L’IA dans les processus financiers : comment le travail administratif évolue

L’intelligence artificielle et l’hyperautomatisation entrent de plus en plus dans les processus administratifs, notamment tout au long des cycles Procure-to-Pay Et Commande au paiement. Les entreprises, explique Luca Baldini, directeur général et co-fondateur de Digital Technologies, mesurent déjà des résultats concrets sur le plan opérationnel, mais le changement le plus profond concerne la fonction finance dans son ensemble. « L’IA générative réécrit la nature même du travail administratif : les équipes financières passent de l’exécution manuelle à la supervision de processus autogérés. »

De l’automatisation opérationnelle au nouveau rôle de la finance

Dans le Procure-to-Pay, observe Baldini, l’automatisation concerne avant tout la gestion de la facture passive, réduisant ainsi le temps et les interventions manuelles. « Sur le Procure-to-Pay, nous voyons des entreprises réduire les délais de traitement des factures jusqu’à 80 %, avec des taux de rapprochement automatique entre commande, réception et facture dépassant 90 % dans des contextes plus matures. Cela signifie que les factures arrivent le matin et sont prêtes à être payées le soir même, sans intervention humaine. »

Du côté de l’Order-to-Cash, ajoute-t-il, les avantages sont visibles dans le rapprochement des paiements, la gestion du crédit et les activités de rappel. « Sur Order-to-Cash, les bénéfices se concentrent sur les applications de trésorerie, la gestion du crédit et les rappels intelligents : l’IA lit les envois de fonds, rapproche les paiements même lorsque le virement arrive sans références correctes, anticipe les retards client par client et suggère les actions de recouvrement les plus efficaces. Les premiers résultats que nous mesurons sur nos clients parlent d’une réduction du DSO entre 10% et 20% au cours des douze premiers mois ».

Pour Baldini, cependant, le problème ne s’arrête pas aux chiffres de productivité ou aux indicateurs individuels. Le point crucial, affirme-t-il, est le repositionnement de la finance au sein de l’entreprise. « Libérer les équipes financières des tâches répétitives pour les faire évoluer vers l’analyse, le contrôle et le dialogue avec le métier ». Et encore : « C’est là que la finance cesse d’être un back-office et devient un moteur de décision aux côtés du CFO ».

Conformité internationale et architecture des systèmes

L’importance croissante de la facturation électronique et du reporting électronique

Un autre front décisif concerne la conformité internationale, qui selon Baldini devient de plus en plus complexe, notamment pour l’e-Invoicing et l’e-Reporting. Le problème, dit-il, n’est pas théorique mais opérationnel, car les régimes réglementaires se multiplient et évoluent rapidement. « La complexité n’est pas perçue, elle est objective et s’accélère : nous nous dirigeons vers des scénarios avec plus de 90 régimes de facturation et de reporting électroniques actifs dans le monde d’ici 2030, chacun avec ses propres règles, formats et délais, et avec un rythme de mise à jour qui ne laisse aucune place à des réactions tardives ».

Surveillance continue et plateforme unique

Baldini rappelle ensuite quelques étapes déjà en cours ou imminentes en Europe, de la réforme française aux nouvelles obligations en Allemagne et en Slovaquie, jusqu’aux mandats déjà actifs en Pologne, Belgique, Roumanie et Italie, en plus du règlement européen ViDA. Dans ce cadre, affirme-t-il, la surveillance réglementaire ne peut être considérée comme une fonction distincte des essais. « Dans ce contexte, la veille réglementaire continue n’est pas une activité accessoire : elle fait partie intégrante du processus. Elle doit être structurée, conçue et automatiquement traduite en règles opérationnelles au sein de la plateforme, afin que chaque évolution réglementaire se propage dans les flux documentaires sans interventions manuelles et sans interruption de service ».

La réduction du risque budgétaire, selon son interprétation, dépend précisément de cette capacité d’adaptation. « C’est là que la réduction du risque fiscal entre vraiment en jeu : non pas dans le contrôle individuel, mais dans la capacité du système à s’adapter en temps réel aux juridictions dans lesquelles l’entreprise opère. » Pour cette raison, ajoute-t-il, la réponse doit avant tout être l’architecture technologique. « La réponse est donc architecturale : une plateforme unique qui combine automatisation intelligente, veille réglementaire capacité de transport continue et certifiée vers les différentes autorités fiscales ».

C’est dans cette logique que Baldini situe également le positionnement des Technologies Numériques au sein du groupe Namirial. « C’est exactement le levier sur lequel nous pivotons en tant que Digital Technologies au sein du groupe Namirial : nous accompagnons nativement notre plateforme de facturation électronique et d’hyperautomatisation avec les services de confiance, de signature électronique et de confiance numérique du groupe, garantissant une continuité juridique et probatoire de bout en bout. Pour le DAF qui opère sur de multiples marchés, cela signifie un interlocuteur technologique unique au lieu d’une mosaïque de prestataires locaux, avec un impact direct sur le coût total de mise en conformité et la rapidité d’entrée dans de nouveaux pays ».

Agents IA en finance des opérations

L’entrée des agents IA dans la finance opérationnelle, poursuit Baldini, marque une étape supplémentaire par rapport à l’automatisation traditionnelle. La différence, explique-t-il, réside dans la capacité à gérer des processus complexes et à prendre des décisions selon des règles prédéfinies. « Les agents IA représentent l’évolution naturelle de l’automatisation car ils ajoutent quelque chose qui manquait : la capacité d’orchestrer des activités complexes de bout en bout, d’interagir avec différents systèmes et de prendre des décisions selon des règles définies. La différence avec un RPA traditionnel est substantielle : l’agent n’exécute pas un script linéaire, il raisonne sur l’objectif ».

Les activités qui peuvent être déléguées, selon Baldini, sont les plus structurées, répétitives et volumineuses : classification des documents, extraction des données, rapprochements, contrôles de cohérence, flux d’approbation, premier niveau de relance. « Dans le secteur financier, nous pouvons leur déléguer tout ce qui est structuré, répétitif et volumineux : classement des documents, extraction des données, rapprochements, contrôles de cohérence, routage des approbations, gestion des relances en première instance ». Et il donne un exemple opérationnel : « Un exemple concret : un agent qui reçoit une facture non standard, la classe, récupère la commande connectée même mal renseignée, ouvre une exception et propose la solution à l’opérateur ; le tout en quelques secondes et sans sortir du périmètre autorisé ».

Cependant, les décisions qui nécessitent une évaluation, des relations et une responsabilité directe restent la responsabilité des personnes. « Les décisions laissant une marge de jugement restent sous contrôle humain : gestion des exceptions complexes, interprétation réglementaire dans les cas limites, relations avec les fournisseurs et clients stratégiques, validation des paiements pertinents ».

Le modèle qu’il indique est explicite : « Le modèle correct est L’humain dans la boucle: l’agent travaille, propose, exécute dans des périmètres clairs, mais l’autorité finale reste aux responsables du processus. Ce n’est pas une limitation de l’IA, c’est un choix de gouvernance – et c’est exactement ce qui rend son adoption durable, vérifiable et mesurable à long terme. »

Des données à la finance prédictive

La numérisation, observe ensuite Baldini, produit une masse croissante de données structurées, mais la disponibilité des données ne coïncide pas automatiquement avec la capacité de prendre de meilleures décisions. « La numérisation produit des données, mais les données en elles-mêmes ne sont pas une information ni une décision ».

La valeur émerge lorsque ces données sont transformées en signaux utiles, lisibles et exploitables. « La valeur émerge lorsque l’IA travaille sur ces données et les transforme en signaux utiles pour l’entreprise : modèles de machine learning sur le comportement de paiement des clients pour estimer le risque réel de recouvrement compte par compte, prévisions de trésorerie alimentées par des données transactionnelles en temps réel et non par des moyennes historiques, détection d’anomalies sur des flux de dépenses qui interceptent les écarts au fur et à mesure qu’ils se produisent, des scénarios et si généré par l’IA générative pour simuler en temps réel l’impact d’un choix de fonds de roulement avant de le faire ».

Dans cette perspective, le CFO ne se limite plus à la lecture du bilan final et reçoit des indications préventives sur les risques et les écarts. « Le grand saut se produit lorsque le directeur financier passe de l’examen de ce qui s’est passé à la réception proactive de recommandations : où le DSO glisse, quels fournisseurs modifient leurs modes de livraison, quelles catégories de dépenses s’écartent du budget, quel client ne paiera probablement pas la prochaine facture. Baldini résume ainsi les enjeux : « C’est le sens concret de la finance prédictive, et c’est ici que se concentre la véritable valeur générée par l’IA dans les processus administratifs : non plus faire un meilleur bilan final, mais anticiper et orienter ».

La condition de base reste cependant la qualité des données. Baldini insiste clairement sur ce point. « La condition préalable est cependant claire et doit être dite honnêtement : sans qualité des données et sans gouvernance cohérente, chaque couche d’IA construite au-dessus reste fragile et produit des recommandations peu fiables. » D’où l’approche des projets suivie par l’entreprise : « Pour cette raison, dans les projets que nous suivons, nous partons toujours de la structuration des données et de l’intégration profonde avec les ERP existants : c’est le travail le moins visible mais celui qui détermine le réel retour sur investissement ».

L’avantage concurrentiel résidera dans l’écosystème intégré

En ce qui concerne les prochaines années, Baldini estime que l’automatisation d’un seul processus ne suffit plus à faire la différence. « L’automatisation d’un processus unique est désormais un niveau de départ, et non plus un avantage concurrentiel : ceux qui ne l’ont pas fait sont en retard, ceux qui l’ont fait ne sont pas encore en avance ». La distinction, affirme-t-il, se fera entre ceux qui accumulent des outils distincts et ceux qui construisent un environnement intégré capable de réunir l’automatisation, les données, l’IA et la conformité réglementaire. « Le véritable facteur de différenciation dans les années à venir sera la capacité à construire un écosystème financier intégré, dans lequel l’automatisation, l’IA, la conformité et les données coexistent nativement au sein d’une seule architecture. C’est la différence entre avoir dix outils qui se parlent mal les uns aux autres et une plateforme dans laquelle une couche d’IA s’exécute tout au long du cycle, la gouvernance des données est unique et la conformité réglementaire est conçue dans les processus, et non ajoutée ultérieurement sous forme de patch.

Ceci, conclut-il, modifie également le profil du CFO, de plus en plus proche de la gestion d’une infrastructure numérique continue. « Ce changement de paradigme a aussi de profondes implications au niveau organisationnel : le CFO devient le directeur d’une infrastructure numérique qui produit de la valeur en continu – une infrastructure qui clôture, rapproche, prédit et rend compte chaque nuit – et non plus seulement le garant de la clôture comptable à la fin du mois ». Et il ajoute : « C’est exactement le positionnement que nous construisons dans les technologies numériques : une plateforme d’hyperautomatisation basée sur l’IA conçue dès le départ comme un écosystème intégré, capable d’évoluer avec l’entreprise et d’évoluer avec le contexte réglementaire et technologique. La question stratégique pour les entreprises, dans les années à venir, ne sera pas de savoir si elles doivent adopter l’IA en finance, mais avec quelle architecture ; car c’est l’architecture, et non l’outil unique, qui détermine l’avantage concurrentiel durable ».

Article créé en collaboration avec Digital Technologies