En 2024, les CFO vivent toujours une véritable remise en question de leur rôle. Les nouvelles technologies, la pénurie persistante de main-d’œuvre et l’élargissement constant de leurs responsabilités transforment rapidement le quotidien des leaders financiers.
Au cœur de cette transformation, on retrouve – sans surprise – l’intelligence artificielle. Pour les équipes financières, l’IA représente à la fois une opportunité et un défi. Les leaders financiers sont souvent responsables à la fois du déploiement et de la conformité de l’IA dans l’entreprise. Ils doivent aussi s’assurer que ces nouvelles technologies tiennent leurs promesses ambitieuses.
D’un côté, une étude de Cognizant démontre que l’IA pourrait générer plus de 1 000 milliards de dollars en croissance économique aux États-Unis. On prévoit une hausse de productivité de 3,5 %, et l’IA devrait avoir un impact majeur sur plus de la moitié des emplois d’ici 2032.
Pourtant, la grande majorité des entreprises qui ont adopté les nouveaux outils d’IA au cours de la dernière année n’ont pas encore vu de retombées concrètes. Malgré la multiplication des solutions d’IA sur le marché, la plupart des CFO attendent toujours de constater des résultats transformateurs.
L’IA générative, en particulier, est déjà utilisée pour « au moins une fonction d’affaires » dans 65 % des plus de 1 300 entreprises sondées à l’échelle mondiale – une forte hausse par rapport à 33 % il y a seulement 10 mois, selon McKinsey.
Mais les retombées se font attendre : seulement 5,2 % des entreprises interrogées attribuent à l’IA générative plus de 10 % de leur bénéfice avant intérêts et impôts (BAII).
Cela soulève la question suivante : Pourquoi les équipes adoptent-elles des outils comme l’IA générative si les résultats ne sont pas encore au rendez-vous?
Qu’est-ce que l’IA analytique – et où l’utiliser?
En partie, la réponse réside dans la gestion des attentes : la « révolution IA » dans le monde du travail n’a réellement pris son envol que depuis un ou deux ans. Plusieurs professionnels cherchent encore les meilleures applications, tandis que les fournisseurs peaufinent leurs solutions à mesure qu’ils recueillent de l’intelligence de marché.
Mais il est aussi essentiel de distinguer les outils d’IA générative, comme ChatGPT, des solutions d’IA analytique.
« L’IA générative n’est plus une nouveauté […] Les entreprises les plus avancées sont celles qui repensent complètement leurs processus avec l’IA générative et l’IA analytique, plutôt que de simplement intégrer ces outils à leurs façons de faire actuelles », explique Alex Singla, associé principal chez McKinsey.
Les outils d’IA analytique exploitent l’intelligence d’affaires pour automatiser les analyses et guider les processus. Par exemple, alors que ChatGPT ou d’autres IA génératives accélèrent la production de contenu, les solutions d’IA analytique permettent aux équipes de travailler plus intelligemment.
Cela inclut des outils qui simplifient la collecte et le nettoyage des données, ou qui rassemblent des ensembles de données auparavant isolés pour aider les professionnels à mieux comprendre leur travail.
Pour les CFO et les leaders financiers, ce sont justement les solutions d’IA analytique qui offrent le plus de potentiel. Elles permettent aux équipes financières de suivre le rythme effréné des changements dans leur organisation et dans l’économie en général.
Selon une récente étude de l’AICPA, les nouvelles solutions d’IA analytique « permettent [aux leaders financiers] de créer de nouveaux modèles d’affaires et d’associer la valeur aux coûts de façon beaucoup plus précise ».
C’est précieux pour au moins deux raisons majeures. D’abord, en combinant et en alignant des ensembles de données disparates, l’IA analytique offre aux CFO de nouvelles perspectives concrètes sur leur entreprise – qu’il s’agisse d’un faible rendement sur certains investissements en R-D, ou d’inefficiences ailleurs qui seraient passées inaperçues.
Outils d’IA pour la coexternalisation de projets financiers clés
Un autre cas d’utilisation important : la capacité des équipes financières à utiliser des outils propulsés par l’IA pour mieux exécuter des initiatives stratégiques ou des projets spéciaux.
Dans une entrevue récente avec CFO Brew, Chris Chiriatti, directeur général chez Deloitte, explique qu’avec la pénurie persistante de talents – 84 % des CFO ont signalé une grave pénurie de main-d’œuvre en 2023, selon les données de Milliams Marston – les équipes financières ne devraient pas hésiter à chercher du soutien externe pour des projets spéciaux ou des initiatives spécialisées.
Comme l’explique Chiriatti, « il faut reconnaître que le paysage de l’information financière continue d’évoluer. Avec des ressources limitées, il est très difficile pour quiconque dans l’organisation – et surtout pour les CFO – d’avoir une vue d’ensemble et de tout gérer à l’interne. »
Prenons l’exemple des demandes de crédits d’impôt pour la R-D. Ces crédits peuvent débloquer des fonds essentiels pour prolonger la durée de vie opérationnelle d’une entreprise et stimuler l’innovation. Mais naviguer dans la fiscalité et préparer une demande conforme aux exigences de plus en plus strictes des autorités fiscales peut devenir un emploi à temps plein pour les professionnels de la finance.
Laisser cet argent sur la table n’est tout simplement pas une option – surtout pour les entreprises en démarrage qui en dépendent pour développer leurs produits, mais aussi pour les entreprises plus établies qui doivent maximiser chaque dollar investi pour assurer leur croissance.
En collaborant avec des experts qui utilisent l’IA analytique pour optimiser les processus et maximiser les montants réclamés, tout en gérant la défense en cas de vérification, les CFO et les leaders financiers peuvent se concentrer sur d’autres priorités, comme générer un meilleur rendement de l’IA.
Boast a aidé des CFO partout en Amérique du Nord à simplifier le processus de réclamation des crédits d’impôt pour la R-D, tout en maximisant leur accès au capital d’innovation pour prolonger leur marge de manœuvre. Discutez avec l’un de nos experts dès aujourd’hui pour découvrir comment nous pouvons vous aider.
FAQ sur l’adoption de l’IA par les CFO
- Pourquoi les entreprises adoptent-elles des outils d’IA comme l’IA générative si les résultats sont décevants jusqu’à maintenant? L’adoption de l’IA, y compris l’IA générative, en est encore à ses débuts. Plusieurs entreprises cherchent encore les meilleures façons de l’utiliser. Il faut aussi distinguer les outils d’IA générative des solutions d’IA analytique, qui offrent un potentiel beaucoup plus concret pour les équipes financières.
- Qu’est-ce que l’IA analytique et en quoi diffère-t-elle de l’IA générative? Les outils d’IA analytique exploitent l’intelligence d’affaires pour automatiser les analyses et guider les processus, comme la collecte et le nettoyage des données ou la combinaison de sources variées pour une meilleure analyse. À l’inverse, les outils d’IA générative comme ChatGPT servent surtout à des tâches de génération de contenu et de production.
- Quels sont les avantages de l’IA analytique pour les CFO et les leaders financiers? Les solutions d’IA analytique aident les équipes financières à suivre le rythme des changements rapides, à découvrir de nouvelles perspectives sur l’entreprise, à repérer les inefficacités et à mieux aligner la valeur sur les coûts. Elles permettent de combiner et d’aligner des données provenant de différentes sources, ce qui fournit des analyses précieuses pour la prise de décision.
- Comment les CFO peuvent-ils tirer parti de l’IA pour des projets ou initiatives spéciaux? Avec la pénurie de talents qui persiste, les CFO peuvent s’associer à des experts externes qui utilisent l’IA analytique pour optimiser les processus et les pratiques dans le cadre de projets spécialisés, comme les demandes de crédits d’impôt pour la R-D. Cela permet aux équipes financières de se concentrer sur d’autres priorités tout en maximisant l’accès au capital d’innovation.
- Quel est le rôle de la coexternalisation (co-sourcing) dans l’adoption de l’IA par les équipes financières? Comme le domaine de l’information financière évolue constamment et que les ressources demeurent limitées, il peut être difficile pour les CFO et leurs équipes de tout gérer à l’interne. La coexternalisation (co-sourcing) avec des experts externes qui utilisent l’IA analytique permet de réaliser des projets spécialisés plus efficacement, tout en libérant des ressources internes pour d’autres priorités.
