L'IA générative bouscule le contrôle de gestion
Publié par Audrey Fréel le - mis à jour à
Bien que tous les métiers de la finance peuvent tirer parti de l'intelligence artificielle générative pour fluidifier et automatiser leurs processus, le contrôle de gestion semble particulièrement impacté par cette technologie. Nous faisons le point sur les cas d'usage les plus fréquents avec José Baghdad, associé responsable des activités Finance, Tax and Legal Transformation chez PwC France et Maghreb.
Depuis l'arrivée de ChatGPT d'OpenAI, l'intelligence artificielle générative tend à se démocratiser au sein des entreprises. Cette technologie a su séduire un certain nombre d'organisations grâce à sa capacité à créer des contenus, des données ou des réponses de manière autonome, simulant la créativité humaine pour produire des informations pertinentes. Résultat : de nombreuses entreprises s'intéressent au sujet et certaines ont même déployé des cas d'usage. Fort de ce constat, le cabinet PwC a réalisé une revue des activités de la direction financière et a identifié le potentiel de changement induit par l'IA générative sur l'ensemble de ses métiers. « Le premier constat est que l'impact le plus important sera sur les métiers du contrôle de gestion », révèle José Baghdad, associé responsable des activités Finance, Tax and Legal Transformation chez PwC France et Maghreb.
Analyser et donner des projections
Si l'ensemble des départements de la finance peuvent bénéficier de cette technologie, les activités de contrôle de gestion demandent en général davantage d'interprétation et de créativité. « L'IA générative offre la possibilité d'analyser le passé mais surtout de donner des éléments de projection. Cela permet de confronter les idées pour aller beaucoup plus vite dans l'élaboration d'analyse », détaille José Baghdad. Par exemple, les équipes de contrôle de gestion peuvent utiliser l'IA générative pour générer des premières analyses d'écarts lors des phases budgétaires, en exploitant les outils internes (ERP, EPM, etc.) ainsi que des données plus complexes, comme des rapports d'activités et des notes d'atterrissage. Cela permet de remonter des premiers éléments et d'orienter rapidement les équipes dans leurs analyses. « Le contrôleur de gestion a ainsi la possibilité de fournir des explications mais aussi des plans d'action afin d'aligner le plus possible les résultats par rapport à l'ambition du groupe », relate José Baghdad.
De nouveaux cas d'usage d'ici trois à quatre ans
Cette technologie évoluant très rapidement, de nouveaux cas d'usage devraient voir le jour d'ici trois à quatre ans. « La capacité à analyser les chiffres devrait être bien meilleure, ce qui permettra d'aller encore plus loin sur les analyses et les prévisions, et d'accompagner encore mieux le contrôleur de gestion », explique l'associé de PwC. D'ici cinq ans, les contrôleurs pourraient être ainsi en capacité de produire des rapports fournissant des analyses sur le passé mais également des éléments prédictifs, à partir de données internes et externes pertinentes.
Quid de la comptabilité ?
Selon PwC, les directions comptables devraient être moins impactées par l'IA générative. « Dans ce domaine, les processus sont déjà très industrialisés et optimisés. Comme les processus sont très normés, il est possible d'utiliser d'autres technologies que l'IA pour automatiser un certain nombre de tâches comme la RPA (automatisation robotisée des process) », indique José Baghdad. Pour autant, l'IA peut être utilisée par la comptabilité pour consolider certaines données, comme le rapprochement entre le grand livre et la comptabilité auxiliaire ou le processus de réconciliation des intercos. « Ce sont les cas d'usage de l'IA les plus fréquents en comptabilité », constate José Baghdad.