Votre feuille de route pour la transformation numérique de la finance : Guide expert 2026
Au cours des dernières années, la fonction finance a évolué et a été transformée par plusieurs révolutions numériques.
Il y a quelques semaines, j’ai entendu quelqu’un, lors d’une conférence, comparer la transformation numérique de la finance à « la sexualité au lycée » : tout le monde en parle, peu de personnes la pratiquent réellement, et presque personne ne le fait correctement.
Dans mon parcours en FP&A et transformation financière, j’ai accompagné des professionnels de la finance dans l’adoption de compétences en analyse de données, intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique ces six dernières années. Depuis trois ans, je me suis plongé en profondeur dans l’analyse financière et l’automatisation.
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Durant cette période, j’ai pu constater l’impact puissant que peut avoir la transformation numérique sur la fonction finance. C’est pourquoi j’ai conçu cette feuille de route destinée aux CFO pour leur permettre de tirer parti de la révolution technologique, avec des points clés et des étapes à suivre.
Commençons.
L’évolution de la transformation numérique dans la finance
La transformation numérique au sein des fonctions financières n’est pas un concept nouveau. En réalité, à mon avis, la finance évolue par vagues.
Je parie que vous ne passez pas une journée au bureau sans regarder un tableur... mais avant 1985 ? Peut-être que seules les personnes très technophiles les utilisaient.
Bientôt, nous dirons la même chose à propos de l’IA.
Quel est leur point commun ? L’utilisation de la technologie pour accroître la productivité et améliorer les résultats de nos fonctions.
Cette année en particulier, des acteurs majeurs comme OpenAI et ChatGPT ont suscité un vif intérêt des CFO et des professionnels de la finance pour l’IA. Vous souhaitez comprendre comment exploiter la puissance de cette technologie afin d’améliorer vos processus, éliminer les tâches manuelles et accroître la productivité.
C’est pour cela que je suis ravi de vous voir ici.
Ces technologies numériques révolutionnent la fonction finance et, en particulier, le rôle des CFO et des spécialistes FP&A.
Automatisation des processus robotisés (RPA)
Il est bien connu que, dans le domaine de la finance et de la comptabilité, il existe des tâches répétitives qui devraient être automatisées, mais qui requièrent encore, à ce jour, l’intervention des professionnels de la finance au quotidien, chaque semaine, chaque mois ou chaque année.
Cela va de la saisie de données à la clôture de fin de mois, de l’établissement des rapports sur la période écoulée à la préparation des budgets pour la suivante.
Le potentiel de technologies telles que Robotic Process Automation (RPA), Microsoft Power Apps ou même Alteryx est ici immense.
Par exemple, Alteryx est un outil facile à prendre en main, doté d’une interface « glisser-déposer » : les professionnels de la finance peuvent extraire des données directement depuis un logiciel ERP, des data lakes ou des fichiers Excel. Ils peuvent ensuite utiliser des flux d’automatisation préchargés pour transformer les données. Cela peut consister, par exemple, à retirer automatiquement des colonnes inutiles, à normaliser les noms de fichiers selon vos conventions d’appellation, à supprimer les valeurs aberrantes ou les données manquantes, etc.
Enfin, cet outil permet également de réaliser de l’analyse de données sur vos données nettoyées, puis de les charger dans un autre outil tel que Power BI ou Tableau pour la visualisation.
Ce processus est couramment appelé ETL : Extraction, Transformation, Chargement.
Si votre entreprise utilise des produits Microsoft, Power Apps peut également vous permettre d’automatiser des processus autrefois manuels.
Améliorer l’analyse financière
Au-delà de l’automatisation, il existe d’autres techniques d’analyse de données nécessaires et utiles à une transformation numérique réussie de la fonction finance.
On distingue 4 niveaux d’analyse de données : descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive.
Analyse descriptive
Le premier niveau correspond à l’analyse descriptive : elle permet aux professionnels de la finance et aux équipes d’observer les processus métiers et de rapporter ce qui se passe.
Il s’agit certes du niveau d’analyse le plus basique, mais les entreprises y passent généralement l’essentiel de leur temps.
Pensez aux présentations dans lesquelles on se contente de décrire ce qui s’est produit : peut-être que la valeur nette des ventes (NSV) par catégorie a baissé, ou que le coût des biens vendus (COGS) a augmenté. Bien que ces informations soient intéressantes, il est nécessaire d’aller plus loin.
Analyse diagnostique
Le deuxième niveau, l’analyse diagnostique, consiste à comprendre le pourquoi. Plutôt que de se limiter à expliquer ce qui s’est passé, il s’agit ici de diagnostiquer le changement et de comprendre pourquoi il s’est produit.
Pour reprendre l’exemple précédent, l’équipe finance précisera ici que la NSV a chuté sur la catégorie A en raison du prix ou que le COGS a augmenté à cause de l’inflation sur la matière première « X ».
Ce niveau est meilleur que le premier car les équipes financières prennent le temps de comprendre la cause profonde des résultats. Cependant, il reste encore deux niveaux.
Analytique Prédictive
En passant au troisième niveau, vous accédez à l'analytique prédictive.
À ce stade, l'objectif est de prédire ce qui se passera à l'avenir. De nombreuses organisations le font via la prévision financière, soit manuellement, soit à l’aide d’un logiciel de prévision. Cependant, savoir si une entreprise réalise vraiment une transformation digitale réussie des finances ou non dépend en fin de compte du niveau de détail inclus dans ces prévisions.
Il existe de nombreux leviers possibles dans une prévision et, si vous ne regardez pas les bonnes données, vous ne comprendrez pas quels leviers provoquent réellement le changement.
Imaginez que vous vendez de l'eau en bouteille. Vous venez de changer d’emballage et les ventes s’envolent. Formidable, non ?
Peut-être. Que diriez-vous si je vous disais qu’au même moment que ce changement d’emballage, une intense vague de chaleur est survenue ? Bien que la cause de l’augmentation des ventes soit assez évidente, si vous n’aviez pas inclus cette donnée, vous seriez arrivé à la mauvaise conclusion.
Analytique Prescriptive
Le quatrième niveau, l’analytique prescriptive, est celui qui va permettre votre transformation financière.
Ce niveau consiste à exploiter les données pour guider des décisions sur comment provoquer un changement, en utilisant les données passées pour vous éclairer.
L’analytique prescriptive serait, par exemple, l’équipe finance qui suggère d’entrer sur un nouveau marché en se basant sur les données disponibles, puis constate une augmentation de la NSV de 10 % à la suite de cette décision. En vous orientant vers l’analytique prescriptive, vous pouvez transformer votre rôle de « compteur de haricots » en Oracle de Delphes.
Alors, comment s’assurer de se concentrer sur l’analytique prescriptive ? En mettant vos outils en ordre.
Meilleurs Outils Pour La Transformation Digitale
Les équipes financières peuvent se concentrer sur l’utilisation de Python, R, Power BI et Tableau afin d’obtenir des analyses plus approfondies de leurs données et de gagner en efficacité sur l’ensemble des 4 niveaux d’analytique mentionnés plus haut.
Python et R
Je sais, je sais, Python et R ne sont pas des logiciels mais ce sont tout de même des outils.
Jusqu’il y a quelques années, ces langages étaient réservés aux data scientists, statisticiens et aux équipes informatiques. Cependant, la démocratisation des connaissances et l’accès à ces derniers se sont accrus. Après tout, Python est même disponible comme fonction dans Excel !
Ces puissants langages d’analytique de données peuvent changer la façon dont vous abordez vos données, vous permettant de construire des modèles prédictifs (éclairés), d’effectuer des analyses de séries temporelles, et de réaliser des simulations financières. De plus, ils proposent un vaste éventail de bibliothèques et packages spécifiquement conçus pour l’analyse financière.
En combinant l’IA et l’apprentissage automatique avec ces outils, vous pouvez réaliser des prévisions plus précises et prendre des décisions basées sur les données.
Tableau et Power BI
Tableau et Power BI sont des outils d’intelligence d’affaires. Leur potentiel est immense, mais la plupart des équipes financières pensent que leur seule utilité est de rendre les données plus esthétiques.
Ces outils peuvent jouer un rôle important dans la démocratisation des données, en permettant à un public plus large au sein de l’organisation de comprendre pourquoi les décisions sont prises.
Les outils offrent des fonctionnalités comme l’analytique en libre-service, ce qui permet même aux professionnels de la finance ayant des compétences techniques limitées d’explorer les données et de générer leurs propres rapports, réduisant ainsi la charge pesant sur les départements informatiques.
De plus, Tableau et Power BI prennent en charge la mise à jour des données en temps réel, assurant ainsi aux décideurs d’avoir toujours accès à l’information financière la plus récente. Cette visibilité en temps réel est essentielle pour une prise de décision agile, en particulier dans des secteurs à évolution rapide.
L’Avenir De La Transformation Digitale Dans Les Services Financiers
À l’avenir, il est essentiel que les directeurs financiers et les professionnels des finances adoptent ces technologies numériques. Peu importe si vous travaillez ou non dans la « fintech », vous devez continuer à explorer des moyens innovants de tirer parti des technologies financières.
Bien que la transformation digitale puisse sembler n’être qu’une mode passagère, je suis convaincu qu’elle est là pour durer. Il s’agit d’un changement fondamental qui continuera de transformer la finance telle que nous la connaissons, à l’échelle mondiale.
La question est donc : de quel côté souhaitez-vous placer votre organisation et vous-même ? Du côté de ceux qui exploitent la puissance des nouvelles technologies numériques et façonnent le futur de la finance, ou du côté de ceux qui préfèrent rester dans leur zone de confort ?
Récemment, lors d’une conférence, je discutais avec d’autres dirigeants financiers, et le parallèle entre les avancées technologiques actuelles et l’arrivée d’Excel a été évoqué.
Lorsque Excel est arrivé, certains professionnels de la finance ont choisi de ne pas l’adopter, préférant s’en tenir à leurs méthodes traditionnelles, à la calculatrice, au stylo et au papier.
Ils n’ont pas voulu du changement.
Et en quelques années, ils ont été complètement remplacés par des personnes qui l'ont fait.
Les équipes financières qui ont adopté cette nouvelle technologie ont transformé notre façon de voir les données, ce que nous pouvons accomplir, et la fonction finance dans son ensemble.
Aujourd'hui, je pense que nous assistons à un nouvel « événement pivot » qui peut redéfinir notre fonction.
Alors, comment les professionnels de la finance et les organisations peuvent-ils s’adapter à ce changement monumental ?
