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Georgi Ivanov
L’IA peut composer une symphonie, diagnostiquer une maladie, rédiger des contrats juridiques et élaborer des stratégies commerciales à partir de zéro. Mais demandez-lui de comptabiliser une provision de 12,37 euros, cela risque de faire suer les DAF qui nous lisent. Dans la finance, la confiance n'est pas une question de feeling, mais un cadre de contrôle. Découvrez pourquoi cela empêche de nombreux dirigeants de faire pleinement confiance à l'IA.
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GPT-5 est disponible ! Mais il ne peut toujours pas réaliser vos clôtures mensuelles à votre place. Il est plus rapide, moins cher et plus efficace pour suivre les instructions. Il gère des chaînes logiques plus longues. Il s'intègre parfaitement aux outils externes. Mais il ne dispose pas de l’intégrité nécessaire pour effectuer vos clôtures comptables ; c'est le paradoxe dans lequel nous vivons actuellement.
GPT-5 facilite peut-être la création de systèmes, mais il ne les rend pas sûrs. Pour combler le déficit de confiance, l'intelligence ne suffit pas. Nous avons besoin d'infrastructures.
Cela implique quatre éléments essentiels :
Mais tout ça n’est pas nouveau. Lorsque le pilotage automatique est arrivé, nous n'avons pas retiré les pilotes des avions, nous avons repensé le cockpit. Nous avons redéfini les rôles. Et nous avons instauré la confiance non pas à travers l'outil, mais autour de celui-ci. La finance traverse exactement cette période charnière.
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La finance n'a pas besoin des dernières tendances en matière d'IA, elle a besoin de garde-fous et de normes pour rendre l'IA sûre.
Nous ne disposons pas de graphiques de raisonnement financier vérifiables qui retracent chaque chiffre, le relient à une politique et montrent la logique qui l'a produit. Et nous ne disposons pas de garde-fous financiers qui reconnaissent quand une écriture comptable viole une identité de flux de trésorerie ou quand un ensemble de comptes cesse discrètement d'être équilibré. Dans les LLM actuels, ces principes ne sont pas codés en dur.
Ainsi, même si un modèle peut rédiger une entrée plausible ou assembler un rapport qui semble précis, il n'a aucun sens inhérent pour savoir s'il vient d'enfreindre la logique comptable. Il ne sait pas que les débits doivent être égaux aux crédits, ni que les flux de trésorerie provenant des opérations doivent être liés au revenu net et au fonds de roulement.
Sans cette logique intégrée et sans garde-fous, l'IA reste fragile. Elle peut sembler correcte, tout en étant erronée.
Nous enseignons encore aux modèles la différence entre corrélation et causalité, entre « ce qui s'est passé » et « pourquoi c'est important ». Les auditeurs ne peuvent pas encore approuver les récits générés par l'IA, car les normes n'existent pas.
Mais nous y parviendrons ! Les capacités existent déjà. Il ne manque plus que l'infrastructure pour les exploiter.
Dans ce contexte, quelles sont les priorités du DAF ? Mener deux actions de front.
D’abord, partez du principe que l'IA se déploiera comme toute autre technologie d'entreprise. Alors autant commencer dès maintenant : concevez vos contrôles, documentez-les et impliquez dès le début les équipes Audit et Risques afin que d’être prêt lorsque l'automatisation prendra de l'ampleur.
Ensuite, partez du principe que la fiabilité de l'IA pourrait dépasser vos contrôles. Préparez-vous dès maintenant : mettez en place des dispositifs d'arrêt d'urgence, mappez les flux d'escalade et faites approuver les garde-fous avant d'en avoir besoin.
Il ne s'agit pas de choisir un avenir, mais d'être prêt à ces deux éventualités.
Si vous voulez prouver que l'IA a sa place dans la finance, ne commencez pas par le risque, mais par les frictions. Ciblez les difficultés que votre équipe rencontre chaque mois et apportez-lui une aide évolutive.
Commencez par la gestion des notes de frais par exemples : reçus, approbations, clarifications de dernière minute... Rien de compliqué, juste un travail manuel chronophage. Une tâche parfaite pour des agents IA qui comprennent l'urgence, le contexte et les politiques.
Aujourd'hui, l'IA peut assurer le suivi directement auprès des employés dans Slack, relancer les approbateurs à l'approche des échéances et escalader les problèmes lorsque cela est nécessaire. Elle fonctionne à partir de votre calendrier, de vos workflows d'approbations et de vos seuils de risque : elle ne demande pas « Est-ce correct ? », mais « Est-ce en retard, non conforme à la politique ou non résolu ? ». Et si la réponse est oui, elle agit.
Ce n'est pas de l’avenir des agents IA dans le domaine financier dont nous parlons : c'est déjà une réalité. Explications des écarts, reçus manquants, signaux de conformité : autant de domaines dans lesquels un agent peut faire des propositions avant qu'un humain ne donne son accord. Les journaux permettent de suivre chaque message, chaque action et chaque vérification. Et vous n'avez pas besoin de sacrifier l'auditabilité au profit de la rapidité.
Si votre équipe passe plus de temps sur des tâches manuelles que sur des missions stratégiques, un agent vous permettra non seulement de gagner du temps, mais aussi de redéfinir les attentes.
Et si vous en avez assez de voir des achats simples déclencher des workflows compliqués, penchez-vous sur le procure-to-pay. La plupart des équipes n'ont pas de problème d'achat, elles ont un problème de contexte.
Les employés ne connaissent pas le processus, ils ne savent pas s'il faut une commande, une carte, le bon code GL ou le bon centre de coûts. Ils devinent, attendent ou achètent en dehors de la politique.
Imaginez maintenant un assistant intelligent qui échange avec vos employés, avec une demande en langage naturel, et les guident tout au long du processus. Il pose les bonnes questions, connaît la politique, détermine s'il faut émettre un bon de commande ou financer une carte, recueille les approbations en fonction d'une logique prédéfinie, donne une visibilité financière avant que l'argent ne soit dépensé, et fait tout cela sans changer d'onglet ni ouvrir un autre outil.
C'est plus qu'un système de Procurement, c'est un coéquipier qui connaît les règles et les rend faciles à suivre.
Autre exemple : les voyages d’affaires. Imaginez un peu si vos employés pouvaient faire une demande de déplacement professionnel en langage naturel, obtenir instantanément des options de voyage (conformes à la politique de dépenses) et recevoir automatiquement les confirmations, les paiements et les reçus associés à leur voyage.
Pour bien commencer à intégrer l’IA, choisissez le domaine où vos collaborateurs sont le plus fatigués par les tâches administratives et le plus disposés à accepter de l'aide. C'est ainsi que vous obtiendrez un retour sur investissement : grâce à des processus plus rapides et à une confiance accrue. Votre équipe commencera à considérer l'IA non plus comme une menace ou un gadget, mais comme un collègue virtuel infatigable, fiable et ponctuel.
GPT-5 ne supprime pas le besoin de confiance. Il place seulement la barre plus haut.
Lorsque vous investissez dans la provenance, les contraintes, la propreté des données et la clarté des rôles, vous ne vous contentez pas de mettre l'IA à votre service, vous la transformez en levier opérationnel.
Cela ne vous aidera pas seulement à raccourcir vos délais de clôture mensuelle. Vous protégerez également vos politiques et redonnerez à votre équipe le temps nécessaire pour se concentrer sur des missions stratégiques. Et dans cinq ans, lorsque l'IA dans le secteur financier sera alimentée par des agents intelligents et que la clôture se fera en temps quasi réel, vous repenserez à aujourd'hui et vous vous demanderez « Pourquoi avons-nous hésité ? ».
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Georgi Ivanov est un ancien directeur financier devenu stratège en marketing et communication. Il dirige aujourd'hui la stratégie de marque et la vision IA chez Payhawk, alliant une expertise financière approfondie à un storytelling tourné vers l'avenir.
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