Les directions financières disposent de volumes considérables de données, mais peinent encore à les exploiter rapidement. L’IA conversationnelle et les agents autonomes promettent de réduire cette dépendance aux équipes techniques, à condition de disposer de données fiables, contextualisées et correctement gouvernées. Nicolas Maillard, VP Field Engineering EMEA chez Databricks, explique pourquoi la qualité des données reste déterminante pour transformer ces outils en véritables instruments de pilotage.
Les dirigeants financiers sont confrontés à un goulot d’étranglement opérationnel majeur. Si les entreprises disposent d’une quantité importante de données, obtenir une réponse simple s’avère souvent lent et inutilement complexe.
Prenons l’exemple d’un membre du conseil d’administration qui s’interroge sur la chute des marges dans un territoire donné. La question est simple, pourtant la réponse est introuvable. Le chiffre d’affaires est dans un système, les conditions contractuelles dans un autre, et l’explication concrète dans la tête d’un responsable régional. Pour recoller les morceaux, il faudra solliciter l’informatique, puis attendre que des analystes compilent des feuilles de calcul. Puis, lorsque la réponse arrive, l’occasion d’agir est passée. Ce n’est pas un détail d’organisation : 78 % des dirigeants financiers affirment que le temps de synchronisation des données inter-systèmes est la cause principale du retard de leurs bilans mensuels. Les directions financières pilotent l’entreprise avec un rétroviseur.
Mettre l’IA entre les mains de chaque dirigeant financier
L’IA promet de fournir des informations stratégiques directement aux décideurs. Dans la pratique, la plupart des outils restent pensés pour les ingénieurs et les équipes data. Pourtant, les directeurs financiers ne devraient pas avoir besoin d’un intermédiaire pour interroger les données de leur propre entreprise.
La bascule est possible : une interface conversationnelle permet de poser une question en langage naturel au milieu d’un conseil d’administration, d’obtenir la réponse sur-le-champ et de creuser en direct. Ce qui exigeait plusieurs jours et de nombreux intervenants se règle en quelques minutes. Les analystes, libérés des requêtes de routine, peuvent se consacrer à ce pour quoi on les a recrutés : l’analyse stratégique.
Désormais, les agents autonomes vont encore plus loin. Ils peuvent surveiller en permanence les données sous-jacentes, détecter rapidement les anomalies et lancer des tâches dans les logiciels auxquels ils sont connectés. On passe de l’interrogation à l’action.
Le contexte importe plus que le modèle
Cependant, la rapidité est inutile si elle ne s’accompagne pas de la confiance totale dans les chiffres. La principale faiblesse de nombreuses entreprises ne réside pas dans l’algorithme utilisé, mais dans le manque de contexte métier précis. L’IA ne peut pas automatiquement savoir comment votre entreprise définit un indicateur de performance, quelle donnée de chiffre d’affaires prévaut en cas de désaccord, ou quelles règles comptables s’appliquent à une région donnée. Ainsi, face à ces éléments manquants, un modèle d’IA procède à des déductions statistiques. En finance, une déduction statistique est un risque inacceptable.
Gartner rapportait récemment que 38 % des dirigeants ayant rencontré des difficultés dans leurs initiatives d’IA ont cité la mauvaise qualité des données et le manque de contexte comme raisons principales de cet échec.
Pour les directeurs financiers, des informations peu fiables ou incomplètes peuvent rapidement ébranler la confiance dans les décisions prises. Les connaissances métier restent éparpillées entre les systèmes opérationnels, analytiques et verticaux. Rassembler l’ensemble de ces sources sur un socle de données unifié, tout en préservant leurs définitions et leurs interconnexions, permet à l’IA de comprendre plus finement le fonctionnement réel de l’organisation.
Construire une IA sur laquelle les directeurs financiers peuvent compter
À mesure que l’IA prend en charge davantage de tâches pour atteindre des objectifs métier précis, il est essentiel d’intégrer un cadre de gouvernance dès le départ. Les assistants d’IA doivent respecter les mêmes autorisations et contrôles d’accès que les systèmes dont ils s’inspirent, tout en conservant la traçabilité et l’auditabilité des informations utilisées.
En fin de compte, les dirigeants financiers doivent avoir confiance non seulement dans la réponse fournie, mais aussi dans sa provenance et dans les contrôles d’accès de l’IA.
Le succès à long terme de l’IA dépendra moins de la rapidité avec laquelle les entreprises déploient de nouveaux outils que de la qualité de leurs fondations de données.
Des données fragmentées, de mauvaise qualité et manquant de contexte risquent de produire des résultats peu fiables et de dégrader la confiance accordée aux décisions qui en découlent. Investir dans un contexte métier et des données sécurisés, unifiés et bien gouvernés permettra aux directeurs financiers de disposer d’outils fiables, capables de leur garantir une action rapide et pertinente.
