L’intelligence artificielle (IA) est devenue un sujet d’intérêt majeur pour les dirigeants d’entreprise, dépassant son statut initial de sujet réservé à l’IT.
Selon une étude McKinsey d’août 2023[1], environ 25 % des cadres dirigeants ont déjà intégré des outils d’IA générative dans leurs activités quotidiennes[2]. De surcroît, 25 % des sondés dans les entreprises adoptant l’IA déclarent que cette technologie figure maintenant en bonne place dans l’agenda de leur conseil d’administration[3]. Enfin, 40 % des répondants envisagent d’augmenter leur investissement global en IA, stimulés par les avancées dans le domaine de l’IA générative[4].
Ces statistiques illustrent bien l’adoption croissante de l’IA générative au sein des entreprises, laissant présager un impact significatif sur la Direction Financière.
L’essor rapide de l’IA générative a le pouvoir de transformer cette direction. Elle a le potentiel de modifier non seulement les processus et les systèmes en place, mais aussi ses talents et son organisation.
L’IA n’est plus une simple possibilité ; elle est devenue une éventualité certaine, soulevant des questions sur le « quand » et le « comment » de cette transformation.
Cependant, cette technologie ne vient pas sans responsabilités. Si l’IA générative présente des opportunités majeures pour améliorer, par exemple la performance opérationnelle, elle pose également des défis éthiques et organisationnels.
Ainsi, l’adoption de l’IA générative ne se limite pas seulement à un enjeu technologique mais revêt également une dimension humaine.
Le but de cet article est de fournir aux directions financières une boussole pour comprendre et naviguer dans cette nouvelle réalité.
Talents et Compétences : Le Nouveau Visage de la DAF
Quand on pense à la fonction financière, on l’associe traditionnellement à des profils formés et centrés sur la bonne application des normes. On l’associe aussi au respect des procédures ainsi qu’à la fiabilité des chiffres et la capacité à les analyser.
Quel impact l’IA générative pourrait-elle avoir sur les rôles au sein de la DAF ? Quelles compétences nouvelles pourraient émerger et comment le profil du professionnel financier pourrait-il évoluer dans ce nouveau contexte ?
L’IA Générative : Catalyseur de transformation des métiers de la fonction financière
L’IA générative va transformer les métiers de la fonction financière. Elle réduira leurs tâches transactionnelles au profit de missions plus analytiques et stratégiques.
Contrôle de gestion : plus de contrôle, moins de production
Au-delà de la fiabilité et de l’homogénéité de la donnée, de la production du chiffre et de son analyse, le contrôleur de gestion pourrait voir son rôle s’élargir vers la recette / contrôle de la performance des algorithmes. De plus, Il paraît probable que son rôle à terme soit moins centré sur la production des chiffres (largement déportée vers l’IA) et plus sur leur contrôle.
Audit interne : Une nouvelle combinatoire d’expertise pour un nouveau champ d’investigation
L’auditeur ne se contentera plus de vérifier le respect des procédures et des pratiques de gestion définit par l’entreprise. Désormais, son rôle pourrait s’étendre à la compréhension et à la validation des algorithmes au cœur des processus de l’entreprise. Par ailleurs, l’évaluation des risques pourrait également inclure l’analyse de la fiabilité des modèles d’IA et de leur conformité aux réglementations en vigueur.
Comptabilité : plus d’analyse et moins de transactionnel
L’IA générative va permettre non seulement d’automatiser de nombreuses tâches transactionnelles, mais aussi de proposer une aide à la décision. L’IA générative assistera le comptable dans la sélection des créances prioritaires à recouvrer, la réconciliation des intercos et le rapprochement bancaire. Elle lui suggéra de passer certains ajustements comptables et analytiques. Le comptable va s’éloigner progressivement de son rôle d’exécutant pour se rapprocher d’un rôle « d’Analyste comptable ».
Trésorerie : anticipation et agilité, les nouveaux atouts du trésorier
L’IA générative va permettre aux trésoriers d’être plus agiles face aux fluctuations de marché.
En exploitant les capacités de l’IA, les trésoriers seront désormais en mesure de disposer de simulations financières plus intelligentes.
Cette technologie pourrait par exemple générer des scénarios de trésorerie en s’appuyant sur une riche palette de données, bien au-delà des simples données historiques, incluant des centaines de variables économiques et financières.
Cela permettrait ainsi d’anticiper des fluctuations de marché qui échappaient généralement à l’analyse.
Côté métier, ce changement de paradigme déplacera le rôle du trésorier d’une gestion réactive des liquidités vers une gestion proactive et éclairée.
En somme, il pourra mieux anticiper des situations de marché exceptionnelles, en s’appuyant sur une multitude de scénarios générés automatiquement.
Consolidation et reporting : stratégie et analyse sont les nouveaux mot d’ordre
L’IA générative pourrait bouleverser la manière dont la consolidation est réalisée. Au lieu d’agréger et de retraiter les données financières de différentes entités, l’IA pourrait générer des rapports de consolidation en proposant des modèles prédictifs. Ces modèles pourraient anticiper, par exemple, les impacts financiers de variations réglementaires ou fiscales dans différents pays.
Les équipes en charge de la consolidation ne se contenteront plus de « compiler » des données ; elles anticiperont les fluctuations économiques et réglementaires. Le « consolideur » traditionnel deviendra un analyste de la consolidation, responsable de la vérification et de l’interprétation des prédictions générées par l’IA.
Dans le cadre du reporting, l’IA générative pourrait créer des rapports adaptés à chaque partie prenante (actionnaires, régulateurs, direction générale). Ce sur-mesure sera rendu possible grâce à une analyse en temps réel des besoins en informations de chaque acteur. Cela insufflera ainsi un dynamisme accru le rendant plus personnalisé.
Le « Financial controller » plutôt qu’un producteur de rapports, coordonnera et validera les résultats générés par l’IA pour chaque destinataire.
Directeur financier : de Chief Financial Officer à Chief Future Officer
Les missions du directeur financier ont toujours été de s’assurer de la santé financière de l’entreprise, de fournir des analyses pour guider les décisions opérationnelles et de veiller à la conformité réglementaire. Or, avec la montée de l’IA, surtout dans sa forme générative, le directeur financier va voir son rôle évoluer, lui offrant de nouvelles opportunités.
Opportunités et défis
Dans la période actuelle de fortes tensions économiques et politiques, les entreprises doivent être encore plus agiles et proactives. Le directeur financier peut utiliser l’IA générative à son avantage pour notamment mieux anticiper l’évolution des marchés, optimiser les investissements et accroître les revenus. Cependant, il doit également relever des défis importants. Il s’agit non seulement d’intégrer efficacement cette technologie, mais aussi de maîtriser ses aspects techniques, réglementaires et éthiques.
Evolution du rôle
Avec l’IA générative, le directeur financier devient le principal acteur des données de l’entreprise, au cœur de leur gestion et de leur analyse. Il n’est plus seulement le gardien des finances, mais aussi celui des données, moteur des décisions de l’organisation.
Le directeur financier du Futur
Dans ce nouveau contexte, le rôle du CFO dépasse largement la simple gestion financière. Le CFO de demain sera un stratège, un innovateur, un technologue et un financier. Véritable visionnaire du futur et peut-être même prochain CEO !
IA générative : l’évolution nécessaire des effectifs pour rester compétitifs
L’incorporation croissante de l’IA générative dans les processus financiers redessinera aussi les compétences clés attendues des effectifs d’une Direction Financière. Cette transition vers une finance augmentée par l’IA nécessite une mise à jour des compétences à la fois techniques et des « soft skills » des effectifs de la DAF.
Nouvelles compétences techniques pour une finance augmentée par l’IA générative
L’IA générative va engendrer une refonte des compétences traditionnellement associées à la fonction financière. Elle nécessitera un éventail de compétences plus large et plus technique, couvrant des domaines aussi variés que la cybersécurité et la gestion de modèles d’IA. Ce n’est qu’en investissant dans ces nouvelles compétences que les Directions Financières pourront réellement tirer parti des potentialités offertes par l’IA générative.
Compréhension des bases de l’IA
Tous les membres de la Direction Financière, qu’ils soient auditeurs internes, comptables ou contrôleurs de gestion, devront avoir une compréhension élémentaire des principes sous-jacents de l’IA. Par exemple, comprendre comment un modèle d’IA est formé et comment il fonctionne est essentiel pour évaluer la fiabilité des résultats qu’il produit.
Maîtrise des outils associés à l’IA
L’avènement de l’IA générative demandera pour une certaine tranche des effectifs une maîtrise poussée des nouveaux outils d’IA et de leur paramétrage. Cette maîtrise sera critique pour leur permettre de comprendre et d’interpréter les résultats générés par l’IA.
Compréhension et gestion des modèles d’IA
D’autres effectifs devront maîtriser les modèles utilisés par la DAF. Il s’agit de la capacité à comprendre, tester, valider, et ajuster les modèles en fonction des besoins et des résultats. Cette compétence permettra d’identifier quand un modèle est obsolète ou requiert des mises à jour, garantissant ainsi la précision et l’efficacité des solutions d’IA.
Cybersécurité et conformité
L’adoption de technologies avancées, notamment l’IA générative, renforce l’importance de garantir la sécurité et la conformité. Cette assurance est cruciale pour les Directions Financières en raison de la sensibilité et de la valeur des informations qu’elles gèrent. Une certaine partie des effectifs de la fonction financière devra avoir des compétences qui couvriront entre autres : la protection des données, la connaissance des réglementations, l’intégrité des modèles d’IA, l’éthique des données.
« Soft Skills », le profil du financier pour prospérer avec l’IA générative
L’adoption de l’IA générative par la Direction Financière ne se contentera pas de redéfinir le paysage des compétences techniques. Elle érigera également un nouveau standard pour les « soft skills », essentiels pour naviguer dans cette nouvelle réalité. Ces compétences humaines, bien que souvent sous-estimées, sont le socle sur lequel les compétences techniques pourront se construire.
Adaptabilité
Dans un monde où la technologie évolue rapidement, la capacité à apprendre et à s’adapter à de nouveaux outils et méthodologies sera primordiale.
Esprit critique
Même avec des analyses automatisées, l’habilité à questionner, valider et interpréter les résultats est essentielle pour éviter les pièges potentiels des biais algorithmiques.
Attitude collaborative
Les effectifs financiers devront collaborer encore plus étroitement avec les équipes IT, les spécialistes en données et d’autres départements pour assurer une intégration fluide de l’IA.
Formation à l’IA et Evolution de carrière au sein de la Direction Financière
L’intégration de l’IA générative ne se limite pas à l’ajout d’un simple outil dans l’arsenal des Directions Financières. Au contraire, elle représente une transformation profonde dans la manière dont les professionnels de la finance se forment et évoluent.
La formation sera indispensable pour combler l’écart de compétences créé par l’intégration de l’IA dans les activités de de la Direction Financière. La formation sera moins un « plus » qu’une nécessité pour rester compétitif.
Formation Interne
Les entreprises devront proposer des formations en interne pour maîtriser les concepts et les outils spécifiques adoptés. Les Ressources Humaines devront créer des cursus spécifiques de formation qui devront être fréquemment actualisés.
Les cursus de formation couvriront à la fois les aspects techniques, éthiques et réglementaires
Une autre option sera de faire appel à des prestaires (écoles, universités, entreprise de formation) pour assurer ce service.
Formations Spécialisées
Les universités, les écoles de commerce et autres organismes de formation lanceront des cursus de type ‘Executive’ dédiés à l’IA en finance.
De même, il est fort probable que des organismes vont établir des certifications en IA pour les professionnels de la finance.
Nouveaux parcours de carrière IA
L’adoption de l’IA au sein de la Direction Financière va nécessiter la création de nouveaux rôles et services au sein de la DAF. Cette transformation offrira l’opportunité de nouvelles trajectoires de carrière aux professionnels de la Finance
- Rôles Hybrides : Des positions comme « Analyste Financier IA » ou « Auditeur IA » pourraient émerger, nécessitant une expertise en finance et une maîtrise des modèles d’IA.
- Centres d’Excellence en IA : Des sous-départements pourraient être créés pour se concentrer uniquement sur des tâches liées à l’IA, comme l’analyse prédictive, la gestion des risques algorithmiques, etc.
- Postes de Gestion de l’IA : Des rôles de leadership spécifiques à l’IA pourraient être créés, tels que « directeur financier des opérations d’IA ».
Réinventer l’Organisation des Directions Financières à l’Ere de l’IA Générative
Avec l’adoption grandissante de l’IA générative, les Directions Financières vont subir des transformations qui ne se limiteront pas à des changements superficiels. Elles affecteront en profondeur la collaboration entre les équipes, la prise de décisions et la création de valeur.
Impacts sur l’organisation et les effectifs
L’IA générative soulève des questions sur la restructuration des services existants. L’efficacité accrue des processus grâce à l’IA pourrait entraîner des répercussions notables sur l’organisation interne et la taille des équipes de ses différents services.
Erosion des silos et éclosion des processus intégrés
La frontière entre les différents services de la DAF pourrait s’estomper. L’IA générative pourrait favoriser un travail collaboratif plus étroit.
Une restructuration des Services et une fusion de rôles.
- La première conséquence serait la possible création de services hybrides. Par exemple, des équipes mixtes combinant experts en comptabilité, en contrôle de gestion et en en IA.
- Les postes pourraient devenir plus polyvalents, nécessitant une expertise dans plusieurs domaines. Le rôle des employés serait donc redéfini.
Une ligne de reporting et un processus décisionnel à redéfinir
- Avec des équipes inter-fonctionnelles, les lignes hiérarchiques pourraient devenir moins claires. Qui rend compte à qui ? Cette question deviendra plus complexe.
- Les décisions pourraient être prises par des comités comprenant des membres de différents services, modifiant ainsi la dynamique du pouvoir et la répartition des responsabilités.
Réduction des niveaux hiérarchiques
Avec l’entrée de l’IA générative au sein des Directions Financières il est plausible d’envisager une réduction des niveaux hiérarchiques, transformant ainsi des structures pyramidales en des organisations plus plates. Cela permettrait à la fonction Finance d’être plus réactive et capable d’adaptation rapide, besoin vital dans un environnement économique et commercial de plus en plus volatile.
Démocratisation de l’Analyse de Données
L’IA générative permet une analyse en temps réel et précise des données comptables, financières et commerciales. Cela met des outils d’aide à la décision entre les mains d’un plus grand nombre, réduisant ainsi le besoin d’une supervision hiérarchique.
Circuits de communication plus courts
Les outils d’IA permettent d’offrir un accès rapide, précis et directe à l’information ce qui pourrait rendre les structures intermédiaires moins nécessaires.
Réduction de la Complexité
Avec des systèmes d’IA qui gèrent des tâches de plus en plus complexes, le besoin d’un management dédié à la surveillance et au contrôle devrait diminuer.
Réduction des Effectifs ou Redéploiement des Talents ?
Il est difficile de prédire à ce stade si l’IA générative conduira à une réduction nette des effectifs au sein des Directions Financières.
Cela dépendra de plusieurs facteurs (stratégie organisationnelle, degré d’adoption de l’IA…).
Cependant, ce qui est clair, c’est que les rôles au sein de ces Directions seront transformés. La vraie question n’est peut-être pas de savoir si l’IA réduira le nombre de postes, mais plutôt comment les talents existants peuvent être redéployés pour créer plus de valeur dans un environnement augmenté par l’IA. Les Directions Financières doivent planifier soigneusement cette transition.
Nouveaux services et directions dédiés à l’IA
L’adoption de l’IA générative pourrait faire émerger de nouveaux services spécialisés pour maximiser les avantages procurés par cette technologie.
Service d’analyse prédictive
L’IA générative peut transformer des données financières et opérationnelles en prédictions très précises et recommandations d’optimisation.
Un nouveau service pourrait être créé, dédié à l’analyse prédictive et à l’optimisation, faisant usage de l’IA pour simuler différents scénarios financiers. Ce service serait responsable de fournir des analyses prédictives aux autres services, comme la trésorerie pour la gestion du flux de trésorerie, le credit management pour l’analyse des risques clients, le contrôle de gestion pour optimiser ses différents forecasts ou l’audit interne sur la compliance de certaines filiales.
Centres de compétences IA : une mutualisation des besoins de la direction financière
Une autre évolution pourrait être la création de centres de compétences dédiés à l’IA au sein de la DAF. Ces équipes multidisciplinaires regrouperaient des experts en finance, en analyse de données, en IA, mais aussi en éthique.
A titre d’exemple, plutôt que d’avoir des analystes de données dispersés dans divers services, ces experts pourraient être regroupés. Ils travailleraient sur des modèles prédictifs de trésorerie ou des simulations de consolidation avancées, exploitant l’IA générative.
Direction des données : Un service responsable de la qualité des données au sein de la DAF
Garant de la qualité des données alimentant les modèles d’IA, ces professionnels rattachées à cette direction serait le point de liaison entre les technologues et les financiers. Il veillerait à ce que les modèles génératifs reflètent fidèlement la réalité financière de l’entreprise.
Le Chief Data Officer au sein de cette Direction, serait responsable de la stratégie globale des données et travaillerait en synergie avec le CFO.
Direction de l’automatisation et de l’intelligence opérationnelle : une maximisation des bénéfices apportées par l’IA
L’automatisation des processus et la prise de décision assistée par IA deviendront cruciales pour l’efficacité opérationnelle. Une nouvelle Direction pourrait voir le jour, focalisée sur l’automatisation des processus et l’intelligence opérationnelle. Elle travaillerait à identifier les opportunités d’automatisation à travers les services et serait responsable de la mise en œuvre et du suivi des projets d’automatisation.
Service de conformité des algorithmes : une mise sous contrôle de la puissance de l’IA
Pour s’assurer que les algorithmes d’IA sont conformes aux réglementations et aux politiques de l’entreprise, il sera nécessaire de mettre en place un service dédié à la conformité des algorithmes, reportant à un directeur de la conformité. Ce service travaillera en étroite collaboration avec le service juridique et les équipes techniques pour s’assurer que les algorithmes sont conformes et éthiques. A savoir si ce service sera placé sous la responsabilité du directeur financier ou juridique cela dépendra probablement de la culture des organisations.
Agilité organisationnelle
L’adoption croissante de l’IA générative est un puissant levier pour l’agilité organisationnelle dans les Directions Financières. Ce n’est plus une question de « si » mais de « comment » intégrer cette agilité, car l’IA générative est là pour rester.
Vers un modèle d’organisation agile : le contexte de l’IA générative
L’intégration de l’IA générative dans les directions financières n’est pas seulement une évolution technologique ; elle est aussi une révolution organisationnelle. Les fonctionnalités de l’IA générative — de la prédiction à la génération d’informations financières complexes — demandent une agilité organisationnelle accrue.
Systèmes adaptatifs en temps réel
L’IA générative est fondamentalement adaptative. Elle peut constamment affiner ses modèles en fonction des nouvelles données, ce qui signifie que la DAF doit être également adaptatives pour exploiter pleinement ce potentiel.
Cycle de décision accéléré
Avec la prise de décision assistée par l’IA, les cycles décisionnels longs sont dépassés. Des décisions financières peuvent être prises rapidement, et ce changement fondamental nécessite une DAF plus agile.
Écosystèmes intégrés au lieu de silos organisationnels
Un modèle d’écosystème intégré serait une réponse organisationnelle aux impératifs de l’IA générative. Dans cette structure :
- Chaque sous-unité est autonome peut opérer de manière indépendante, avec sa propre mini-hiérarchie ou équipe multidisciplinaire.
- Tout en étant autonome, chaque sous-unité reste interdépendante, partageant des informations et des ressources au besoin, pour atteindre des objectifs communs.
Le but est de créer des « équipes agiles » au sein de la DAF, qui peuvent réagir rapidement aux informations et opportunités générés par l’IA.
Agile methodology : Scrum, Kanban
La méthodologie agile n’est pas nouvelle dans le domaine du développement de logiciels, et elle pourrait devenir la norme au sein de la DAF à mesure que l’IA générative prendra de l’importance.
Sprints financiers
Les projets/processus financiers longs (budget, investissement, clôture annuelle) pourraient être divisés en sprints de quelques semaines, avec des objectifs clairement définis et des livrables mesurables.
Revues régulières et itérations
Chaque sprint serait suivi d’une revue et d’une planification pour le prochain, permettant une amélioration et une adaptation continues.
Gouvernance et éthique : défis et perspectives pour la DAF
Redéfinition de la gouvernance : implications et considérations à l’ère de l’IA générative
L’émergence de l’IA générative marque une étape décisive dans la transformation des entreprises. En particulier pour les directions financières, cette technologie ne se contente pas d’offrir des opportunités d’optimisation : elle pose également des questions fondamentales en termes de gouvernance.
Dans ce contexte, il est essentiel de s’interroger sur les implications et les défis que l’IA générative pourrait introduire dans les structures et les processus décisionnels de la DAF.
Transparence et explicabilité des décisions
L’IA générative, en raison de sa complexité, peut rendre les processus décisionnels opaques. Si les systèmes financiers intègrent de plus en plus cette technologie, il peut être difficile de comprendre comment certaines décisions sont prises. Assurer que les processus et décisions basés sur l’IA sont transparents et explicables pour toutes les parties prenantes sera un des défis à relever.
Exemple : Imaginons un algorithme utilisé pour déterminer le niveau de risque d’un investissement ou d’un client. Comment les parties prenantes peuvent-elles avoir confiance en cette évaluation si elles ne comprennent pas le modèle utilisé pour évaluer le risque ?
Responsabilités
Avec l’IA générative prenant des décisions ou effectuant des tâches, la question de la responsabilité en cas d’erreurs ou de problèmes se pose. Définir clairement les responsabilités en matière d’IA va rapidement devenir une question à laquelle l’entreprise devra répondre.
Exemple : Si un algorithme génératif commet une erreur dans une prévision financière, qui est tenu responsable ? L’équipe qui a conçu l’algorithme ? La direction financière qui l’a mis en œuvre ?
Intégrité des données et sécurité
L’IA générative nécessite d’énormes quantités de données pour fonctionner. La gestion, le stockage et la sécurité de ces données deviennent cruciaux. Garantir que les données utilisées par l’IA sont gérées et protégées de manière adéquate est un enjeu majeur.
Mise à jour et maintenance des modèles
Les modèles d’l’IA générative évoluent rapidement. Mettre en place un processus robuste de mise à jour et de maintenance des modèles d’IA pour garantir leur pertinence continue devient crucial.
Naviguer dans la zone grise : questions éthiques de l’IA générative pour les directions financières
L’adoption de l’IA générative par les entreprises et par la DAF en particulier soulève des questions majeures en matière de travail, d’authenticité des données, d’impartialité des décisions.
Cette technologie pose des défis éthiques majeurs, que nous ne commençons qu’à percevoir, mais que la DAF devra adresser rapidement.
Ethique du travail
L’un des premiers défis concerne la transformation des effectifs de la fonction finance. En effet, l’IA générative a non seulement le potentiel d’augmenter la performance opérationnelle du financier, mais elle automatisera aussi un certain nombre ces tâches
Que faire des employés dont le poste est rendu obsolète par cette automatisation ? Comment assurer leur reconversion ou leur formation à de nouvelles compétences ?
Authenticité et fiabilité des données
L’IA générative a le potentiel de créer du contenu qui semble authentique. Dans le domaine financier, cela pourrait se traduire par la création de faux documents (facture, relevé bancaire, notes de frais), de fausses transactions ou même de faux bilans.
Comment s’assurer de l’authenticité et de la fiabilité des données dans un monde où l’IA est capable de produire des contenus financiers qui semblent authentiques ?
Impartialité des décisions basées sur l’IA
L’IA est souvent formée sur des données existantes, ce qui peut introduire des biais si ces données sont incomplètes ou partiales. Dans le domaine financier, cela pourrait conduire à des décisions injustes ou discriminatoires.
Comment garantir l’équité des décisions prises par une IA ? Comment s’assurer que l’IA n’entérine pas des discriminations préexistantes ?
Exemple : Si une IA est formée sur des données historiques pour évaluer la solvabilité des clients et que ces données sont biaisées (par exemple, discriminatoires envers certaines populations), l’IA pourrait reproduire ces biais dans ses décisions.
Confidentialité et protection des données
La DAF manipule des données sensibles. L’utilisation de l’IA, en particulier l’IA générative, pour traiter ces données pose la question de leur confidentialité et de leur protection.
Comment garantir la sécurité et la confidentialité des données financières dans le contexte de l’utilisation de l’IA générative ?
Considérons l’exemple d’une IA générative utilisée pour optimiser les prévisions budgétaires, avec un accès aux données des salariés. Dans ce contexte, se profile alors un risque d’exposition ou de mauvaise utilisation de ces informations.
Finance et IA générative : vers une adoption stratégique
L’IA générative n’est plus un concept futuriste pour les directions financières, le potentiel est tangible.
Il n’est plus temps pour les organisations d’être de simples spectateurs, une démarche proactive s’impose, articulée autour de plusieurs axes :
Analyse contextuelle
Une évaluation minutieuse des besoins et des opportunités propres à chaque direction est fondamentale. Cela inclut un diagnostic des processus actuels en comptabilité, contrôle de gestion, trésorerie, etc.
Développement des compétences
Investir dans des programmes de formation axés sur l’IA Générative et la data science est crucial pour préparer les équipes à cette transformation.
Mise en place de projets pilotes
Le déploiement de projets pilotes servira de banc d’essai pour évaluer la pertinence, l’efficacité et l’intégrité des solutions d’IA Générative.
Toutefois, son adoption présente des complexités inhérentes aux couples éthique, sécurité et la résistance au changement qu’il faut anticiper.
Ainsi, concernant l’éthique et la sécurité, l’interaction avec des données sensibles nécessite un cadre de gouvernance stricte pour assurer confidentialité et conformité réglementaire.
Par ailleurs, pour ce qui est de la résistance au changement, le défi humain demeure prépondérant. Les initiatives de conduite du changement sont en effet incontournables pour faciliter l’acceptation des nouvelles technologies.
En conclusion, le choix ne se situe plus entre l’adoption ou non de l’IA Générative, mais dans la manière de l’intégrer de façon réfléchie et efficace.
Les organisations qui anticipent, planifient et investissent judicieusement dans cette technologie seront celles qui se positionneront en leaders demain. Le statu quo est devenu le choix le plus risqué.
