L’illusion du tout-outil : 25 ans de logiciels financiers ont tout automatisé, sauf le travail lui-même

Avant-propos

Les directeurs financiers que je rencontre ne manquent pas d’outils : plateformes de gestion des dépenses, intégrations ERP, workflows d’approbation, cartes qui catégorisent automatiquement les dépenses. Pourtant, quand je leur demande si la clôture est vraiment devenue plus simple, la réponse se fait presque toujours attendre.

En lançant cette étude, nous pensions lever le voile sur certaines lacunes technologiques. Nous avons interrogé 1 520 professionnels de la finance sur sept marchés et passé au crible 25 pratiques concrètes, de la visibilité en temps réel au rapprochement automatisé des factures. Mais les résultats se sont révélés bien plus déroutants que prévu. Les outils fonctionnent bel et bien. Chez les équipes qui ont mené à bien leur projet d’équipement technologique, les tâches consistant à enregistrer des données, faire appliquer des règles ou effectuer des rapprochements affichent des taux d’automatisation proches de 90 %. Pourtant, dans les petites comme dans les grandes entreprises, sur tous les marchés et quelle que soit l’ampleur des ambitions en matière d’automatisation, tout un pan du travail résiste encore.

Je dirige une entreprise de logiciels. J’aurais tout intérêt à vous dire que la solution consiste à adopter davantage de logiciels. Les données racontent une autre histoire : notre secteur n’a encore jamais mis au point cette solution, et la plupart des équipes financières ne l’ont même jamais formalisée. Ce rapport s’intéresse à cette pièce manquante, au coût longtemps invisible de son absence et aux raisons pour lesquelles, avec l’essor de l’IA, il est désormais urgent d’apporter une réponse à la question qui nous ait posées.

Hristo Borisov
CEO et cofondateur de Payhawk

Les points à retenir

1. Chez les équipes financières entièrement équipées, les taux d’automatisation de l’enregistrement, du suivi et des contrôles se situent entre 81 et 90 %. Ce taux tombe à 30,4 % pour le rapprochement automatisé des factures (étude Payhawk, n = 214).
2. Seuls 20,7 % des professionnels de la finance interrogés déclarent que le rapprochement à 2 et 3 facteurs est automatisé dans leur organisation. C’est la proportion la plus faible parmi les 25 pratiques étudiées. À l’inverse, 42,1 % estiment qu’un logiciel simple et bien conçu favorise son adoption, soit la proportion la plus élevée de l’étude. Le pourcentage le plus élevé porte donc sur la perception des outils, et non sur l’utilisation concrète d’un processus entièrement automatisé (N = 1 520).
3. Ni la taille de l’entreprise, ni la complexité de sa structure, ni sa volonté d’automatiser ne permettent de réduire véritablement cet écart. Le taux d’automatisation du rapprochement n’atteint que 29 % dans les plus grandes entreprises, 37 % dans les groupes aux structures les plus complexes et 25 % parmi les équipes qui se déclarent déterminées à automatiser tout ce qui peut l’être. Dans tous les cas, les taux d’automatisation du rapprochement restent très loin des taux de 80 à 90 % que ces mêmes équipes atteignent pour les questions d’enregistrement, de suivi et de contrôle.
4. La finance répète la même erreur avec l’IA. Même parmi les organisations les plus avancées dans ce domaine, 78 % utilisent des outils d’IA, mais seules 55 % ont fixé des règles minimales pour les encadrer. Au total, 41 % des organisations qui utilisent ces outils n’ont défini aucun socle minimal de règles pour les encadrer. Par ailleurs, seulement 7 % des professionnels de la finance font passer les règles et les contrôles avant la rapidité de déploiement (Avalara, juillet 2026).
5. Résultat à l’échelle du marché : 84 % des directions financières ont déployé ou prévoient de déployer l’IA, mais seules 7 % font état de bénéfices importants ou très importants (Gartner, juin 2026).

Le chiffre que rien ne fait bouger

Ce mois-ci, quelque part dans votre entreprise, une personne ouvrira une facture, retrouvera le bon de commande et le bon de réception correspondants, puis comparera les trois documents. Elle constatera que les quantités concordent parfaitement, et les prix presque, à peu de chose près. Sachant que ce fournisseur effectue habituellement des livraisons partielles au cours de la première semaine, elle acceptera l’écart de prix et passera à la facture suivante. Imaginez maintenant cette même opération répétée pour chaque facture reçue. C’est ce travail que ce rapport cherche à mettre en lumière.

Nous avons évalué 25 pratiques financières auprès de 1 520 professionnels de la finance sur sept marchés différents, en veillant à représenter équitablement plusieurs niveaux de responsabilité, des postes sans fonction managériale aux membres de la direction, ainsi que des entreprises de tailles différentes, comptant de 50 à 5 000 salariés. Nous avons ensuite effectué une analyse rarement appliquée aux données d’adoption : nous avons isolé les équipes considérées comme entièrement équipées selon trois critères : l’intégration étroite des outils de gestion des dépenses aux autres systèmes ; le transfert des données de dépenses vers la comptabilité sans rapprochement manuel ; et la centralisation de toutes les dépenses sur une même plateforme. Au total, 214 entreprises remplissent ces trois critères. Pour elles, les vingt dernières années d’investissement dans les logiciels financiers ont porté leurs fruits.

Chez ces équipes, 89,7 % appliquent un processus unifié à travers toutes leurs entités, 88,8 % disposent d’une comptabilité entièrement automatisée, 84,6 % suivent leurs dépenses en temps réel, 80,8 % soumettent toutes les dépenses de l’entreprise à des contrôles proactifs et 68,2 % produisent des rapports adaptés aux parties prenantes extérieures à la fonction finance. Pour ce qui est de l’adoption du rapprochement automatisé à 2 et 3 facteurs, le taux tombe à 30,4 %.

Retenez bien la forme de ce graphique. Tous les résultats portent sur le même échantillon de 214 entreprises. L’écart entre les cinq premiers éléments étudiés, compris entre 68 et 90 %, et le dernier, à 30 %, ne peut donc s’expliquer ni par le budget, ni par les compétences, ni par la volonté d’automatiser. Ainsi, quel que soit l’obstacle à l’automatisation du rapprochement, même les infrastructures technologiques les plus performantes du marché ne parviennent pas à le contourner.

Cet écart ne s’explique pas davantage par le fait que certaines équipes auraient simplement une longueur d’avance sur les autres. Si l’on répartit les entreprises en quatre groupes selon le nombre de critères qu’elles remplissent, de zéro à trois, le taux d’automatisation de la comptabilité progresse fortement d’un groupe au suivant : 7 %, 30 %, 55 %, puis 89 %. Le taux d’automatisation du rapprochement progresse lui aussi, passant de 13 % à 25 %, puis à 32 %, avant de marquer le pas. Au dernier palier, qui distingue une fonction finance bien équipée d’une fonction finance entièrement équipée, le taux d’automatisation de la comptabilité gagne 34 points, tandis que celui du rapprochement en perd 2.

Ni la taille, ni la complexité, ni la volonté ne changent la donne

Puisque le niveau d’équipement technologique ne suffit pas à expliquer ce chiffre, trois autres causes sont alors systématiquement avancées, mais les données les invalident toutes.

La taille

Le taux d’automatisation du rapprochement passe de 16,1 % dans les entreprises de 50 à 100 salariés à seulement 28,6 % dans celles de 1 001 à 5 000 salariés. Ainsi, multiplier la taille par trente, avec les ressources supplémentaires que cela suppose, ne permet de gagner que douze points. Même pour les plus grandes entreprises de l’étude, 71 % de ce travail reste manuel.

La complexité

Les groupes comptant plus de 100 entités juridiques atteignent un taux d’automatisation du rapprochement de 36,8 %, contre 14,1 % pour les entreprises ne comptant qu’une seule entité. La complexité pousse donc davantage à l’automatisation que la taille. Malgré tout, près des deux tiers des organisations les plus complexes du marché continuent de vérifier leurs factures manuellement.

La volonté d’automatiser

30,9 % des équipes se disent déterminées à automatiser tout ce qui peut l’être. Pourtant, parmi elles, le taux d’automatisation du rapprochement ne dépasse pas 24,9 %. Plus révélateur encore : chez les équipes à la fois entièrement équipées et déterminées à tout automatiser, ce taux atteint 95,7 % pour la comptabilité automatisée et 87 % pour le suivi en temps réel, mais seulement 24,6 % pour le rapprochement (n = 138). Même conjuguée à une infrastructure complète, la volonté d’automatiser ne permet donc pas de faire progresser l’automatisation du rapprochement.

Un travail qui n’a jamais été formalisé

Le classement des 25 pratiques fait transparaître une tendance claire. En tête, 42,1 % des répondants estiment qu’un logiciel simple et bien conçu favorise son adoption, tandis que 40,3 % déclarent que des contrôles proactifs s’appliquent à toutes les dépenses. En bas du classement, seuls 20,7 % déclarent avoir automatisé le rapprochement et 23,1 % le reporting ESG, deux pratiques qui exigent une part d’interprétation. Les problèmes d’interface ont trouvé une solution, de même que ceux qui pouvaient être traités par des règles. En revanche, aucune avancée n’a été constatée pour les problèmes qui exigent un jugement humain.

Toute une génération de logiciels financiers repose sur une seule hypothèse : chaque problème de la fonction finance peut être résolu par un outil. Ces outils transfèrent les données et font appliquer les règles. En plus de vingt ans, ils sont devenus remarquablement performants dans ces deux domaines. Cependant, ces deux capacités ne permettent pas aux outils de reproduire la logique d’une procédure de bout en bout. Aucun outil ne possède la connaissance contextuelle du responsable de la comptabilité fournisseurs : quel fournisseur envoie parfois ses factures en double en décembre, quelle entité applique un traitement comptable différent aux frais de transport, ou quel écart est sans conséquence et lequel signale un risque de double paiement.

Cette connaissance, c’est la procédure : que vérifier, dans quel ordre, par rapport à quelles informations et jusqu’où aller. Personne ne l’a jamais formalisée, car jusqu’à récemment, aucun système ne pouvait l’exécuter à la place de la personne qui en conservait toute la logique dans son esprit. Appelons ça « l’illusion du tout-outil ». Les vingt dernières années de technologies appliquées à la finance illustrent parfaitement ce postulat : nous avons constaté des avancées spectaculaires dès que les règles pouvaient être définies à l’avance, mais presque aucune dès que le jugement humain entrait en jeu.

Cela ne signifie pas que les tâches faisant appel au jugement humain ne peuvent pas être automatisées. Quelques équipes ont prouvé que c’était possible. Dans l’étude comparative des performances opérationnelles d’Ardent Partners, les équipes de comptabilité fournisseurs les plus performantes traitent 49,2 % des factures sans intervention humaine, pour un coût de 2,78 dollars par facture. Le coût moyen est environ quatre fois supérieur, alors même que près de 75 % des services utilisent déjà une forme d’automatisation ou des outils d’IA.

Autrement dit, presque toutes les équipes sont désormais équipées, mais une minorité d’entre elles obtient les résultats attendus. Ce qui distingue ces équipes, c’est qu’elles ont formalisé la procédure, exception par exception. Cette démarche chronophage exige des moyens et une expertise que peu d’entreprises sont prêtes à financer. Ainsi, seules quelques sociétés ont choisi d’investir dans ce travail de formalisation et en tirent les bénéfices. Les autres ne franchiront pas le pas tant que le coût restera aussi élevé.

Un point mérite que l’on s’y attarde : les chiffres de notre enquête se situent dans la même fourchette que ceux issus de l’étude comparative des performances opérationnelles d’Ardent Partners. Les deux méthodes aboutissent au même plafond. Si une seule étude avait fait apparaître ce résultat, il serait plus facile de le relativiser. Le fait que deux méthodes indépendantes convergent le rend beaucoup plus difficile à écarter.

En partant d’un autre angle, McKinsey est arrivé à la même conclusion. Après l’analyse de plus de cinquante déploiements d’agents IA, son premier constat est clair : le workflow prime sur l’agent. Une fois formalisées, les pratiques servent à la fois à guider l’apprentissage de l’agent et à évaluer ses performances. Aujourd’hui encore, ces pratiques n’existent souvent nulle part ailleurs que dans l’esprit de ceux qui les appliquent.

Lorsqu’une procédure n’est pas consignée par écrit, elle finit souvent par reposer entièrement sur la personne qui l’exécute depuis le plus longtemps. Son départ peut alors perturber une clôture jusque-là routinière au point de compromettre tout un trimestre. Certes, le vivier de professionnels de la comptabilité montre de vrais signes de reprise : au printemps 2026, les inscriptions dans les cursus de comptabilité ont progressé de 8,9 % pour la troisième année consécutive, tandis que le nombre de nouveaux candidats au CPA a atteint son plus haut niveau depuis 2018. Ces nouveaux professionnels pourront contribuer à pourvoir les quelque 124 200 postes ouverts chaque année aux États-Unis, mais ils n’hériteront pas pour autant des connaissances que leurs prédécesseurs n’ont jamais formalisées.

Quand la finance n’a plus les moyens de se poser les bonnes questions

Le plafonnement de l’automatisation du rapprochement peut sembler n’être qu’un détail opérationnel tant qu’on n’en mesure pas le coût. Seules 31,1 % des équipes suivent les dépenses en temps réel. Pour les deux autres tiers, il faut attendre la fin du mois pour découvrir les transactions non imputées, les justificatifs manquants ou encore une dépense engagée trois semaines auparavant.

Seules 26,1 % des équipes estiment que leurs outils leur permettent de produire des rapports adaptés aux besoins du reste de l’entreprise. Une fonction finance accaparée par les vérifications répond lentement et, lorsque les réponses se font attendre, les questions finissent par ne plus être posées. Le véritable coût des vérifications manuelles, ce sont toutes les questions qui ne semblent pas justifier qu’un analyste leur consacre une journée entière et que l’on renonce donc à examiner : ce fournisseur dont il faudrait renégocier les conditions, ce logiciel que personne n’utilise ou cette entité qui s’écarte peu à peu de la politique interne.

Les équipes financières savent que, lorsqu’elles sont accaparées par les vérifications, elles peuvent difficilement jouer un rôle stratégique. Seuls 18,2 % des collaborateurs chargés de ces vérifications au quotidien estiment que la gestion des dépenses est véritablement traitée comme un sujet stratégique, alors que cette proportion atteint 35 % parmi les membres de la direction.

L’écart entre ces deux chiffres témoigne du décalage entre la vision de la direction et la réalité du travail quotidien. L’ambition stratégique fixée au sommet ne se traduit pas dans le quotidien des équipes chargées de la concrétiser. Ce décalage ne tient pas à un problème de communication, mais à un manque de temps et de moyens : lorsque la fonction finance consacre ses journées aux vérifications, ceux qui les effectuent peuvent difficilement considérer leur travail comme stratégique, quelles que soient les intentions de la direction.

La même erreur, à la vitesse de l’IA

Le secteur rejoue aujourd’hui le même scénario, mais plus vite. En juin 2026, Gartner indiquait que 84 % des directions financières avaient déployé ou prévoyaient de déployer l’IA, mais que seules 7 % faisaient état de bénéfices importants ou très importants.

Selon les analystes de Gartner, la différence tient à la méthode : les organisations qui tirent parti de l’IA suivent des feuilles de route structurées qui associent chaque usage à un résultat attendu. Les autres cherchent surtout à renforcer leurs capacités technologiques. L’enquête menée par Bain en avril 2026 auprès de 951 entreprises livre un constat encore plus sévère : les objectifs en matière d’économies n’ont généralement pas été atteints et « la technologie a fonctionné, mais les bénéfices n’ont pas suivi ». Pourtant, 90 % des entreprises interrogées ont réagi en augmentant une nouvelle fois leurs budgets consacrés à l’IA, sans chercher à déterminer pourquoi leurs investissements n’avaient pas produit les économies attendues : elles ont tenté de remédier à un excès de capacités technologiques en investissant dans des capacités supplémentaires.

L’enquête mondiale de McKinsey apporte les éléments les plus probants pour comprendre ce qui a permis à certaines entreprises d’obtenir de bons résultats. Parmi les 31 caractéristiques organisationnelles étudiées, la refonte en profondeur des workflows figure parmi les facteurs les plus étroitement associés à l’obtention de résultats positifs avec l’IA. Les entreprises les plus performantes sont environ trois fois plus susceptibles d’avoir entrepris cette refonte.

Un deuxième élément, encore largement sous-estimé, différencie les entreprises les plus performantes : elles disposent de procédures claires qui déterminent dans quels cas le résultat généré par un modèle doit faire l’objet d’une validation humaine. Autrement dit, elles ont formalisé par écrit la procédure de vérification. Cette pratique est peu répandue : 88 % des entreprises ont recours à l’IA dans au moins un domaine, mais seules 39 % d’entre elles peuvent établir qu’elle contribue à leurs résultats financiers. Par ailleurs, le manque de fiabilité des résultats constitue le problème lié à l’IA le plus souvent rencontré par les équipes.

Les données de notre étude font apparaître le même problème concernant l’ordre des priorités au sein de la fonction finance. Parmi les organisations les plus avancées dans l’adoption de l’IA, qui ne représentent encore qu’une minorité, 78,3 % utilisent des outils d’IA et proposent des programmes de formation, 68,9 % ont engagé un budget, 64 % ont pris des mesures pour intégrer l’IA, mais seulement 55,3 % ont intégré à leurs politiques internes un socle minimal de règles encadrant l’IA.

Les outils d’abord, le budget ensuite, et enfin les règles. Pas moins de 41 % des organisations utilisant des outils d’IA n’ont défini aucun socle minimal de règles pour les encadrer. Pourtant, 65 % de ces mêmes organisations pensent que des agents IA assisteront bientôt leurs collaborateurs. Les organisations les plus avancées se dotent ainsi de nouvelles capacités technologiques plus vite qu’elles ne formalisent les procédures qui doivent en régir l’utilisation. C’est la version IA de l’illusion du tout-outil.

L’étude menée en juillet 2026 par la plateforme de conformité fiscale Avalara auprès de 1 505 professionnels de la finance révèle que seuls 7 % d’entre eux font passer les règles et les contrôles avant la rapidité de déploiement, tandis que 71 % subissent des pressions pour déployer rapidement les agents IA. Par ailleurs, 30 % n’ont pas encore adapté leurs contrôles internes aux agents IA qui exécutent ou recommandent des actions, et 44 % ne se disent que modérément confiants quant à leur capacité à expliquer les actions d’un agent à un auditeur ou à une autorité de régulation. Près d’un quart indiquent que la responsabilité en cas d’erreur grave d’un agent reste floue, voire n’incombe à personne.

À côté des déploiements officiels, l’utilisation de l’IA se diffuse déjà de manière informelle au sein des entreprises : 66 % des salariés travaillant dans des bureaux ont utilisé l’IA dans le cadre de leur travail tout en pensant que les règles internes l’interdisaient. Attendre constitue donc aussi une décision en matière de déploiement : celle de laisser se développer une utilisation de l’IA sans aucun encadrement.

Lorsqu’une procédure n’est pas consignée par écrit, le départ d’une seule personne peut perturber une clôture comptable. Cette absence de procédure explique également pourquoi les projets pilotes d’IA piétinent dans la finance : le modèle est prêt, mais il n’a aucune procédure à suivre. La fragilité des clôtures comptables et l’enlisement des projets d’IA ont finalement une origine commune.

À quoi devrait ressembler la solution

Si l’on dresse cet inventaire, la plupart des équipes financières devront reconnaître qu’elles ont formalisé très peu de leurs procédures. Une liste de contrôle de clôture indique les grandes étapes, mais ne restitue pas la procédure réelle, qui comprend toutes les exceptions et les critères permettant de déterminer à quel moment les vérifications peuvent prendre fin. Cette procédure se trouve bien souvent dans l’esprit des personnes qui l’appliquent plutôt que dans un document. Quelle que soit la solution qui comblera un jour ce vide, notre étude et les sources qui l’accompagnent permettent déjà d’en tracer les contours.

Elle donne une existence concrète à la procédure

La procédure qui n’existait autrefois que dans l’esprit du responsable de la comptabilité fournisseurs devient explicite, ordonnée et exécutable : l’équipe peut désormais l’examiner, l’améliorer et la transmettre à n’importe qui. C’est ce que McKinsey entend lorsqu’il explique qu’une pratique formalisée sert à la fois de manuel de formation et d’outil d’évaluation des performances.

Elle produit une première réponse, puis laisse les équipes vérifier

Une première réponse est proposée, puis examinée au sein du workflow d’approbation auquel la fonction finance fait confiance. Le rôle de l’humain n’est plus de produire la réponse, mais de la valider. Selon McKinsey, les entreprises les plus performantes en matière d’IA se distinguent notamment par le fait d’avoir établi des règles claires pour déterminer quand cette validation est nécessaire. Autrement dit, la vérification est elle-même une procédure, et les équipes qui obtiennent les meilleurs résultats ont pris soin de la formaliser par écrit.

Elle fournit un calcul exact, pas une estimation

La finance ne peut pas se satisfaire d’une réponse à peu près correcte. Les résultats de notre enquête montrent pourquoi la finance exige davantage de précision que les autres fonctions. Pour les entreprises interrogées, le manque de fiabilité des résultats arrive en tête des échecs liés à l’IA, suivi de près par le manque d’explicabilité, un problème qui reste encore largement sans solution. La finance a besoin d’une réponse exacte dont elle peut vérifier le calcul, pas d’une supposition, aussi convaincante soit-elle.

Elle agit dans le cadre des autorisations accordées et assure la traçabilité

Lorsque Avalara leur a demandé ce qui leur permettrait de faire davantage confiance aux agents IA, les 1 505 professionnels de la finance interrogés ont formulé trois attentes communes : que les agents fonctionnent au sein des systèmes de référence existants, que leurs résultats reposent sur des données vérifiées et qu’ils assurent la traçabilité de chacune de leurs actions. En définitive, les personnes auxquelles cette solution est destinée en ont déjà défini les caractéristiques essentielles.

Depuis que la finance existe, consigner une procédure et la mettre en œuvre ont toujours été deux choses distinctes : le document restait dans un tiroir, tandis que le travail réel demeurait dans l’esprit d’une personne. Cette époque est révolue dans la mesure où une procédure écrite peut désormais être exécutée. Les équipes qui mesureront la portée de ce changement consacreront l’année à venir à formaliser les procédures qui n’existent pour l’instant que dans la tête de leurs collaborateurs. Les autres se tourneront vers un nouvel outil dans l’espoir d’y trouver la solution.

MÉTHODOLOGIE

• L’étude Payhawk sur la gestion des dépenses a été menée auprès de 1 520 professionnels de la finance répartis sur sept marchés différents dans l’Union européenne et aux États-Unis. L’échantillon couvre quatre niveaux de responsabilité — collaborateurs sans fonction managériale, directeurs, vice-présidents et membres de la direction — et cinq catégories d’entreprises comptant de 50 à 5 000 salariés et un nombre variable d’entités.
• Les réponses considérées comme exprimant un accord correspondent aux deux notes les plus élevées, soit 6 ou 7 sur une échelle de 7 points.
• Le classement comprend 25 pratiques ; les questions d’autoévaluation portant sur l’optimisation faisant l’objet d’une présentation distincte.
• Sont considérées comme « entièrement équipées » les équipes ayant attribué une note de 6 ou 7 à chacun des trois critères suivants : l’intégration étroite des outils de gestion des dépenses aux autres systèmes ; le transfert des données de dépenses vers la comptabilité sans rapprochement manuel ; et la centralisation de toutes les dépenses sur une même plateforme (n = 214).
• Les questions portant spécifiquement sur l’IA n’ont été posées qu’à un sous-échantillon de répondants s’étant attribué un niveau élevé de maturité dans ce domaine (n compris entre 405 et 451 ; moyenne de 7,5/10, contre 5,4/10 pour l’ensemble de l’échantillon). Les résultats correspondants reposent uniquement sur ce sous-échantillon.
• Les tableaux croisés mettent en évidence des associations entre les variables, sans établir de lien de causalité. L’argumentation du rapport repose sur les tendances récurrentes observées à travers l’ensemble de ces tableaux.
• Afin de vérifier la validité de nos résultats, nous avons comparé les taux déclarés d’automatisation du rapprochement aux données de référence d’Ardent Partners sur le traitement sans intervention humaine, mesurées à partir d’opérations réelles. Les résultats se situent dans la même fourchette.

Sources

1. « Payhawk Spend Management Study », 2026. Échantillon : 1 520 professionnels de la finance répartis sur sept marchés.
2. Gartner, communiqué de presse du 8 juin 2026 : « CFOs need structured finance AI roadmaps ». Enquête menée auprès de 183 directeurs financiers.
3. Bain & Company, enquête menée auprès de 951 entreprises, avril 2026, relayée par CFO.com et Bloomberg.
4. Avalara / Censuswide, « Agents of Change », 21 juillet 2026. Échantillon : 1 505 professionnels de la finance ; enquête menée du 15 au 22 juin 2026.
5. McKinsey & Company, « One year of agentic AI: six lessons », 12 septembre 2025.
6. McKinsey & Company, « The state of AI », 5 novembre 2025. Échantillon : 1 993 répondants répartis dans 105 pays.
7. Ardent Partners, « AP Metrics That Matter 2025 », relayé par Corpay, juillet 2026.
8. AICPA / National Student Clearinghouse, données sur les inscriptions, 9 juin 2026.
9. Bureau américain des statistiques du travail, « Occupational Outlook: Accountants and Auditors », projections pour la période 2024-2034.
10. PagerDuty / Wakefield Research, « Shadow AI survey », 11 juin 2026. Échantillon : 1 250 répondants ; enquête menée du 9 au 20 avril 2026.

ANNEXES

Classement des 25 pratiques étudiées

Tous les répondants ont indiqué dans quelle mesure ils étaient d’accord avec chaque affirmation en lui attribuant une note de 1 à 7, le pourcentage présenté correspondant à la proportion des 1 520 répondants ayant choisi 6 ou 7. Le rapprochement automatisé et le reporting ESG automatisé, les deux pratiques qui fondent l’argument du rapport, occupent les dernières places.

Le rapport considère les pratiques 24 et 25 comme les deux tâches nécessitant une part de jugement humain. La pratique 23, la gestion des dépenses considérée comme un sujet stratégique, mesure une perception et non un niveau d’automatisation ; elle n’entre donc pas dans ces considérations.