Le directeur de la pratique FP&A de l’AFP explique comment l’IA fait évoluer la FP&A, des rapports chiffrés à l’élaboration des décisions
Bryan Lapidus explique comment l’IA fait évoluer la FP&A au-delà de la production de rapports en automatisant l’analyse, tout en rendant le jugement humain, la gouvernance des données et l’aide à la décision encore plus importants.
Bryan Lapidus
Directeur de l’Association des professionnels de la finance
Évolution stratégique: L’IA fait évoluer la FP&A au-delà de la production de rapports, en positionnant les équipes financières comme des partenaires dans les décisions, l’allocation des capitaux et la gestion des risques.
Jugement humain: L’IA prend en charge la modélisation fondée sur de grands volumes de données, tandis que les professionnels de la finance apportent les hypothèses, le contexte, l’expérience et le jugement nécessaires à des décisions fiables.
La gouvernance avant tout: Une IA efficace dans la finance nécessite des données fiables, des indicateurs communs, des processus rigoureux et une application flexible adaptée aux différents besoins de l’entreprise.
Applications pratiques: Les cas d’usage courants de l’IA comprennent les commentaires sur les écarts, la détection des anomalies, l’examen des contrats et une analyse plus rapide des scénarios pour les équipes financières.
Évolution du recrutement: L’IA pourrait permettre aux entreprises de se développer plus rapidement que les équipes financières, ce qui ferait évoluer le recrutement vers le jugement et le partenariat avec les équipes opérationnelles.
En tant que directeur de la division FP&A de l’Association for Financial Professionals, Bryan Lapidus a été aux premières loges pour observer comment l’IA transforme le secteur.
Nous nous sommes entretenus avec Bryan pour savoir ce qu’il observe depuis cette position privilégiée. Voici ce qu’il nous a confié.
Une évolution qui s’accélère
Je m’appelle Bryan Lapidus et je suis directeur de la division FP&A de l’Association for Financial Professionals. Ma carrière a suivi un parcours traditionnel, avec notamment du conseil, l’obtention de mon MBA et l’exercice de fonctions en finance d’entreprise au sein d’organisations comme American Express et Fannie Mae, où je me suis consacré à l’élaboration de prévisions, à la gestion des budgets et à l’accompagnement des dirigeants face à l’incertitude. J’ai également travaillé pour deux entreprises en portefeuille soutenues par des sociétés de capital-investissement et, depuis maintenant huit ans, je travaille au sein de l’Association for Financial Professionals.
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Dans le cadre de mes fonctions actuelles, je crée et sélectionne du contenu pour la communauté de la finance d’entreprise, afin de l’aider à exceller dans ses fonctions actuelles et futures. Je reste régulièrement en contact avec la communauté financière, en approuvant chaque année environ 50 sessions de conférence, 20 webinaires, cinq guides ou enquêtes et de nombreux articles. Je gère également cinq groupes de tables rondes — et plus particulièrement le conseil consultatif FP&A — afin de savoir sur quels sujets la communauté travaille !
La fonction FP&A a évolué et continue d’évoluer : elle ne consiste plus seulement à communiquer des chiffres, mais aussi à les expliquer et, de plus en plus, à orienter les décisions. Cette évolution s’est considérablement accélérée ces dernières années avec l’IA. Les nouveaux outils créent de nouvelles capacités, qui donnent naissance à un nouveau modèle opérationnel pour la finance. Cela signifie que nous pouvons en faire davantage, et que nos clients attendent davantage de nous.
Comment l’IA fait évoluer la FP&A, d’une fonction de reporting à une fonction décisionnelle
Il faut comprendre l’IA à travers la mission fondamentale du directeur financier : assurer la gestion des capitaux, de leur source à leur utilisation. La comptabilité explique où les capitaux ont été affectés. La trésorerie gère où ils se trouvent et comment ils circulent. La FP&A contribue à déterminer où ils doivent être affectés ensuite.
Les outils peuvent changer, mais les obligations de la finance restent les mêmes. Le contrôle, la conformité, l’allocation des capitaux, la gestion des risques et la responsabilité envers les investisseurs demeurent fondamentaux. Ce qui change, c’est la manière dont la finance crée de la valeur. Les nouveaux outils, comme l’automatisation et l’IA, créent de nouvelles capacités, qui donnent naissance à de nouveaux modèles opérationnels. Dans ces nouveaux modèles, la finance a la possibilité de se rapprocher de l’entreprise en matière de stratégie, de partenariat et d’aide à la décision.
À mesure que les tâches routinières sont automatisées ou externalisées, les fonctions financières deviennent plus analytiques, transversales et intégrées à l’entreprise. Le travail est également moins cloisonné selon les silos traditionnels. Au lieu de s’organiser strictement autour de la FP&A, de la trésorerie ou de la comptabilité, la finance s’organise de plus en plus autour de flux de travail, de capacités et de décisions qui traversent les différentes fonctions.
La répartition des activités évolue également. Le temps consacré aux tâches manuelles et transactionnelles se déplace vers l’analyse de scénarios, l’évaluation des opportunités et la gestion des risques. Les données, la gouvernance et la conception des processus deviennent donc encore plus importantes. L’IA ne corrige pas les processus défaillants ; elle les fait seulement fonctionner plus vite.
L’avenir de la FP&A n’est pas de rivaliser avec l’IA dans le domaine de l’analyse, mais de façonner l’environnement dans lequel l’analyse débouche sur de bonnes décisions. À mesure que les prévisions, le reporting et la modélisation de scénarios deviennent plus rapides et plus accessibles, les résultats analytiques deviennent abondants, tandis que le jugement se fait rare. Le rôle de la FP&A évolue donc : il ne s’agit plus seulement de rendre compte des performances et de produire des analyses, mais de conseiller les décideurs et de concevoir le cadre décisionnel — en établissant les hypothèses, les définitions, les indicateurs, les contraintes, les objectifs, les compromis, les niveaux de tolérance au risque, les voies d’escalade, les règles de gouvernance et les principes d’allocation des capitaux qui permettent de prendre de manière cohérente, à l’échelle de toute l’entreprise, des milliers de décisions prises par des humains ou des machines.
En intégrant cette intelligence financière aux systèmes qui génèrent les prévisions, les recommandations et les actions, la FP&A devient la garante de l’intégrité des décisions, en veillant à ce que celles-ci soient alignées sur la stratégie et créent une valeur durable à grande échelle.
Les cas d’usage les plus courants de l’IA dans la finance
J’ai été aux premières loges pour observer comment les dirigeants financiers réagissent à l’IA. Certains expérimentent avec prudence ; d’autres repensent entièrement leurs flux de travail.
Les cas d’utilisation les plus courants que j’observe dans la communauté financière améliorent la productivité individuelle des membres. Parmi les exemples, citons la rédaction de commentaires pour expliquer les rapports d’écarts et la vérification des résultats en faisant adopter à l’IA des personas afin de remettre ces rapports en question.
La détection des anomalies est un autre cas d’utilisation efficace : l’IA peut identifier les valeurs aberrantes dans les rapports et les modèles qui nécessitent un examen plus approfondi. Cela accélère les contrôles d’erreurs et évite certaines situations embarrassantes !
J’ai même parlé avec une directrice financière qui m’a dit qu’elle utilisait un LLM pour lire les contrats, fournir des synthèses, signaler les risques et identifier les formulations potentiellement délicates. Elle a terminé son examen en une matinée, au lieu de transmettre le contrat au service juridique et d’attendre trois jours une réponse.
Pourquoi les humains doivent appliquer leur expérience et leur jugement aux résultats de l’IA
L’idée directrice est que l’IA prend en charge les tâches exigeant beaucoup de données, tandis que les humains appliquent leur expérience et leur jugement.
J’ai toujours supposé que l’expérience était inhérente aux modèles financiers, puisque les modèles étaient toujours construits par des personnes expérimentées.
Ce n’est plus le cas. L’IA construit désormais des modèles, de sorte que l’expérience s’est dissociée de la mécanique de construction des modèles. Elle réside désormais dans les hypothèses, la formulation des invites initiales, ainsi que dans l’interprétation et l’interrogation rigoureuses des résultats.
Des comparaisons côte à côte peuvent être éclairantes :
- L’IA génère des prévisions de référence ; les humains y intègrent ensuite les investissements futurs potentiels ou des « décotes » liées aux risques lorsque des difficultés existent.
- L’IA génère et évalue plusieurs scénarios hypothétiques et tendances potentielles ; les humains décident ensuite des risques sur lesquels se concentrer ou des résultats les plus importants.
- L’IA rassemble les données et les paramètres nécessaires aux modèles ; les humains décident ensuite lesquels intégrer au modèle.
L’idée directrice est que l’IA prend en charge les tâches exigeant beaucoup de données, tandis que les humains appliquent leur expérience et leur jugement.
Pourquoi les flux de travail liés à l’IA nécessitent à la fois discipline et flexibilité
La finance doit piloter le développement d’un cadre analytique cohérent qui définit les indicateurs, les calculs, les sources de données et le processus de transformation des données en informations.
Je me souviens avoir parlé avec un directeur financier qui recommandait une « discipline au cœur, une flexibilité aux limites ». Cette formule m’est restée, car elle offre suffisamment de contrôle pour que chacun fasse confiance aux données, ainsi que suffisamment d’agilité pour les appliquer rapidement.
Lorsqu’elle est bien mise en œuvre, cette forme de gouvernance permet à la finance d’être un accélérateur plutôt qu’un frein aux processus de l’entreprise.
Pourquoi les directeurs financiers doivent travailler de manière transversale pour éliminer les données de mauvaise qualité
En parlant de discipline, chaque directeur financier doit se montrer rigoureux avec ses données ! C’est extrêmement important — et encore davantage avec l’IA. Un chef ne préparerait pas une soupe avec de l’eau sale, et vous ne devriez pas prendre de décisions financières à partir de données de mauvaise qualité ou d’indicateurs mal compris.
On décrit souvent la finance comme la fonction qui transforme les données en décisions. Mais avant que la finance puisse produire des informations utiles, quelqu’un doit s’assurer que les données sous-jacentes sont fiables, cohérentes et comprises de la même manière dans toute l’organisation. C’est pourquoi les équipes financières de premier plan jouent de plus en plus un rôle qui dépasse la production de rapports et l’analyse. Elles deviennent partie intégrante d’une capacité transversale qui définit les indicateurs clés, encadre les normes de données et établit les règles régissant la circulation de l’information depuis les systèmes sources jusqu’aux décisions opérationnelles.
Considérez cela comme une chaîne de traçabilité de l’information. Les données proviennent des systèmes opérationnels, sont transformées par la logique métier et les calculs, puis apparaissent finalement dans les prévisions, les tableaux de bord, les rapports de gestion et les décisions stratégiques. À chaque étape, les définitions, les hypothèses et la gouvernance sont importantes. Si les notions de chiffre d’affaires, de client, de marge ou de productivité ne recouvrent pas la même réalité pour les différents groupes, l’organisation passe plus de temps à débattre des chiffres qu’à agir sur ceux-ci.
La fonction finance est particulièrement bien placée pour éviter ce résultat. En tant que garante de la performance de l’entreprise, elle peut collaborer avec l’informatique, les opérations et les dirigeants pour créer un cadre analytique commun — un cadre qui garantit la cohérence des données de la source à l’utilisation, permettant à l’organisation de consacrer moins de temps au rapprochement des informations et davantage à la prise de meilleures décisions.
Comment l’IA influence le recrutement et la taille de l’équipe finance
Grâce à l’IA, je vois souvent des entreprises se développer bien plus rapidement que leurs équipes finance, ce qui accroît leur levier opérationnel.
Ce n’est pas parce qu’elles procèdent à des licenciements — les CFO licencient rarement des personnes au sein de leurs équipes. C’est parce qu’ils recrutent désormais différemment. Avant de recruter, ils doivent se demander : « L’IA peut-elle faire cela ou ai-je besoin d’un être humain ? »
Concentrez l’utilisation de votre IA sur les véritables défis de l’entreprise
Voici mon conseil : ancrez vos initiatives en matière d’IA dans de véritables défis de l’entreprise, plutôt que de commencer par la technologie avant de chercher un problème à résoudre… N’oubliez pas que les responsabilités du CFO ne changent pas. La seule chose qui change, ce sont les outils que nous utilisons pour transmettre nos analyses !
Voici mon conseil : ancrez vos initiatives en matière d’IA dans de véritables défis de l’entreprise, plutôt que de commencer par la technologie avant de chercher un problème à résoudre.
Cela vous aidera à éviter les expérimentations dispersées et à vous assurer que vous construisez des solutions qui produisent des résultats mesurables. La conversation passera également de « Que peut faire cette technologie ? » à « Quelles décisions pouvons-nous améliorer ? » — et c’est là que l’IA produit un véritable impact.
N’oubliez pas que les responsabilités du CFO ne changent pas. La seule chose qui change, ce sont les outils que nous utilisons pour transmettre nos analyses !
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