité de la data, et de sa sécurité.