Vers une direction financière augmentée par la Data et l'IA

Entre automatisation des processus, analyse prédictive et aide à la décision, la Data et l'IA redéfinissent profondément le rôle de la finance au sein des organisations. Comment les directions financières peuvent-elles tirer parti de ces technologies pour gagner en agilité, en précision et en valeur ajoutée ? Nous invitons les acteurs de la finance et de la data du Nord à nous rejoindre le 26 juin 2025 pour un afterwork intitulé "La Data et l'IA pour transformer les directions financières", organisé en partenariat avec Snowflake et Pigment. Au programme, des innovations technologiques, de nombreux cas d'usage et des retours d'expérience.

Malgré les progrès réalisés, des obstacles majeurs à l'adoption de l'IA subsistent. Selon une récente étude Pigment, une majorité de responsables financiers estime qu'il faudra 2 à 3 ans pour tirer pleinement parti de la valeur de l'IA. En participant à notre session, découvrez les fonctionnalités IA Pigment et Snowflake disponibles dès aujourd'hui, et comment faire partie de ces pionniers qui utiliseront l'IA pour améliorer leur pilotage de leur performance financière. Que vous construisiez des modèles, réalisiez des analyses d'écarts ou exploriez différents scénarios de simulation, les fonctionnalités IA et les agents IA viennent enrichir les fonctionnalités existantes de la plateforme pour vous aider à aller plus vite et à prendre des décisions plus fiables.

L'état des lieux : défis traditionnels et urgence de la transformation

Les défis structurels des directions financières

Comment consolider efficacement des données financières silotées, provenant de sources hétérogènes ? Selon une étude de KPMG, les équipes financières consacrent encore 40% de leur temps à des tâches de collecte et de rapprochement de données provenant de sources diverses (ERP, outils de gestion commerciale, tableurs Excel, …) au détriment de l'analyse à valeur ajoutée.

Cette situation génère plusieurs problématiques critiques :

Des processus chronophages mobilisant les équipes sur des tâches répétitives et manuelles (rapprochements bancaires, écritures de régularisation, production des états financiers), limitant leur capacité d'anticipation et générant des décisions basées sur des données historiques parfois obsolètes.

Un manque de visibilité en temps réel qui constitue le talon d'Achille des DAF. Comment piloter efficacement la trésorerie sans connaître les encaissements et décaissements en cours ? Comment optimiser la rentabilité sans disposer d'une vue actualisée de la marge par produit ou par client ? Cette opacité génère une prise de décision réactive plutôt que proactive.

Des capacités prévisionnelles limitées : les outils traditionnels peinent à offrir des capacités prévisionnelles robustes, s'appuyant encore largement sur des méthodes statiques basées sur l'historique et l'intuition, sans intégrer les multiples variables externes qui influencent la performance.

Une nécessité stratégique confirmée par les études

"La transformation des directions financières par la Data et l'IA n'est pas une option mais une nécessité stratégique dans un environnement économique de plus en plus complexe et incertain", affirme Cédric Ficheux, Président co-fondateur de SBI. Selon PwC, 70% des directeurs financiers pensent que l'IA va révolutionner leur secteur d'ici 2025, principalement en améliorant les capacités prévisionnelles. De plus, 79% des directeurs financiers estiment probable ou très probable d'utiliser l'intelligence artificielle générative dans les 24 prochains mois selon l'enquête CFO Signals de Deloitte (mai 2025).

La transformation du rôle : du CFO au Chief Future Officer

Une évolution radicale des fonctions

Si récemment près de 70% du temps des DAF était dédié à la production et à la vérification des chiffres, les DAF les plus avancés dans la transformation financière consacrent désormais plus de 60% de leur temps à l'analyse et à la prise de décision stratégique, grâce à l'automatisation permise par l'IA.

"Le DAF de 2025 n'est plus un simple gardien des chiffres, mais un architecte de la performance future de l'entreprise", explique Loïc Cotté, co-fondateur et CFO de SBI. "La Data et l'IA lui permettent de passer d'une vision rétrospective à une approche prospective, transformant fondamentalement sa contribution à la stratégie d'entreprise."

De nouvelles attentes stratégiques

Les directions générales attendent désormais des équipes financières qu'elles soient :

• Proactives en anticipant les tendances et les risques

• Stratégiques en fournissant des insights actionnables

• Agiles dans leur fonctionnement, capables de s'adapter rapidement aux changements

• Data-driven en s'appuyant sur des analyses objectives
  

Les fondations technologiques de la transformation 

La data comme socle : centralisation et gouvernance

La transformation commence par la mise en place d'une architecture data moderne reposant sur : 

La centralisation des données dans un entrepôt de données (data warehouse) ou un lac de données (data lake), nécessitant une gouvernance rigoureuse incluant la définition de référentiels communs, la mise en place de contrôles qualité automatisés et l'établissement de processus de validation. 

Les technologies cloud, comme celles proposées par Snowflake, révolutionnent cette approche en offrant des capacités de stockage et de traitement quasi-illimitées, avec une scalabilité et une performance inégalée tout en garantissant la sécurité et la conformité réglementaire.

Démocratisation de l'accès : l'autonomie au service de l'efficacité

"La démocratisation de l'accès aux données transforme radicalement la culture financière des organisations", souligne Mustapha Allaoui, Directeur Data de SBI. Cette démocratisation passe par la mise en place d'outils de self-service analytics permettant aux équipes financières de manipuler les données sans dépendre systématiquement des équipes informatiques.

L'IA au service de l'intelligence financière : cas d'usage et bénéfices

Automatisation des processus comptables et reporting

L'IA peut automatiser plus de 90% des processus transactionnels selon KPMG. 63% des dirigeants financiers prévoient de confier aux machines la responsabilité de gérer les paiements/factures, 40% la production de rapports et 28% le traitement des transactions.

Applications concrètes, pour des résultats mesurables :

• Reconnaissance et traitement automatique des factures : la réduction du temps de traitement peut aller jusqu’à 80% grâce au machine learning.

• Rapprochements bancaires entièrement automatisés pour une diminution drastique des erreurs de réconciliation.

• Validation des écritures comptables avec détection automatique des anomalies et des doublons.

• Génération de rapports financiers automatisés, personnalisés et commentés.

Analyse prédictive et pilotage de la performance

Les algorithmes de machine learning analysent simultanément des centaines de variables internes et externes pour transformer la prise de décision. Ainsi, que vous construisiez des modèles, réalisiez des analyses d'écarts ou exploriez différents scénarios de simulation, les fonctionnalités IA et les agents IA viennent enrichir les fonctionnalités existantes de la plateforme Pigment pour vous aider à aller plus vite et à prendre des décisions plus fiables. 

Capacités prédictives avancées :

• Prévisions de trésorerie intelligentes intégrant cycles de paiement, variations saisonnières, événements économiques et modèles prédictifs avancés.

• Optimisation du BFR grâce à l'analyse fine des comportements de paiement clients et fournisseurs.

• Budgétisation dynamique avec ajustements en temps réel selon l'évolution des indicateurs clés.

• Modélisation de scénarios d'une sophistication nouvelle grâce aux simulations Monte Carlo.

Planification et prévisions budgétaires avec Pigment

Gestion des risques et détection d'anomalies

L'IA excelle dans l'identification de patterns complexes au sein de grandes masses de données :

• Détection de fraudes avec un taux de précision supérieur à 95%.

• Identification précoce des risques de défaillance chez clients et fournisseurs.

• Alertes sur les déviations budgétaires avant qu'elles ne deviennent critiques.

• Détection d'anomalies et de risques avec identification automatique de patterns suspects.

L'IA générative : un accélérateur pour la communication financière

77% des CFO estiment que l'intelligence artificielle générative transformera la fonction financière dans les trois à cinq prochaines années. Cette technologie offre des capacités inédites :

• Génération automatique de commentaires sur les résultats financiers en langage naturel.

• Création de scénarios de simulation basés sur des hypothèses exprimées en langage courant.

• Assistance conversationnelle pour l'accès intuitif aux informations financières.

• Rédaction semi-automatisée des rapports financiers réglementaires.

Bénéfices mesurables de la transformation

Gains de productivité : réduction des temps de clôture de 15-20 jours à 3-5 jours ouvrés, avec 70% des DAF s'attendant à des hausses de productivité de 1 à 10% et 13% à des gains dépassant les 10% selon Deloitte.

Amélioration de la précision : élimination des erreurs de saisie, de calcul et de consolidation, avec un impact direct sur la qualité des décisions stratégiques.

Agilité renforcée : capacité à produire des analyses ad hoc en quelques heures plutôt qu'en plusieurs jours, permettant une meilleure réactivité aux opportunités de marché.

Valeur ajoutée stratégique : évolution du DAF vers un rôle de business partner stratégique, avec une inversion (dans le bon sens !) du temps consacré à l'analyse et à la prise de décision plutôt qu'à la production de chiffres.

Transformation organisationnelle et montée en compétences

Une révolution des métiers de la finance

L'intégration de l'IA transforme profondément les rôles traditionnels au sein des directions financières. Les comptables évoluent vers des fonctions d'analyse et d'interprétation des données, délaissant progressivement les tâches de saisie pour se concentrer sur la validation et l'explication des résultats produits par les algorithmes. Parallèlement, les contrôleurs de gestion voient leur rôle se transformer radicalement pour devenir de véritables business partners stratégiques, capables d'accompagner les opérationnels dans leurs décisions grâce à des analyses prédictives en temps réel.

Cette mutation touche également les trésoriers, qui peuvent désormais se concentrer sur l'optimisation et la stratégie financière plutôt que sur le suivi opérationnel des flux, automatisé par l'IA. Même les auditeurs ne sont pas épargnés par cette transformation, développant de nouvelles compétences en audit des algorithmes pour valider la fiabilité et la conformité des systèmes intelligents déployés au sein des organisations.

P&L, flux de trésorerie et bilan dans Pigment

L'impératif de développement des compétences

Face à cette transformation, un paradoxe émerge : bien que 92% des entreprises prévoient d'augmenter leurs investissements en IA selon McKinsey, seulement 1% des dirigeants estiment leur entreprise "mature" en matière de déploiement. Cette situation révèle l'ampleur du défi de montée en compétences qui attend les directions financières.

La réussite de cette transformation passe nécessairement par une cartographie précise des compétences existantes et l'identification des gaps à combler. Cette analyse permet ensuite de déployer des programmes de formation personnalisés, adaptés aux différents profils et niveaux de maturité digitale des collaborateurs. L'apprentissage par la pratique sur des cas d'usage concrets s'avère particulièrement efficace, permettant aux équipes de s'approprier les nouveaux outils dans un contexte métier familier.

Une approche innovante consiste à mettre en place du mentorat inversé, où les natifs digitaux accompagnent les experts métier dans leur découverte des technologies, créant ainsi un cercle vertueux d'apprentissage mutuel qui enrichit à la fois la compréhension technique et l'expertise financière.

Repenser l'organisation pour l'ère de l'IA

L'adoption de l'IA conduit également à repenser l'organisation même des directions financières. La création de cellules d'excellence dédiées à l'IA et à l'analyse avancée permet de concentrer les compétences techniques tout en assurant leur diffusion progressive au sein des différentes équipes. Ces centres d'expertise servent de catalyseurs pour l'innovation et garantissent la cohérence des déploiements technologiques.

L'organisation traditionnelle, souvent hiérarchique et cloisonnée, cède progressivement la place à des structures plus horizontales favorisant la collaboration et l'agilité. Cette évolution s'accompagne de la formation d'équipes hybrides mêlant experts finance et data scientists, créant une synergie inédite entre compétences métier et capacités techniques.

Pour soutenir cette transformation culturelle, le développement de communautés de pratiques autour de la data et de l'IA s'avère essentiel. Ces espaces d'échange permettent de partager les bonnes pratiques, de résoudre collectivement les difficultés rencontrées et de maintenir une dynamique d'amélioration continue qui transforme les résistances initiales en adhésion active à la transformation digitale.

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L'avenir appartient aux directions financières "augmentées", qui combinent l'expertise métier irremplaçable des équipes financières avec la puissance d'analyse et de prédiction de l'IA. Cette transformation repose sur trois piliers fondamentaux : une architecture data robuste et gouvernée, des cas d'usage à fort impact business, et une transformation des compétences et de l'organisation.

Dans les entreprises les plus avancées dans cette transformation, on observe que l'IA ne remplace pas les équipes financières ; elle les libère des tâches chronophages pour qu'elles puissent se concentrer sur ce qui fait vraiment la différence : l'analyse stratégique et l'accompagnement des métiers.