En résumant les moyens mis en œuvre et les objectifs à atteindre, le budget traduit en actions opérationnelles la vision de l’entreprise. Comment expliquer que son élaboration fasse l’impasse sur les bénéfices de l’IA et de l’informatique décisionnelle pour la fonction finance ?
Les missions de la fonction finance sont stratégiques à plus d’un titre. En tant que gardien des comptes, elle supervise les flux de trésorerie, contrôle la conformité et garantit la pérennité de l’entreprise en coordonnant l’ensemble des actions des différents départements.
Pour la finance, le budget constitue l’outil de décision par excellence, celui grâce auquel la direction et les managers vont pouvoir piloter l’activité. Sa préparation annuelle constitue ainsi un véritable enjeu pour l’ensemble des parties prenantes.
Pourtant, l’élaboration budgétaire échappe souvent au champ de l’IA, en grande partie parce que la prise de décision dans ce domaine implique une réflexion qui dépasse la simple dimension statistique des opérations. C’est le dilemme de la voiture autonome : faut-il prendre le risque de blesser les occupants du véhicule pour éviter des piétons qui traversent ?
Les décisions relatives à la stratégie générale de l’entreprise revêtent le même niveau de difficulté : il faut trouver comment relier la multitude des facteurs transverses et parfois antagonistes émanant du commercial, des ressources humaines, de la production, du marketing ou de la R&D.
L’IA affecte déjà la fonction finance
Chacun de ces métiers exploite d’ores et déjà l’IA. Le marketing améliore sa connaissance client, la production automatise ses diagnostics, le commercial optimise ses forces de vente, etc. La finance ne fait pas exception sur ses missions régaliennes : l’analyse statistique l’aide à améliorer les flux de trésorerie, prévenir les risques de fraude ou faciliter l’accès à l’information en créant des interfaces interrogeables en langage naturel.
En définitive, tous les pans de l’activité sont concernés par les bénéfices de l’IA, mais avec un nombre limité de modèles chargés d’agir sur des champs précis d’analyse, spécifiques à chaque métier. Utiliser l’IA pour construire une vision stratégique suppose d’arriver à mettre en relation les informations issues de ces différents silos. Pourquoi ne pas commencer par le volet financier ?
Créer un système transverse fiable
C’est l’un des paradoxes de la fonction finance : elle s’appuie encore souvent sur Excel© et de simples données transactionnelles stockées dans des fichiers plats, alors que ses processus seraient les premiers bénéficiaires d’une vision consolidée des informations dont dispose l’entreprise. Automatiser la récupération, le croisement et l’enrichissement des données représente dans ce contexte un enjeu crucial pour ne pas manquer le virage vers l’informatique décisionnelle.
Des outils comme IBM Planning Analytics permettent par exemple d’intégrer les informations au sein d’un système transverse fiable, puis de les analyser de façon prospective grâce à des simulations ou des modélisations métiers. La finance peut ainsi progressivement passer du traditionnel budget annuel challengé par quelques « business review » à une logique de planification continue, soutenue en permanence par une forte industrialisation des données, condition indispensable pour bénéficier à plus long terme de capacités d’analyses enrichies par l’IA.
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