IA : Près d’une équipe Finance sur deux stagne entre deux niveaux de maturité selon une étude Payhawk

Cet article est initialement un communiqué de presse.

Si l’utilisation de l’IA dans le secteur de la finance n’en est plus à ses balbutiements, son adoption reste toutefois très inégale. Selon une étude internationale menée par Payhawk auprès de 1 520 responsables financiers et dirigeants d’entreprise, le rapport « CFO AI Readiness » montre qu’une entreprise sur deux se situe actuellement dans une position dite « intermédiaire ». En d’autres termes, elles explorent activement les possibilités offertes par l’IA dans le domaine financier, mais ne parviennent pas à l’intégrer de manière sûre et cohérente dans leurs processus opérationnels clés.

La position intermédiaire devient le centre de gravité du marché

Dans le cadre du rapport CFO AI Readiness, Payhawk a demandé aux leaders de la finance d’évaluer le niveau de maturité de leur entreprise en matière d’IA sur une échelle de 1 à 10 (faible : 1-3 ; moyen : 4-6 ; élevé : 7-10).

Les résultats montrent que :

• Près de 50 % des entreprises internationales dans le monde se situent à un niveau de maturité intermédiaire (4-6) : elles adoptent l’IA, mais ne l’utilisent pas encore comme une fonctionnalité financière essentielle.
• Près d’un tiers des entreprises déclarent avoir un niveau de maturité élevé (7-10)

Cette répartition inégale est plus importante dans le domaine de la finance que dans la plupart des autres secteurs d’activité. Contrairement aux secteurs où l’expérimentation occupe une place prépondérante, l’IA financière doit passer par des contrôles, des audits, la définition de responsabilités claires et une application de politiques avant de pouvoir être intégrée dans des workflows ayant un impact significatif sur les activités de l’entreprise.

Hristo Borisov, CEO et cofondateur de Payhawk :

Aujourd’hui, Payhawk se situe à la croisée des ambitions de l’IA et des réalités relatives au domaine de la finance. Nous travaillons avec des workflows où les approbations se transforment en dépenses, où les paiements sont effectués, où les exceptions s’accumulent et où les pistes d’audit sont testées. C’est pourquoi nous sommes convaincus que l’expérimentation en elle-même ne constitue pas un frein à l’adoption de l’IA.

Le niveau de maturité de l’IA varie considérablement selon le contexte de l’entreprise

Dans les départements finances, le niveau de maturité dépend fortement du secteur d’activité et de la taille de l’entreprise.

• Les entreprises technologiques qui emploient plus de 250 salariés affichent les plus haut niveaux de maturité à l’échelle mondiale, plus de 70 % d’entre elles s’estimant « très matures ».
• Parmi les petites entreprises issues des secteurs réglementés et des principaux secteurs de l’économie (50-250 salariés), seules 13,5 % d’entre elles déclarent avoir atteint un niveau de maturité élevé.
• En revanche, les grandes entreprises non-technologiques se situent majoritairement dans la tranche de niveau de maturité « moyenne » car elles adoptent activement l’IA mais peinent à l’intégrer dans leurs principales opérations financières.

Un signal structurel associé permet d’expliquer cette tendance. Les organisations dotées de structures complexes et multi-entités déclarent plus souvent avoir atteint un niveau de maturité élevé en matière d’IA.

Mais cela ne garantit pas pour autant qu’elles soient prêtes à adopter pleinement l’IA ; sans cohérence ni harmonisation des données, une mauvaise gouvernance peut créer un certain décalage, voire un ralentissement des processus.

Remettre en question le discours sur les « leaders » et les « retardataires »

Cette étude montre notamment que les entreprises qui se considèrent comme des « leaders en matière d’IA » ne constituent pas un groupe homogène. Le chiffre global relatif à la maturité masque en réalité de grandes disparités dans la manière dont les équipes Finance déploient l’IA dans la pratique. Alors que certaines entreprises ont intégré l’IA dans leurs workflows en définissant des responsabilités claires, d’autres avancent rapidement sans mettre en place des mesures de protection minimales, ou réalisent de grands investissements sans disposer des bases nécessaires à leur évolution.

Par ailleurs, l’étude montre que le principal frein à la maturité de l’IA financière n’est pas la capacité des modèles, mais la possibilité de rendre leur adoption stable, viable et reproductible dans les environnements de contrôle financier.

Méthodologie
Afin de mieux comprendre comment les directeurs financiers s’adaptent à ce paysage en pleine mutation, Payhawk s’est associé à IResearch pour interroger 1 520 cadres supérieurs à travers le monde. En s’appuyant sur des déclarations affirmatives formulées en étroite collaboration avec des responsables financiers et des dirigeants d’entreprises, IResearch a mené des entretiens dans huit pays différents pour refléter au mieux les réalités existantes et les défis opérationnels concrets.

L’étude a été effectuée en se basant sur les critères suivants :

• Régions couvertes : DACH, Espagne, France, Benelux, Royaume-Uni & Irlande, États-Unis*
• Niveau d’ancienneté des répondants : cadres supérieurs, Vices-Présidents, directeurs et contributeurs individuels senior*
• Poste occupé : finance, comptabilité, ventes, RH, Procurement*
• Secteurs d’activités : services, numérique, manufacture, santé, enseignement & organisations à but non-lucratif, B2C*
• Taille de l’entreprise : 50–100 salariés, 101–250 salariés, 251–500 salariés, 501–1,000 salariés et plus de 1 000 salariés *)