Votre feuille de route pour la transformation numérique de la finance : Guide 2026
Au cours des dernières années, la fonction finance a évolué et a été transformée par plusieurs innovations numériques.
Il y a quelques semaines, j’ai entendu quelqu’un à une conférence comparer la transformation numérique de la finance à « le sexe au lycée » : tout le monde en parle, peu de gens le font vraiment, et presque personne ne le fait correctement.
Dans mon parcours de transformation en FP&A et finance, j’accompagne depuis six ans les professionnels de la finance dans l’adoption de l’analyse de données, de l’intelligence artificielle (IA) et des compétences en apprentissage automatique. Depuis trois ans, je me suis profondément investi dans l’analytique et l’automatisation appliquées à la finance.
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Durant cette période, j’ai été témoin du puissant impact que peut avoir la transformation numérique sur la fonction finance. Ainsi, j’ai créé cette feuille de route à destination des DAF pour tirer parti de la révolution technologique, avec les principales étapes et questions à se poser.
C’est parti.
L’évolution de la transformation numérique en finance
La transformation numérique dans les fonctions financières n’est pas une idée nouvelle. D’ailleurs, à mes yeux, la finance n’a cessé d’évoluer par vagues.
Je parie que vous ne passez pas une journée de travail sans consulter un tableur… mais avant 1985 ? Peut-être que seuls les ultra-technophiles l’utilisaient.
Bientôt, on se fera la même réflexion à propos de l’IA.
Qu’est-ce qui les relie ? Le recours à la technologie pour gagner en productivité et améliorer les résultats de nos fonctions.
Cette année notamment, des acteurs majeurs comme OpenAI et ChatGPT ont fortement accru l’intérêt des DAF et des professionnels de la finance pour l’IA. Vous cherchez à exploiter la puissance de ces technologies pour optimiser les processus, supprimer des tâches manuelles et booster la productivité.
C’est pour cela que je suis ravi de vous compter parmi nous.
Ces technologies numériques révolutionnent la fonction finance, et tout particulièrement le rôle des DAF et des professionnels FP&A.
Robotic Process Automation (RPA)
Il est bien connu que dans le secteur de la finance et de la comptabilité, de nombreuses tâches répétitives devraient être automatisées, alors qu’elles nécessitent encore l’intervention quotidienne, hebdomadaire, mensuelle ou annuelle des professionnels du secteur.
Cela va de la saisie manuelle à la clôture de fin de mois, du reporting du dernier exercice à l’élaboration du budget pour le prochain.
Le potentiel d’outils comme Robotic Process Automation (RPA), Microsoft Power Apps ou encore Alteryx est ici immense.
Par exemple, Alteryx est un outil simple à prendre en main grâce à son interface « glisser-déposer » : les professionnels de la finance peuvent extraire des données directement de leur logiciel ERP, de lacs de données, ou de fichiers Excel. Ils peuvent ensuite utiliser des flux d’automatisation prédéfinis pour transformer ces données. Cela inclut des actions comme la suppression automatique des colonnes inutiles, la standardisation des noms de fichiers selon vos conventions, l’élimination des valeurs aberrantes ou des données manquantes, et bien plus.
Enfin, cet outil permet également d’analyser vos données nettoyées, puis de les charger dans un autre outil comme Power BI ou Tableau pour des visualisations.
Ce processus est communément appelé ETL : Extract, Transform, Load.
Si votre entreprise utilise des produits Microsoft, Power Apps peut également vous permettre d’automatiser d’anciens processus manuels.
Optimiser l’analyse financière
Au-delà de l’automatisation, d’autres techniques d’analyse de données sont nécessaires et utiles pour une transformation numérique de la finance réussie.
Il existe 4 niveaux d’analyse de données : l’analyse descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive.
Analyse descriptive
Au premier niveau, il y a l’analyse descriptive : elle permet aux professionnels et équipes financières d’observer les processus métier et d’indiquer ce qui se passe.
Bien qu’il s’agisse du niveau d’analyse le plus élémentaire, les entreprises y consacrent en général l’essentiel de leur temps.
Pensez aux présentations où l’on se contente de décrire les faits : la valeur nette des ventes (NSV) par catégorie a baissé, ou le coût des marchandises vendues (COGS) a augmenté. C’est bien de le savoir, mais il faut aller plus loin.
Analyse diagnostique
Le deuxième niveau correspond à l’analyse diagnostique, qui s’intéresse au pourquoi. Plutôt que de seulement expliquer ce qu’il s’est passé, on cherche à diagnostiquer les changements et à comprendre pourquoi ils ont eu lieu.
En reprenant l’exemple précédent, c’est ici que les équipes financières préciseront que la NSV a chuté dans la catégorie A à cause du prix ou que le COGS a augmenté en raison de l’inflation sur telle matière première.
Ce niveau est meilleur que le premier car les équipes financières y consacrent du temps et cherchent à comprendre la cause profonde des résultats. Cependant, il reste encore deux niveaux supplémentaires.
Analytique Prédictive
Au troisième niveau, vous avez l’analytique prédictive.
À ce niveau, l’objectif est de prédire ce qui va se passer dans le futur. De nombreuses organisations le font via la prévision financière, soit manuellement soit avec des logiciels de prévision. Cependant, déterminer si une entreprise mène une transformation digitale de la finance réussie ou non dépend in fine du niveau de détail inclus dans ces prévisions.
De nombreux leviers sont possibles dans une prévision et, si vous ne regardez pas les bonnes données, vous ne comprendrez pas lesquels de ces leviers déclenchent réellement le changement.
Imaginez que vous vendez de l’eau en bouteille. Vous venez de changer d’emballage et les ventes explosent. Super, non ?
Peut-être. Et si je vous disais qu’au même moment que votre changement d’emballage, une énorme vague de chaleur a déferlé ? Bien que ce soit évidemment la cause de l’augmentation des ventes, si vous n’avez pas inclus cette donnée, vous arriverez à une mauvaise conclusion.
Analytique Prescriptive
Le quatrième niveau, l’analytique prescriptive, est celui qui va véritablement amorcer votre transformation financière.
Ce niveau consiste à utiliser les données pour appuyer les décisions sur comment faire en sorte que le changement ait lieu, en s’appuyant sur les données passées pour vous guider.
L’analytique prescriptive pourrait amener l’équipe financière à suggérer d’entrer sur un nouveau marché sur la base des données disponibles, puis constater une augmentation du NSV de 10 % suite à cette décision. Grâce à l’analytique prescriptive, vous pouvez transformer votre rôle de « contrôleur » à celui d’Oracle de Delphes.
Alors, comment s’assurer que vous vous concentrez 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 approfondies de leurs données et d’améliorer l’efficacité sur les quatre niveaux d’analytique mentionnés précédemment.
Python et R
Je sais, je sais, Python et R ne sont pas des logiciels mais ce sont quand même des outils.
Jusqu’il y a quelques années, ces langages étaient réservés aux data scientists, statisticiens et informaticiens. Toutefois, la démocratisation du savoir et leur accessibilité n’ont cessé d’augmenter. Après tout, Python est même disponible en tant que fonction Excel !
Ces puissants langages d’analytique de données peuvent transformer votre façon de regarder les 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 disposent d’un immense éventail de bibliothèques et de packages conçus spécifiquement pour l’analytique financière.
En combinant l’IA et l’apprentissage automatique avec ces outils, vous pouvez établir des prévisions plus précises et prendre des décisions fondées sur les données.
Tableau et Power BI
Tableau et Power BI sont des outils d’intelligence d’affaires. Ils offrent un potentiel immense, mais la plupart des équipes financières pensent qu’ils ne servent qu’à rendre les données « jolies ».
Ces outils peuvent jouer un rôle clé dans la démocratisation des données, permettant à un plus large public au sein de votre organisation de comprendre les raisons des décisions prises.
Ils offrent des fonctionnalités en libre-service, de sorte que même les professionnels de la finance ayant peu de compétences techniques peuvent explorer les données et générer leurs propres rapports, ce qui allège la charge des services informatiques.
Par ailleurs, Tableau et Power BI proposent des mises à jour de données en temps réel, ce qui garantit que les décideurs disposent toujours des informations financières les plus à jour. Cette visibilité en temps réel est cruciale pour la prise de décision agile, en particulier dans les secteurs dynamiques.
L’Avenir De La Transformation Digitale Dans Les Services Financiers
Au fil du temps, il est essentiel que les DAF et les professionnels de la finance adoptent ces technologies numériques. Que vous travailliez ou non dans la « fintech », il vous faut continuer d’explorer des moyens innovants d’utiliser les technologies financières.
Même si la transformation digitale peut sembler être une mode passagère, je suis convaincu qu’elle est là pour durer. C’est un changement fondamental qui continuera de transformer la finance telle que nous la connaissons, à l’échelle mondiale.
La vraie question est : de quel côté voulez-vous être, vous et votre organisation ? Celui qui exploite la puissance des nouvelles technologies numériques et façonne l’avenir de la finance, ou celui qui préfère rester dans le confort du statu quo ?
Récemment, lors d’une conférence, je discutais avec d’autres responsables financiers, et le parallèle a été fait entre les avancées technologiques actuelles et l’introduction d’Excel.
Quand Excel est sorti, certains professionnels de la finance ont choisi de ne pas l’adopter, préférant garder leurs méthodes « à l’ancienne » avec une calculatrice, un stylo et du papier.
Ils n’ont pas su accompagner le changement.
Et quelques années plus tard, ils ont été complètement remplacés par des personnes qui l’étaient.
Les équipes financières qui ont adopté cette nouvelle technologie ont transformé la façon dont nous percevons les données, ce que nous pouvons accomplir et la finance en tant que fonction globale.
Aujourd'hui, je pense que nous faisons face à un autre « événement pivot » susceptible de transformer notre fonction.
Alors, comment les professionnels et les organisations de la finance peuvent-ils s’adapter à ce changement monumental ?
Programmes de développement continu
Pour garantir que les équipes financières soient bien préparées pour l’avenir numérique, les entreprises doivent mettre en place des programmes de formation et de développement continus. Ces programmes doivent permettre aux professionnels de la finance d’acquérir les connaissances et compétences nécessaires pour naviguer efficacement dans cet environnement numérique.
Des formations pratiques, des ateliers et un accès à des ressources de pointe sont des éléments essentiels de ces initiatives.
Expériences d'apprentissage pratiques
Les professionnels de la finance doivent avoir l’opportunité d’expérimenter et d’utiliser des outils et plateformes numériques, et d’être accompagnés dans leur apprentissage.
De nombreuses équipes financières pensent qu’elles n’ont pas le temps d'apprendre un nouveau logiciel ou une nouvelle façon de faire.
Elles estiment que terminer ce rapport ou s’assurer que la clôture de fin de mois se passe bien est plus important que de suivre, par exemple, un cours sur Power BI.
C’est à nous, dirigeants financiers, de les convaincre qu’ils doivent dégager du temps pour apprendre. Si l’on apprend aujourd’hui à automatiser un processus ou à implémenter un nouvel outil qui peut nous faire économiser des milliers de dollars et d’heures plus tard, il serait insensé de ne pas le faire.
Tout repose sur « l’effet boule de neige » de l’apprentissage.
Encourager une culture d'apprentissage continu et offrir un accès à des ressources comme des cours en ligne ou des webinaires peut être très efficace pour favoriser cette autonomie. Et, surtout, ces apprentissages doivent être concrets ! Finie l’époque où l’on s’attendait à ce que quelqu’un suive un cours en ligne de 20 heures ou lise un livre entier sur l’utilisation de Python.
Comme tout étudiant débordé, les équipes financières doivent pouvoir visualiser le résultat de la technologie qu’elles apprennent pour justifier le temps consacré. Cela peut se faire en intégrant des projets pratiques au sein de l’entreprise, ou dans les formations, afin que vos collaborateurs commencent à appliquer leurs acquis dès le premier jour.
Cette mise en pratique concrète renforce non seulement leur compréhension mais apporte aussi une valeur tangible à la transformation numérique de votre organisation.
Groupes de travail et preuve de concept (PoC)
Enfin, les leaders financiers doivent aussi comprendre la puissance des PoC (Proof of Concept). Lors du déploiement d’outils et de solutions de transformation numérique à l’échelle de toute l’organisation, il est préférable de commencer par des groupes de travail et des projets de preuve de concept. Considérez chaque initiative comme une nouvelle activité ; n’investissez pas tout votre temps et votre argent dedans avant d’avoir quelques signes qu’elle fonctionnera.
Non seulement cela permet d’ajuster avant un déploiement global, mais c’est aussi une bonne pratique pour la gestion du changement. Si une PoC fonctionne dans une unité d’affaires (BU), il devient plus facile de la mettre en place ailleurs, car ceux qui ont des questions peuvent se tourner vers les membres du premier groupe pour obtenir des conseils et entendre parler des effets positifs. Même si cela ne garantit pas que tout le monde appréciera le changement, cela aide vraiment.
7 erreurs commises par les équipes financières
Comme pour toute initiative de changement importante, certaines erreurs courantes se produisent lors de la mise en œuvre.
Assurez-vous de vous en prémunir pour ne pas reproduire les mêmes faux pas.
1. Manque de stratégie claire, de feuille de route et d’objectifs
La première erreur courante consiste à se lancer dans une transformation numérique sans stratégie claire, sans feuille de route ou objectifs définis. Les organisations peuvent se précipiter dans l’adoption de nouvelles technologies sans comprendre pleinement comment elles s’alignent sur leurs ambitions stratégiques.
Pour éviter cette erreur, commencez par élaborer une stratégie numérique globale qui détaille les objectifs spécifiques et les résultats que vous souhaitez atteindre via votre transformation digitale. Cela semble évident, mais vous seriez surpris de voir combien s’avancent sans clarifier les choses d’abord.
2. Résistance au changement
L’être humain est têtu, c’est un fait. Cependant, votre rôle est de comprendre que vos collaborateurs peuvent résister aux nouvelles technologies et processus par peur de perdre leur emploi ou par méconnaissance.
Pour surmonter cela, il faut communiquer clairement. Assurez-vous que les parties concernées comprennent les avantages de la transformation numérique, accompagnez-les et formez-les aux nouveaux outils, et favorisez une culture qui perçoit le changement comme constant.
La résistance au changement est fréquente, mais c’est aussi une excellente façon de rendre une entreprise stagnante.
3. Négliger la cybersécurité
De nombreuses entreprises se précipitent pour adopter des outils et plateformes numériques, en négligeant la cybersécurité dans le processus. Cela peut entraîner des violations de données et des pertes financières.
En tant que responsable financier de l'entreprise, vous devez prioriser la cybersécurité dès le départ en investissant dans des mesures de sécurité robustes, en sensibilisant les employés aux bonnes pratiques en matière de cybersécurité et en réalisant des audits de sécurité réguliers.
4. Négliger la gouvernance des données
À mon avis, c'est l'une des erreurs les plus critiques que l'on puisse commettre.
Ce n’est peut-être pas le sujet le plus passionnant, mais c’est un aspect que nous, en tant que leaders financiers, devons comprendre et mettre en œuvre.
La donnée est au cœur de la finance, et une mauvaise gestion des données peut constituer une erreur majeure lors de transformations numériques.
Imaginez mettre en place un outil de business intelligence à 4 millions de dollars et découvrir, au moment d’ouvrir un rapport, que les données ne sont pas correctes ! Non seulement vous perdriez la confiance de tous ses utilisateurs, mais vous perdriez également du temps et de l’argent pour l’entreprise.
Vous devez commencer par mettre en place un cadre solide de gouvernance des données : définir la propriété des données, les standards de qualité et les processus de gestion du cycle de vie des données.
5. Mauvaise gestion des fournisseurs
Dans l’ensemble, la gestion des fournisseurs est très importante. Il existe de nombreux prestataires proposant des solutions similaires, tous désireux d’obtenir votre argent ; il est donc crucial de bien comprendre ce qui existe avant de s’engager avec un fournisseur en particulier.
En effectuant des recherches approfondies en amont, vous pouvez vous éviter tout regret après achat.
Par exemple, beaucoup de responsables financiers pensent que Power BI et Tableau remplissent des fonctions différentes et s’engagent souvent auprès des deux. En réalité, ces deux outils sont comme Pepsi et Coca-Cola : le goût est légèrement différent mais quand on veut une boisson, on n’en achèterait qu’un seul.
6. Ne pas prioriser l’expérience utilisateur (UX)
L’UX est souvent sous-estimée dans les projets de transformation numérique. Les équipes peuvent embaucher des centaines de développeurs sans aucun designer UX.
Pour comprendre la puissance d’une bonne UX, pensez à ChatGPT. Oui, la technologie est impressionnante mais la véritable raison pour laquelle le monde entier en parle – et pas des autres chatbots et modèles d’IA – est l’interface ultra-simple de GPT.
Si vous négligez l’expérience utilisateur dans votre transformation numérique, il y a de fortes chances que vous observiez de faibles taux d’adoption et une baisse de la productivité.
7. Ne pas mesurer le retour sur investissement (ROI)
Sans les bons indicateurs et Key Performance Indicators (KPIs), il est difficile de mesurer le retour sur investissement (ROI) des initiatives de transformation numérique.
Dès le début, vous devez définir des KPIs clairs et évaluer régulièrement le ROI de chaque projet numérique. Ainsi, vous pourrez voir clairement ce qui fonctionne et ajuster votre stratégie sur la base d’analyses fondées sur les données.
La révolution a déjà commencé
La transformation numérique est un processus qui se poursuit depuis de nombreuses années, modifiant progressivement la façon dont les entreprises opèrent dans tous les secteurs ; mais nous voyons aujourd’hui émerger des technologies capables de bouleverser la fonction finance en 5 ans plus qu’en 50.
Mais je souhaite conclure par un point essentiel :
Pour réussir une transformation numérique dans votre entreprise, il faut garder à l’esprit trois éléments clés : les personnes, les processus et la technologie.
Beaucoup d’entreprises pensent que la technologie est l’unique facteur important, surtout maintenant que les technologies numériques révolutionnent la fonction finance, et en particulier le rôle des CFO et des professionnels FP&A.
Mais sans prendre soin de l’aspect humain et des processus, les transformations numériques sont vouées à l’échec.
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