L’IA dans la fonction finance

L’intelligence artificielle (IA) transforme rapidement le secteur financier : son incidence s’étend au-delà de la comptabilité, et elle réalise d’importantes percées dans les domaines de l’information, de la gestion, de la planification et de l’analyse de données financières. Un rapport de KPMG International révèle que près des trois quarts des équipes des finances de divers secteurs d’activité et d’entreprises de différentes tailles utilisent déjà l’IA dans une certaine mesure pour améliorer leurs processus d’information financière. À cet effet, elles mettent notamment en œuvre l’IA dans d’autres domaines liés à la finance, dont la planification financière, la gestion de la trésorerie, la gestion des risques et la gestion fiscale.

Moins d’une entreprise canadienne sur cinq a adopté l’IA au sein de sa fonction fiscalité, et bon nombre d’entre elles n’ont pas encore fait le saut de l’expérimentation à l’utilisation active de cette technologie dans le cadre de processus fiscaux quotidiens. La complexité de la réglementation fiscale, le manque de données à jour, les lourds systèmes désuets et le recours au jugement humain pour prendre de nombreuses décisions en matière de fiscalité constituent encore des obstacles à la mise en œuvre de l’IA dans la fonction fiscalité pour de nombreuses entreprises.  

À l’heure actuelle, de nombreuses entreprises au pays se concentrent sur une IA plus « classique » qui repose sur l’analyse de données traditionnelle, mais dont les capacités sont augmentées grâce à l’apprentissage machine. Seulement 19 % des entreprises canadiennes sondées ont indiqué avoir utilisé de façon sélective ou généralisée l’IA générative au sein de la fonction finance au cours des 6 derniers mois, tandis que 32 % ont répondu qu’elles en faisaient l’essai pilote et que 42 % en étaient à l’étape de la planification. À l’échelle mondiale, 28 % des entreprises utilisent l’IA de façon sélective ou généralisée en ce qui concerne la présentation de l’information financière, et ce pourcentage devrait monter à 83 % au cours des 3 prochaines années.

Quelque 47 % des répondants canadiens ont affirmé considérer l’IA générative comme une priorité d’investissement pour les 3 prochaines années – il s’agit du résultat le plus élevé de toutes les catégories technologiques. Bien que l’IA générative suscite un énorme intérêt, les entreprises canadiennes moyennes ne sont pas encore fin prêtes à la mettre en œuvre. Le défi auquel elles sont confrontées est de traduire cette technologie en cas d’utilisation réels pour la fonction finance. Nombreuses sont les entreprises qui stagnent parce qu’elles ne savent pas par où commencer ou qu’elles hésitent à passer à l’étape suivante en raison des risques. Alors, quelles mesures peuvent-elles prendre pour favoriser des gains rapides et accroître le degré d’adoption parmi les utilisateurs?

À l’échelle mondiale, les chefs d’entreprise utilisent l’IA générative pour produire des rapports et des récits dynamiques, établir des modèles et des scénarios prévisionnels, gérer des documents, surveiller la conformité et produire des rapports à ce chapitre, ainsi qu’automatiser la préparation de déclarations de revenus, entre autres.

Au sein des fonctions finance et gestion des risques, les principaux cas d’utilisation de l’IA que mettent à l’essai ou en œuvre les entreprises canadiennes, touchent notamment à ce qui suit :

• la prévention et la détection de la fraude (54 %);
  
• la recherche et l’analyse de données (50 %);
  
• l’analyse prédictive et la planification (50 %).

Pour aller de l’avant, il est essentiel de bien réfléchir à la façon dont les entreprises choisissent leurs cas d’utilisation en fonction de la valeur qu’ils contribueront à générer. 

De nombreuses entreprises commencent par chercher un problème à résoudre avec l’IA générative plutôt que de se concentrer sur un résultat qu’elles tentent d’atteindre, puis d’évaluer si cette technologie représente ou non une solution. Plutôt que d’examiner ce qu’il faut « réparer » avec l’IA, il faut se pencher sur les points épineux et trouver des solutions qui permettront d’accroître l’efficacité et la productivité. Par exemple, une banque canadienne sondée par KPMG fusionne l’IA et la chaîne de blocs pour sécuriser les transactions financières et veiller à ce qu’elles soient transparentes. Par exemple, 58 % des dirigeants canadiens sondés utilisent l’IA pour prendre de meilleures décisions fondées sur les données, et 74 % s’attendent à ce que cela représente un avantage futur de leur mise en œuvre de l’IA.

L’IA générative en soi ne résoudra pas tous ces points épineux, mais elle constitue un élément d’un processus de transformation plus vaste. Par conséquent, bien que les cas d’utilisation soient importants, il est essentiel d’avoir une vision et d’élaborer une stratégie globales liées à la création de valeur pour la fonction finance.

Selon KPMG International, le principal obstacle à l’adoption de l’IA à l’échelle mondiale est le potentiel de vulnérabilité des données en matière de sécurité. Au Canada, ce sont cette dernière préoccupation ainsi que le manque de compétences et de connaissances en IA qui se valent le titre de principal obstacle (sélectionnés par 56 % des répondants canadiens). Le défi relatif à la collecte de données cohérentes suivait de près (51 %).

Il est essentiel de surmonter ces défis si l’on souhaite tirer parti des avantages de l’IA. Pour stimuler l’innovation, les entreprises doivent mettre en place une gestion et une gouvernance des données. Parallèlement, elles doivent doter leur capital humain des compétences nécessaires pour soutenir les initiatives d’IA à long terme. L’humain doit donc être placé au cœur de cette transformation, notamment grâce à un cadre de conception d’applications centré sur les personnes.

Bon nombre d’employés de la fonction finance sont comptables de formation; ils ne disposent donc pas nécessairement du sens du numérique ou de la littératie en matière de données nécessaires pour être en mesure de déterminer les cas d’utilisation qui leur seraient les plus avantageux. Cela signifie que les dirigeants d’entreprise doivent constituer leurs propres ressources internes (soit une équipe centrale au sein de la fonction finance, soit des groupes distincts au sein de chaque service) ou puiser davantage dans des ressources externes. En ce qui concerne plus des deux tiers des entreprises à l’échelle mondiale, près de la moitié ont dorénavant davantage recours à des ressources en IA externes, comme des sociétés d’impartition ou des conseillers en technologie. Pour former la main-d’œuvre bien outillée de demain, une stratégie hybride devrait être envisagée. Une telle approche comprend trois volets clés :

1. Le perfectionnement : Investissez dans le renouvellement des compétences de votre main-d’œuvre. En offrant des occasions d’apprentissage et de perfectionnement continus, vous pouvez donner à votre personnel les moyens de s’adapter à l’évolution du contexte de l’IA dans la fonction finance.
2. L’emprunt : En intégrant les leaders en technologie de votre entreprise à votre fonction finance, vous pouvez tirer parti d’expériences et de perspectives diversifiées. Cette collaboration interfonctionnelle peut mener à des solutions novatrices et à la prise de décisions stratégiques.
3. L’embauche : Dans certains cas, il peut être nécessaire d’engager des talents externes pour combler des lacunes spécifiques en matière de compétences. L’impartition peut donner accès à une expérience et à des connaissances spécialisées qui ne sont pas nécessairement disponibles à l’interne.

La fonction finance peut également aider le reste de l’entreprise à prendre des décisions d’investissement éclairées et à mesurer efficacement le RCI dans les solutions d’IA. Un chef des finances deviendrait donc un chef de la création de valeur, établissant un cadre de surveillance qui permet à l’entreprise de réaffecter plus rapidement les capitaux aux projets et aux solutions d’IA qui offrent le meilleur RCI. En d’autres termes, la fonction finance ne tire pas parti de l’IA simplement pour automatiser les rapprochements; elle a aussi le potentiel de devenir un catalyseur de l’adoption de cette technologie à l’échelle de l’entreprise.

L’IA n’est pas une solution miracle. Elle doit être combinée aux systèmes, au personnel et aux modèles de prestation de services existants afin d’arriver à une solution qui appuie un résultat particulier.

Plutôt que de chercher un problème à résoudre à l’aide de l’IA générative, réfléchissez à ce que vous voulez offrir et travaillez à rebours à partir de là. Définissez ensuite un éventail de solutions qui incluent des fonctionnalités d’IA, et appliquez-les à des problèmes en parallèle.

La plupart des fournisseurs de logiciels qui développent des outils pour la fonction finance, comme des services infonuagiques de planification des ressources de l’entreprise, intègrent des fonctionnalités d’IA à leurs plateformes existantes. Les utilisateurs peuvent donc commencer à explorer ces fonctionnalités dans leurs flux de travail quotidiens pour se familiariser avec l’IA. Commencez modestement, apprenez vite, puis adaptez-vous rapidement pour maintenir l’élan. Reliez toujours les résultats à votre personnel, à vos données et à vos processus.

Jeter une lumière sur la valeur ajoutée pour votre entreprise peut aider la fonction finance à adopter l’IA générative et à vaincre les craintes, les précautions ou les hésitations. Cela permet aussi de démontrer comment le rôle de cette fonction au sein de l’entreprise deviendra encore plus précieux pour les clients internes et les parties prenantes, et contribuera à favoriser l’adoption.

KPMG a réalisé d’importants investissements dans l’IA grâce à des collaborations avec certains des principaux fournisseurs de technologie, ce qui fait du cabinet un chef de file de confiance dans le déploiement de l’IA. Nous aidons les clients à saisir le potentiel de l’IA relativement à leurs activités en nous appuyant sur le cadre d’IA de confiance de KPMG, qui nous permet également de les soutenir dans la conception, le déploiement et l’utilisation responsable et éthique de solutions d’IA. Cette approche accélère la création de valeur et a une incidence positive sur les clients, les employés et les communautés que nous servons.
 

Pour en savoir plus sur l’IA dans la fonction finance au Canada et ailleurs dans le monde, lisez le rapport intégral de KPMG International :

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