EY désigne l’organisation mondiale des sociétés membres d’Ernst & Young Global Limited, lesquelles sont toutes des entités juridiques distinctes, et peut désigner une ou plusieurs de ces sociétés membres. Ernst & Young Global Limited, société à responsabilité limitée par garanties du Royaume-Uni, ne fournit aucun service aux clients.
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L’essor de l’intelligence artificielle pousse les entreprises à user de manière extensive, et parfois erratique, de cette nouvelle technologie dans une course effrénée ayant pour objectifs l’automatisation, l’optimisation et la transformation des processus et des organisations.
Ce fabuleux élan à déployer l’IA ne doit pas faire perdre de vue la nécessité d’encadrer ce déploiement par l’adoption d’une gouvernance robuste permettant d’en optimiser l’utilisation tout en maîtrisant les risques.
En résumé :
- Une gouvernance IA pour la Finance
- Compétences à intégrer dans la fonction Finance
- Des cas d’usage ciblés et concrets
- Les freins sont autant techniques qu’humains
Une gouvernance IA pour la Finance
Face à l’accélération des exigences réglementaires et à la montée des risques liés à l’IA, une gouvernance IA solide n’est plus un luxe mais une nécessité. Elle s’appuie sur cinq piliers : l’alignement à la stratégie de l’entreprise, la création de valeur, la gestion des ressources, la performance opérationnelle et la maîtrise des risques et de la conformité.
Pour tirer pleinement parti de l’IA, la fonction Finance ne peut travailler en silo. Elle doit ainsi instaurer une gouvernance lui permettant de dialoguer efficacement avec les autres fonctions : achat, conformité, DSI, Data & cybersécurité …
Ce n’est qu’en assurant ces bonnes connexions que la Finance garantira une intégration pragmatique et maîtrisée de l’IA. Ce positionnement lui permettra non seulement de sécuriser les projets, mais aussi d’orienter les choix vers les cas d’usage à plus forte valeur ajoutée.
Compétences à intégrer dans la fonction finance
La fonction Finance doit tout d’abord définir son niveau d’ambition, puis en déterminer le niveau de compétences à intégrer au sein de ses équipes.
Elle peut par exemple opter pour une adoption progressive, en formant ses équipes métiers à l’usage des solutions d’IA.
Elle peut également développer des expertises plus complètes au sein de ses équipes autour par exemple de la conception de cas d’usage, de l’orchestration des données ou encore de l’optimisation des processus.
Ce positionnement nécessitera des choix décisifs en matière d’investissement, de recrutement et de développement des compétences.
Des cas d’usage ciblés et concrets
L’IA offre aujourd’hui des gains mesurables dans de nombreux processus : prévision de trésorerie, audit fiscal automatisé, génération de commentaires financiers, nettoyage des données de référence, relances clients, détection d’anomalies comptables, analyse contractuelle.
Pour autant, il ne s’agit pas de déployer l’IA partout car le véritable levier de performance commence par une exploitation optimale des outils et ERP déjà en place.
Ainsi, la gouvernance devra intégrer un processus robuste de qualification des cas d’usage selon des critères multiples de valeur ajoutée, complexité, et risque et conformité.
Les freins sont autant techniques qu’humains
Pour la fonction Finance, les freins techniques se manifestent notamment à travers la qualité et la structuration des données financières, la complexité d’intégration aux ERP et outils existants, ainsi que le manque de transparence des modèles IA utilisés pour les prévisions ou les analyses.
Les résistances à l’adoption de l’IA trouvent également leur origine dans un manque de compréhension, des doutes sur la fiabilité des solutions ou la peur d’une remise en cause des rôles établis.
La réussite reposera donc sur l’intégration efficace d’un volet de conduite du changement dans les principes de gouvernance régissant l’IA.
Ce qu'il faut retenir
La nécessité d’une approche structurée
La mise en œuvre d’une gouvernance de l’IA est nécessaire pour canaliser les multiples initiatives au sein de l’entreprise. Elle repose sur une approche structurée, couvrant de multiples volets et nécessitant une forte coordination entre les différentes fonctions.
C’est cependant en posant les fondations d’une gouvernance solide, tenant compte des risques, que l’IA pourra déployer tout son potentiel au sein de l’entreprise.