D’une Solution de Fortune à l’Échelle : Transformer la Finance grâce à l’IA et au Leadership des CTO
En tant que VP des finances chez Rossum, une entreprise dédiée à l’automatisation de la fonction financière, je suis confronté à une ironie que je ne peux plus ignorer.
Chez Rossum, nous proposons une plateforme de pointe afin d’aider les entreprises à moderniser et automatiser leurs opérations financières. Pourtant, je continue à me reposer sur Excel pour les rapports, les analyses ponctuelles, la planification budgétaire et les prévisions.
Ce n’est pas parce que je résiste au changement. Bien au contraire. Je comprends mieux que quiconque le potentiel transformateur de l’automatisation et de l’IA. Mais je vois également les réalités auxquelles sont confrontées les équipes financières. Les outils comme Excel subsistent, non pas parce que nous manquons d’ambition, mais parce qu’ils répondent à des besoins que les solutions d’automatisation — y compris les nôtres — ne couvrent pas entièrement. Ils offrent de la flexibilité, une familiarité, et un langage universel favorisant la collaboration intersectorielle. Ils fonctionnent. Et, surtout, ils sont approuvés par tous.
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Mais soyons clairs : Excel n’incarne pas l’avenir. Ce n’est qu’une solution temporaire. Les organisations s’y accrochant sans se préparer à la suite prennent le risque de se laisser distancer. C’est là que votre leadership s’avère crucial : les CTO sont idéalement placés pour combler le fossé entre les outils utilisés aujourd’hui et les innovations que nous souhaitons adopter demain.
La promesse de l’IA : apporter une réelle valeur
L’IA offre un potentiel sans précédent pour la finance, avec la capacité de traiter de très grands volumes de données, de rationaliser les flux de travail, d’économiser du temps et de réduire le travail manuel (et les risques d’erreur qui y sont liés), d’identifier les anomalies et même de détecter et prévenir la fraude.
Une récente enquête menée par Gartner montre que le sentiment des directeurs financiers vis-à-vis de l’IA est majoritairement positif, 85 % des répondants faisant part de leur optimisme quant à son utilisation dans la fonction financière. McKinsey prévoit que « la plupart, voire la totalité, des fonctions finance dans les grandes entreprises utiliseront probablement l’IA Générative de façon significative d’ici trois à cinq ans ».
Pour les professionnels de la finance, la promesse d’efficacité et de précision de l’IA trouve un écho profond. Beaucoup sont encore submergés par des tâches répétitives, confrontés à des pénuries de talents et peinent à maintenir une qualité des données homogène. Plus que jamais, dans l’environnement actuel où tout va vite, il est essentiel de fournir rapidement des analyses précises et exploitables pour permettre à la direction de prendre des décisions stratégiques et éclairées.
Dans ce contexte, exploiter des plateformes de cloud pour l’apprentissage automatique afin de passer à l’échelle et de gérer des volumes de transactions et de données importants et complexes représente un changement décisif.
Cependant, pour que l’IA tienne ses promesses, elle doit répondre aux besoins réels des équipes financières : proposer des outils efficaces, compréhensibles, auditables et fiables.
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Les défis : complexité, confiance et risques
En dépit de son potentiel, l’adoption de l’IA dans la finance se heurte à des obstacles majeurs. La complexité en constitue un frein important, 25 % des responsables financiers la citant comme principale préoccupation dans le dernier rapport sur les tendances de l’automatisation des documents 2025 de Rossum.
De nombreux professionnels de la finance considèrent encore l’IA comme une « boîte noire » : opaque, intimidante, et difficile à examiner. Contrairement à Excel, où l’on atteint la maîtrise après des années de pratique, les outils basés sur l’IA exigent un tout nouvel ensemble de compétences dont la plupart des équipes Finance ne disposent généralement pas.
Et il y a la question de la confiance. Comment les responsables financiers peuvent-ils expliquer sereinement des décisions guidées par l’IA aux auditeurs s’ils ne comprennent pas eux-mêmes pleinement la logique sous-jacente ? Que se passe-t-il lorsque l’IA commet des erreurs — comme confondre une facture de 1 000 $ avec 100 000 $, entraînant ainsi un paiement cent fois supérieur ? Ce risque, conjugué à la crainte des « hallucinations » de l’IA, rend de nombreux responsables financiers réticents à son adoption. Il n’en va pas seulement du risque financier, mais également de la réputation.
Cela est d’autant plus vrai que les équipes financières évoluent dans un environnement très réglementé et soumis à de strictes exigences de conformité, telles que la préservation de la confidentialité, l’anonymisation des données sensibles, le respect de normes de reporting rigoureuses, et le maintien d’un cadre de contrôle interne efficace.
Les responsables financiers exigent un niveau de transparence et de responsabilité que de nombreuses solutions d’IA ont du mal à offrir. Sans pistes d’audit claires ni une gouvernance robuste, adopter l’IA revient souvent à échanger le contrôle contre l’incertitude. Selon notre récente enquête, 38 % des responsables financiers ne priorisent pas l’automatisation, non parce qu’ils n’en voient pas le potentiel, mais parce que les risques de conformité semblent trop intimidants à surmonter sans la bonne gouvernance en place.
La cybersécurité ajoute une couche supplémentaire de risque. L’IA générative a enhardi les cybercriminels, comme en témoigne un récent système de fraude par deepfake qui a entraîné des pertes allant jusqu’à 25 millions de dollars. Ces stratagèmes particulièrement sophistiqués représentent une menace sérieuse même pour les organisations les plus vigilantes. Leur capacité à s’adapter en continu, à contourner les mesures de détection, et à commettre des fraudes à grande échelle les rend particulièrement insidieux.
Pourtant, malgré tous ces risques, l’alternative — continuer avec les anciens outils, notamment Excel — n’est pas plus viable. Notre rapport révèle que 58 % des responsables financiers s’appuient encore sur Excel comme principal outil d’automatisation. S’il est efficace pour des analyses ponctuelles, il ne répond pas aux exigences d’évolutivité d’une fonction financière moderne.
Je suis là pour aider à aligner nos équipes sur ce qui est nécessaire pour sécuriser nos opérations tandis que vous vous concentrez sur la livraison de technologies innovantes. Travaillons ensemble pour combler cet écart, garantir la conformité et instaurer la confiance — non seulement avec l’IA, mais aussi avec l’avenir de notre entreprise.
Une voie à suivre : DSI et DAF en partenaires stratégiques
Pour libérer tout le potentiel de l’IA dans la finance, nous avons besoin de partenariats avec les DSI. Voici comment cela peut se concrétiser :
- Adopter une approche stratégique
Commencez petit et développez progressivement. Aidez-nous à identifier les domaines où l’automatisation aura le plus d’impact : là où les processus restent les plus manuels, chronophages et sujets aux erreurs. Fournissez des cadres et des étapes claires pour guider la prise de décision, une mise en œuvre intelligente et une intégration fluide avec les systèmes existants.
- Démystifier l’IA
Changez le récit autour de l’automatisation pilotée par l’IA : moins de battage médiatique, plus de bénéfices concrets et moins de jargon technique. Mettez en avant le ROI et les résultats mesurables, comme les taux de précision, les taux d’automatisation, le temps gagné. Soyez transparent sur le temps nécessaire pour la personnalisation ou l’intégration avec les plateformes d’IA sans code.
- Prôner une IA transparente
Adressez la stigmatisation du « boîte noire ». Assurez-vous que les systèmes d’IA fournissent une logique de prise de décision claire et des pistes d’audit accessibles. Instaurez la confiance en gardant un humain dans la boucle pour les décisions où l’IA a une faible confiance, nécessitant un jugement. Nous devons comprendre les mécanismes d’apprentissage de l’IA et nous assurer qu’elle ne répète pas les mêmes erreurs.
- Instaurer une gouvernance pour assurer la conformité
Une gouvernance solide est indispensable. Mettez en place des protocoles de gouvernance des données pour garantir une information propre, sécurisée et centralisée. Collaborez avec les équipes financières et juridiques pour gérer et atténuer les risques liés à la GenAI. Suivre un cadre de gouvernance IA peut aider.
- Renforcer la cybersécurité
L’IA est à la fois un outil et une cible. Des audits réguliers, des pratiques de sécurisation des données et une gestion proactive des risques sont essentiels pour prévenir la fraude et contrer des menaces toujours plus sophistiquées.
- Favoriser l’autonomie
Les équipes financières doivent être flexibles et capables de s’adapter rapidement aux besoins de l’entreprise ou du cadre réglementaire. Donnez-leur des outils conviviaux qui ne nécessitent pas d’intervention informatique permanente. Les plateformes low-code ou no-code, associées à la formation, peuvent accélérer l’adoption et la capacité à évoluer (c’est l’un des nombreux avantages des créateurs d’applications no-code).
- Entretenir la collaboration continue
Maintenez le dialogue ouvert. En combinant votre expertise technique aux connaissances réglementaires de la finance, vous faciliterez la gestion proactive des risques et l’innovation.
Je sais qu’il est tentant de viser de grands bouleversements. Mais je vous recommande d’adopter une approche équilibrée. Des outils comme Excel ou les logiciels hérités restent fiables et font l’objet de la confiance des équipes financières. Introduire l’IA en parallèle de ces systèmes existants, pendant une phase de transition , peut aider à instaurer la confiance. Tester les deux systèmes simultanément et garantir des résultats cohérents favorisera la confiance et facilitera le passage vers l’innovation.
Perspectives d’avenir
Alors que 42 % des fonctions financières n’utilisent pas encore l’IA, la moitié de celles-ci prévoit de l’adopter prochainement, selon une récente enquête Gartner. Les outils sur lesquels nous comptons aujourd’hui, d’Excel aux premiers utilisateurs de l’IA, laisseront place à des systèmes auto-apprenants et à l’analytique prédictive. Mais y parvenir demande de la préparation.
CTO, vous avez la clé de cette transformation. En encourageant la collaboration, en valorisant la transparence et en privilégiant la prudence, vous pouvez guider les équipes financières comme la mienne à travers ce changement.
À cet instant, alors que je navigue entre la plateforme d’automatisation de Rossum et une nouvelle feuille Excel, je me rends compte que le progrès n’est pas linéaire. Il est chaotique, fait d’essais infructueux et de choix difficiles. Mais avec le bon leadership, nous pouvons combler l’écart entre les outils d’aujourd’hui et les innovations indispensables de demain.
Faisons en sorte que cela devienne réalité – ensemble.
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