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Fin juin 2025, Anthropic a attiré tous les regards des acteurs de l'IA avec une expérience qui ressemblait davantage à une sitcom de la Silicon Valley qu'à une étude de cas en finance d'entreprise. Baptisée « Project Vend », cette expérience consistait à laisser Claude Sonnet 3.7, son modèle linguistique phare, gérer seul une micro-boutique en ligne : fixer les prix des articles, accorder des réductions, traiter les commandes et gérer le service client, le tout sans aucune supervision humaine. Les résultats ont été aussi fascinants que préoccupants...
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Claude a offert des réductions généreuses à tous ceux qui le demandaient, a vendu des produits à des prix inférieurs à leur coût de revient, a inventé des modes de paiement et a finalement conduit le magasin à la faillite. La leçon à en tirer ? Lorsque les agents IA bénéficient d'une autonomie sans garde-fous, ils font preuve de créativité, mais pas nécessairement de bon sens commercial.
Si le Project Vend peut avoir l’air d’un coup de com’ original, il peut également avoir de sérieuses répercussions pour les directeurs financiers, en particulier ceux qui envisagent d'utiliser des agents IA dans le domaine des achats.
En effet, la fonction financière se trouve à la croisée des chemins entre le contrôle, les coûts et la conformité. Et à mesure que des systèmes autonomes commencent à proposer, approuver et même exécuter des dépenses, les DAF doivent s'assurer qu'ils assurent la rigueur nécessaire.
En matière de gestion des Achats, les contraintes financières, contractuelles et opérationnelles sont nombreuses :
Dans l’exemple ci-dessus, Claude n'était pas en mesure de répondre à ces questions. Pourtant, un agent IA financier doit le pouvoir faire. Alors que les DAF commencent à s'intéresser au Procurement autonome, le Project Vend rappelle que l'automatisation sans garde-fous n'est pas synonyme d'efficacité, mais de responsabilité.
Les responsables financiers et les fournisseurs s'alignent sur quatre principes fondamentaux pour s'assurer que les agents IA dans le domaine des achats soutiennent (et ne sabotent pas !) la stratégie financière. Ces principes sont les suivants :
1. Une mémoire nécessaire
Un agent IA financier doit se souvenir des décisions passées, des références en matière de prix, des fournisseurs préférés et des conditions contractuelles. L'oubli de Claude, qui a par exemple accordé de nouvelles réductions aux clients qui en ont déjà eu, a conduit à des résultats contradictoires et coûteux. Dans le domaine financier, cela pourrait se traduire par une double facturation, des réductions manquées ou des problèmes de conformité.
2. Des garde-fous économiques au moment de la décision
Les agents de Procurement doivent garantir la viabilité économique et valider les prix avant de s'engager à dépenser. Les API de tarification en temps réel, les validateurs de coûts et le contexte budgétaire doivent être alignés sur le raisonnement de l'agent.
Si une transaction ne répond pas aux critères de viabilité économique prédéfinis, par exemple si elle dépasse le budget, enfreint la politique ou réduit la marge, l'agent IA financier doit l'interrompre, la signaler ou la transmettre à un supérieur. Ces garde-fous ne sont pas négociables. Comme l'a démontré le Project Vend, les agents qui ne disposent pas d'un jugement financier intégré continueront à effectuer des transactions même si celles-ci entraînent des pertes directes.
3. Une confirmation humaine selon le cas d’usage
Les transactions critiques (celles qui dépassent certains seuils de dépenses, comportent des données ambiguës ou ne respectent pas les normes politiques) doivent déclencher un résumé structuré pour être examinées par un humain. Claude ne s'est jamais posé la question : « Est-ce raisonnable ? ». Mais un agent IA financier doit le faire.
4. Une source unique de vérité dans le backend
Dès qu'un utilisateur télécharge un devis ou remplit un formulaire, les informations doivent être mises à jour dans l’ERP et dans le système de gestion des dépenses. Le décalage entre ce que l'agent pense savoir et ce qui figure dans le grand livre est un terrain propice aux erreurs.
Chez Payhawk, notre futur Procurement Agent illustre ces quatre principes. Il suit un workflow rigoureusement structuré et est conçu pour réduire les frictions tout en renforçant le contrôle.
L'agent opère dans un cadre défini, en privilégiant l'intégrité financière et opérationnelle plutôt que les conjectures. Sa conception est axée sur la validation en temps réel du contexte d'achat, notamment :
Il est important de noter qu'il n'agit pas seul : lorsque des seuils d’écarts ou des règles sont déclenchés, chaque action est enregistrée, traçable et soumise à un contrôle humain.
Plus important encore, il anticipe les différents modes de paiement, tels que les cartes, les factures et les virements bancaires, et guide les utilisateurs vers les étapes suivantes pour être toujours en conformité.
Notre solution garantit que les agents renforcent les contrôles de l'entreprise plutôt que de les contourner, en fondant chaque décision sur les enregistrements en backend et en alignant le comportement des agents sur les workflows existants.
Pour les DAF, cela permet d’aller plus loin que la seule automatisation, ces agents sont un modèle d'autonomie sûre et évolutive, où l'IA améliore les processus sans compromettre la responsabilité.
Comprendre où en sont les agents de Procurement dans leur évolution permet de décider quand et comment s'engager. En utilisant l'échelle d'adoption des technologies (invention, innovation, adoption précoce et adaptation), les responsables financiers peuvent voir que les agents de Procurement autonomes sont fermement ancrés dans la phase d'adoption précoce et prêts à être exploités.
Alors pourquoi s’y intéresser dès maintenant ? Parce que chaque étape franchie sur cette courbe de maturité apporte davantage de levier opérationnel et de risques. La frontière entre un projet pilote réussi et un échec global réside dans la gouvernance. Les responsables financiers qui intègrent des contrôles de viabilité économique, une gestion des exceptions en temps réel et une traçabilité pour leurs agents progresseront plus rapidement et obtiendront des résultats financiers concrets plus tôt.
Le magasin du Project Vend satisfaisait ses clients, mais ne réalisait jamais de bénéfices, car il offrait des réductions plus rapidement qu'il ne pouvait couvrir ses coûts. Ce qu’il faut retenir : la maîtrise des profits et des pertes doit être codifiée, et non supposée.
Tout robot financier qui approuve des paiements, fixe des prix ou rééquilibre des portefeuilles doit être soumis à des contrôles explicites des marges et à un suivi en temps réel des profits et des pertes.
Les articles mal évalués peuvent être « annulés » dans un micro-magasin, mais dans une société cotée en bourse, l’effet boule de neige est vite arrivé. Les déclencheurs, les plafonds de transactions et les seuils de validation humaine doivent donc exister sous forme d'objets lisibles par machine, vérifiables comme n'importe quel autre code.
Le Project Vend a scrapé les sites des fournisseurs à la volée, une action rapide, certes, mais dangereuse en cas de taux falsifiés. Les agents financiers doivent intégrer des contrôles de provenance (flux de marché signés, robots de rapprochement) à chaque requête avant de laisser les données en temps réel toucher le fonds de roulement, les taux de change ou de liquidité.
Malgré des feedbacks constants, l'agent du Project Vend a continué à répéter les mêmes erreurs.
Il est donc essentiel de traiter les agents financiers comme des opérateurs sans statut, avec des formations régulières et des procédures de retour en arrière claires, et non comme des gestionnaires capables de se mettre à jour eux-mêmes. Commencez par des domaines à faible risque, puis augmentez l'autonomie à mesure que l'apprentissage se stabilise.
Les secteurs financiers réglementés exigent une trace probante pour chaque écriture, modification de valorisation ou approbation. Un journal des événements structuré, comprenant les entrées et les sorties, doit être stocké de manière immuable et protégé par un contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC), transformant ainsi le comportement des agents en un atout pour l'audit.
Pensez à mapper les tâches financières selon le ratio RRR :
Commencez par les rôles d'aide à la décision ; ne passez à des actions autonomes qu'après avoir prouvé l'efficacité des garde-fous, des pistes d'audit et des tests de rentabilité.
Le Project Vend restera dans les mémoires comme une étape importante dans le domaine de l'IA agentique. Mais il doit également servir d'avertissement : la capacité n’est pas synonyme de responsabilité.
Le Procurement autonome peut donc générer de réelles économies et un levier opérationnel considérable, mais seulement s'il est régi par une logique financière fiable.
L’IA agentique est promise à un bel avenir, à condition donc de créer des agents de confiance. Vous souhaitez en savoir plus sur notre vision et nos agents IA ? Découvrez l’AI Office pour les DAF.
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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