Le directeur financier en technologie affirme que les responsables financiers mal interprètent l’impact financier de l’IA

Ashok Manthena est le CFO et Chief Finance AI chez ChatFin.ai. Il est également auteur et chercheur, spécialisé dans l’application de l’IA aux opérations financières.

Dans cette interview, Ashok a partagé comment les leaders financiers doivent aborder la transformation IA au sein de leurs organisations.

Aller au-delà de l'analyse IA vers l'exécution par l'IA

Je suis Ashok Manthena, chercheur et praticien spécialisé dans l’application de l’IA aux opérations financières. Mon travail couvre les fonctions financières principales, y compris la gestion des comptes fournisseurs et clients, les processus de contrôle comme la clôture de fin de mois, la planification financière et analytique (FP&A), et la fiscalité.

J’ai travaillé avec de grandes entreprises tout au long de ma carrière, et aujourd’hui j’accompagne une vaste diversité de structures — des organisations de taille moyenne jusqu’à des entreprises générant plusieurs centaines de millions à plus d’un milliard de dollars de chiffre d’affaires. Ces organisations diffèrent en termes de secteurs, de technologies, et de systèmes ERP, ce qui ajoute des couches de complexité supplémentaire — notamment en matière de cybersécurité.

Mon objectif est de montrer comment l’IA peut dépasser le stade de l’analyse pour aller vers l’exécution, automatiser des workflows, améliorer la précision et permettre aux équipes financières d’agir avec plus de rapidité et de contrôle.

Pourquoi les CFO doivent promouvoir une adoption progressive de l’IA

De nombreux CFO — particulièrement dans les entreprises de taille moyenne à grande, même si cela s’applique aussi plus largement — s’imaginent que la transformation IA sera un bouleversement rapide, où l’IA prendra le relais des processus dès le premier jour. Ce n’est pas pratique.

Dans les grandes structures, les opérations financières sont critiques pour la continuité de l’activité et ne peuvent être perturbées. Par conséquent, l’adoption de l’IA doit être plus délibérée et progressive que ce que l’on pourrait penser. Chaque CFO devrait en être pleinement conscient.

Ashok partage

De nombreux CFO pensent que leur transformation IA sera un changement radical, où l’IA prendra rapidement le contrôle des processus dès le premier jour. Ce n’est pas réaliste.

Dans toute transformation, l’humain est central. La résistance au changement et le management du changement nécessitent une attention particulière — c’est d’autant plus vrai pour une transformation IA. Au final, c’est toujours un humain qui reste responsable des résultats ; quelqu’un en porte la responsabilité. Il ne faut donc pas sous-estimer, ni banaliser, l’importance de l’aspect humain lors de l’adoption de l’IA.

Une approche descendante (top-down) est la plus efficace. Quand les dirigeants financiers pilotent activement l’adoption de l’IA, qu’ils identifient où les équipes fournissent des efforts, et qu’ils impulsent des améliorations ciblées, l’adoption progresse. Ce leadership focalisé sur les goulets d’étranglement opérationnels donne des résultats tangibles aux initiatives IA.

Comment l’IA impacte le résultat net d’une entreprise

Lorsqu’elle est mise en place intelligemment, j’ai constaté les bénéfices de l’IA sur de multiples plans.

On observe des réductions de coûts significatives, ainsi qu’une moindre dépendance aux ressources manuelles, car de nombreux processus fonctionnent désormais automatiquement.

Par ailleurs, le changement est plus profond — les personnes et les équipes peuvent désormais accomplir des tâches auparavant impossibles, faute de temps ou de disponibilité. Plutôt que de se concentrer uniquement sur les tâches routinières, elles consacrent davantage de temps à des missions ayant un impact direct sur la performance financière de l’entreprise.

Cela dit, beaucoup de gens saisissent mal l’impact financier. Les premières économies générées par l’automatisation se manifestent rapidement, mais elles atteignent rapidement un plafond. Ce qui importe davantage, c’est la préservation de la continuité des opérations, la limitation des risques de perturbation, et l’amélioration des performances globales. Dans les grandes organisations financières, même de petites perturbations peuvent avoir un impact financier disproportionné ; une adoption progressive et contrôlée permet donc de mieux préserver la valeur qu’une simple réduction agressive des coûts.

Au fur et à mesure que les équipes expérimentent, elles identifient les cas d’usage qui apportent réellement du ROI — pas seulement via la réduction d’efforts, mais aussi via l’amélioration de la précision, du contrôle et de la prise de décision. C’est là que se situe le véritable avantage financier.

Comment l’IA change fondamentalement les workflows de la gestion des comptes clients

J’ai participé à des transformations dans presque toutes les fonctions du CFO.

Prenons la gestion de la boîte de réception des comptes clients (AR) comme exemple. Traditionnellement, les équipes passent beaucoup de temps à communiquer avec les clients, répondre à leurs questions et relancer les factures impayées. Alors que les méthodes précédentes permettaient d’automatiser certaines parties, les agents IA ont rendu ce processus beaucoup plus simple et bien plus efficace.

Le workflow commence lorsque l’agent lit les factures, identifie les articles échus ou à venir, et applique vos politiques et conditions de paiement. Il envoie automatiquement des rappels pour les factures en retard ainsi que des relevés périodiques couvrant tous les soldes en cours ou à venir. Lorsqu’un client répond, l’agent récupère les données pertinentes, vérifie l’identité du demandeur et répond avec les informations appropriées.

Nous l’avons testé pendant quelques semaines pour garantir l’exactitude avant de le déployer en production. Désormais, c’est un processus largement sans intervention humaine, qui modifie fondamentalement la façon dont fonctionne le workflow des comptes clients.

Pourquoi la budgétisation et la prévision ne peuvent pas être entièrement automatisées

Ashok partage

L’IA a moins d’impact sur la budgétisation que sur d’autres fonctions. Elle dépend fortement du jugement, du contexte et de l’intuition métier.

L’IA a moins d’impact sur la budgétisation que sur d’autres fonctions. Elle dépend fortement du jugement, du contexte et de l’intuition métier. L’IA peut aider à la collecte de données et à certaines parties du workflow budgétaire, mais nous n’avons pas encore pleinement résolu la manière de combiner efficacement les apports humains avec les analyses pilotées par l’IA à ce niveau.

Il en va de même pour les prévisions. Cela reste un jugement calculé, plutôt qu’un résultat entièrement automatisé, et je pense que cela restera le cas encore un certain temps.

Au niveau d’une consolidation financière, il est difficile de se fier uniquement à l’apprentissage automatique car le signal est souvent faible et les prédictions ne sont pas toujours fiables. C’est là que le jugement humain joue encore un rôle essentiel — comprendre le contexte métier, les nuances et formuler des hypothèses éclairées.

Ainsi, pour la budgétisation et la prévision, nous nous appuyons sur des modèles structurés et contrôlés par paramètres utilisant des variables connues et une logique métier, afin que les résultats soient déterministes et faciles à valider pour les équipes finance, plutôt que sur des prévisions entièrement basées sur l’apprentissage automatique. Et nous nous appuyons sur l’humain dans la boucle.

Pour le reste des opérations financières, comme les rapprochements, les comptes fournisseurs (AP), la gestion des comptes clients (AR), le reporting et les clôtures, nous employons des agents IA. Ceux-ci gèrent l’ingestion de données, le rapprochement, la communication et l’exécution des workflows.

Pourquoi l’IA ne transforme pas le processus analytique

L’IA n’a pas eu l’impact que j’attendais sur l’analyse non plus.

L’IA a permis d’accélérer ces processus, mais elle n’a pas systématiquement produit des enseignements fondamentalement nouveaux, au-delà de ce que les équipes finances parvenaient déjà à dégager.

Les résultats sont souvent mieux présentés et plus rapides à générer, mais la compréhension fondamentale du business n’a pas sensiblement changé — du moins pour nous.

Comment la finance va évoluer dans les prochaines années

À l’avenir, l’IA transformera les outils financiers en passant d’une collection de solutions séparées à des systèmes plus intégrés et unifiés. De nouvelles catégories logicielles vont émerger, et ces changements modifieront la façon dont les organisations conçoivent les systèmes financiers et utilisent la technologie. Les organisations doivent y réfléchir dès maintenant.

L’IA transforme la finance, non pas par un changement unique mais à travers les workflows, les équipes, les systèmes et la prise de décision.

Nous sommes encore très tôt dans le voyage de transformation de l’IA, et de nombreuses inconnues subsistent, notamment dans des domaines comme l’allocation du capital. Ainsi, même si l’IA peut aujourd’hui accomplir de nombreuses tâches de manière autonome, mon conseil aux responsables financiers est de conserver le jugement final — fondé sur la connaissance du métier, le contexte sectoriel et l’expérience.

Suivez l’aventure

Vous pouvez suivre le parcours d’Ashok Varma sur LinkedIn.

D’autres interviews d’experts à venir sur The CFO Club !