IA et liquidité de trésorerie : de la prévision à l'action

Vincent Siccardi, director Product Management, Data & Analytics chez KYRIBA a rappelé en préambule que le développement de l'IA a toujours été perçu comme un outil tech au service de l'humain. « L'intelligence artificielle repose sur la capacité des machines à imiter certaines fonctions cognitives humaines, comme l'apprentissage et la prise de décision ». C'est dans les années 2000, avec le deep learning que la technologie a fait un bond en avant avec des millions de données accessibles, jusqu'à atteindre aujourd'hui des modèles comme ChatGPT-4, qui fonctionne avec près de 1 800 milliards de paramètres. « Cette explosion de la puissance de calcul a permis des avancées spectaculaires, mais elle repose toujours sur un besoin colossal en données », relate l'expert.

Son développement suit une croissance exponentielle, avec une augmentation annuelle des volumes de données de 34 %. « La véritable question aujourd'hui n'est plus seulement d'accumuler des données, mais bien de savoir comment les rendre exploitables et efficaces pour améliorer encore les capacités des modèles ».

De « Cash is king » à « Data is King »

Vincent Siccardi explique que depuis plus de 20 ans de travail sur la donnée, « je constate souvent une confusion entre données et informations. Posséder des données ne signifie pas forcément en tirer de la valeur ». Pour lui, transformer des données brutes en informations utiles représente 80 % du travail dans un projet data. « Chez KYRIBA, notre approche repose sur la collecte de données issues de diverses sources (connectivité bancaire, ERP), leur structuration dans un Data Lake, puis l'ajout de services à valeur ajoutée comme l'analytics ou l'intelligence artificielle. Notre objectif est de permettre aux entreprises d'exploiter pleinement ces données, tout en garantissant une gestion sécurisée et étanche entre clients ».

Même si l'intelligence artificielle joue un rôle clé en facilitant l'accès et l'exploitation des données, aujourd'hui, « le véritable défi réside dans l'apprentissage et la confidentialité des informations », analyse-t-il. Si l'IA devient plus performante avec davantage de données, les entreprises restent réticentes à partager les leurs. C'est pourquoi il est primordial d'assurer une protection stricte des données clients, en les isolant et en évitant tout mélange entre systèmes. « L'enjeu est de permettre une utilisation efficace de l'IA sans compromettre la sécurité des informations. Grâce à des cas d'usage concrets - comme l'automatisation de la connectivité bancaire et ERP - nous cherchons à simplifier les tâches complexes et à optimiser le travail des équipes financières en exploitant au mieux la puissance des données et de l'IA », détaille Vincent Siccardi.

IA et anticipation des flux de trésorerie

Le spécialiste est convaincu que l'IA est un véritable assistant du trésorier qui l'utilise pour optimiser la gestion financière en automatisant plusieurs aspects clés. « Grâce à l'analyse des historiques de flux et de factures, elle permet de prévoir le niveau de trésorerie des semaines ou mois à venir et d'anticiper les délais de paiement des factures. Cela offre une meilleure visibilité sur la disponibilité future du cash », précise-t-il. En effet, l'IA facilite la génération de rapports en répondant directement aux questions en langage naturel et en proposant des analyses visuelles adaptées. Elle consolide aussi ces prévisions pour assister la prise de décision en fournissant des recommandations basées sur les données. Enfin, un volet essentiel reste le contrôle, garantissant une gestion optimisée et sécurisée des flux financiers, ajoute l'expert.

IA et productivité, la clé

Vincent Siccardi a rappelé que le trésorier du futur sera celui qui « utilisera l'IA ». Pour lui, l'IA n'a pas vocation à « remplacer, mais à assister ceux qui l'utilisent, en devenant un outil clé de productivité ». Elle ne prend pas de décisions à la place d'un trésorier, mais optimise les tâches et facilite l'analyse des données.

Sur le plan de la sécurité, l'IA fonctionne avec les mêmes droits et responsabilités que l'utilisateur. Elle ne dispose pas de privilèges supplémentaires et son utilisation engage toujours la responsabilité de l'humain. « C'est un outil d'assistance puissant, mais dont l'efficacité repose sur la manière dont il est intégré et exploité au sein des organisations », conclut-il.