La directrice financière du groupe explique où l’IA rend les humains encore plus indispensables dans les organisations financières

Annabella Bassler est directrice financière du groupe Ringier, une entreprise internationale diversifiée de médias et de technologies comptant plus de 120 entités.

Nous nous sommes entretenus avec Annabella pour comprendre comment l'IA transforme les services financiers — et pourquoi les humains deviennent de plus en plus importants. Voici ce qu'elle nous a expliqué.

Façonner l'avenir grâce à l'IA

Je suis directrice financière du groupe Ringier depuis 2012, et mon parcours a été une transformation continue.

Lorsque j'ai commencé, le numérique ne contribuait pratiquement pas à notre EBITDA. Aujourd'hui, il y contribue à hauteur de plus de 80 %. En chemin, nous avons réalisé environ 80 opérations de fusions-acquisitions, pour un volume total d'environ CHF 2.5 milliards.

La transformation ne m'est donc pas étrangère. L'IA constitue un nouveau chapitre — mais potentiellement un chapitre fondamental. Pour la première fois, la technologie ne modifie pas seulement la vitesse à laquelle les services financiers traitent l'information. Elle change notre manière de réfléchir avec l'information.

Il s'agit du véritable changement : passer d'une fonction financière qui explique le passé à une fonction financière qui aide à s'orienter vers l'avenir et à le façonner.

Une entreprise diversifiée de médias et de technologies

Ringier est une entreprise internationale de médias et de technologies très diversifiée, qui compte plus de 120 entités réparties dans 19 pays.

C'est important lorsque nous parlons d'IA. Nous ne vivons pas dans un monde idéal où tout fonctionne sur un seul système SAP : il suffit d'appuyer sur F9 pour que la vérité apparaisse soudainement.

Notre réalité — comme celle de nombreuses entreprises bâties au fil des décennies et des acquisitions — est un assemblage disparate de systèmes, de structures de données, de modèles économiques, de devises et de marchés.

Cela rend la finance merveilleusement complexe.

Notre travail ne consiste pas seulement à consolider les chiffres. Nous créons de la transparence au sein de la complexité et transformons des données diverses en informations qui permettent de prendre des décisions. Nous protégeons et faisons progresser l'entreprise. L'IA peut nous aider à mieux accomplir ces deux missions.

Comment l'IA fait passer la finance de la recherche d'informations à l'interaction avec celles-ci

L'un des changements importants que nous avons opérés grâce à l'IA a été de passer de la recherche d'informations à l'interaction avec celles-ci.

Historiquement, répondre à une question de la direction signifiait trouver le bon rapport, identifier les données pertinentes dans différents systèmes, rapprocher les définitions, puis élaborer et interpréter une analyse.

C'est particulièrement pertinent pour nous, car notre environnement de données reflète notre histoire : de nombreuses entreprises, acquisitions, marchés et systèmes. Notre univers de données n'est pas parfaitement standardisé.

Les réponses d'Annabella

Mais le changement le plus important ne concerne pas la vitesse. Il concerne la manière dont la finance consacre son énergie intellectuelle. Au lieu de passer la majeure partie de notre temps à nous demander : «Où sont les chiffres ? », nous nous demandons de plus en plus : «Pourquoi cela se produit-il ? Qu’est-ce que cela signifie ? Et que devrions-nous faire ? »

Grâce à nos initiatives en matière d'IA et de données, notamment notre collaboration avec Palantir, nous relions de plus en plus ces univers de données et les rendons plus faciles à interroger.

Mais le changement le plus important ne concerne pas la vitesse. Il concerne la manière dont la finance consacre son énergie intellectuelle. Au lieu de passer la majeure partie de notre temps à nous demander : « Où sont les chiffres ? », nous nous demandons de plus en plus : « Pourquoi cela se produit-il ? Qu'est-ce que cela signifie ? Et que devrions-nous faire ? »

C'est là que je veux que mes équipes financières consacrent leur intelligence.

Comment l'IA transforme la planification et les prévisions

La planification et les prévisions constituent un autre exemple.

De nombreuses entreprises appliquent encore des processus de planification conçus pour un monde où l'information était coûteuse et la puissance de calcul limitée. Nous passons des mois à élaborer un avenir incroyablement détaillé dont nous savons déjà qu'il ne se réalisera pas exactement de cette manière.

L'IA nous donne la possibilité de passer de la prédiction annuelle à une navigation continue. Cela signifie des scénarios dynamiques, des probabilités, des indicateurs avancés et des boucles de rétroaction beaucoup plus rapides.

La question ne devrait plus être uniquement : « Quel sera notre EBITDA dans douze mois ? »

Elle devrait de plus en plus être : « Qu'est-ce qui pourrait modifier notre EBITDA ? Quand le verrions-nous apparaître ? Qu'est-ce que cela signifierait — et que ferions-nous ? »

Il s'agit d'une organisation financière fondamentalement différente.

Une règle importante pour l'IA dans la finance

Je n’aime pas tracer une ligne nette entre les décisions prises par l’IA et celles prises par les humains. Les deux ont leur place à la table.

Nous appelons parfois l’IA notre nouvelle collègue. Je veux cette collègue dans la salle pour les prévisions, l’analyse de scénarios, l’analyse des écarts et l’évaluation des risques — mais aussi pour l’allocation du capital, les investissements et les fusions-acquisitions. Pourquoi pas ?

Si l’IA peut remettre en question une thèse d’investissement, identifier des tendances qui nous échappent, tester des hypothèses à partir d’un volume d’informations bien plus important, créer des scénarios alternatifs ou repérer des risques que les humains ne voient pas, je veux bénéficier de cette perspective avant d’investir des millions.

Mais il existe une règle importante : nous devons remettre en question notre nouvelle collègue comme n’importe quelle autre collègue.

L’IA peut être extrêmement puissante, mais elle peut aussi se tromper avec assurance.

Une décision financièrement optimale n’est pas nécessairement la bonne décision. La stratégie implique de tenir compte du contexte. Le leadership repose sur des valeurs. Les fusions-acquisitions impliquent des personnes. Parfois, la variable la plus importante est celle qui ne figure pas proprement dans votre ensemble de données.

Il s’agit donc des humains et de l’IA — avec une responsabilité humaine. L’IA a un siège à la table. La responsabilité, elle, ne quitte pas la table.

Comment l’IA transforme l’analyse de la performance de la direction

Prenons l’analyse de la performance de la direction. Traditionnellement, le processus commence par la collecte des données : réalisations, budget, prévisions, année précédente et indicateurs clés de performance opérationnels — souvent issus de systèmes et d’activités différents. La fonction finance rapproche les informations, identifie les écarts, demande des explications aux activités, puis produit finalement des analyses utiles à la direction.

Le modèle financier augmenté par l’IA modifie la séquence.

Une fois les données pertinentes connectées, l’IA peut aider à identifier les évolutions inhabituelles, les tendances et les écarts significatifs, à formuler des hypothèses sur leurs causes potentielles et à permettre à la fonction finance d’interroger les données de manière beaucoup plus dynamique.

L’humain peut ainsi intervenir plus tôt, précisément là où l’intelligence humaine crée le plus de valeur : dans l’interprétation et le jugement.

Je vois le flux de travail futur ainsi : Données → Détection par l’IA → Remise en question humaine → Dialogue avec les activités → Décision → Apprentissage.

Et j’apprécie particulièrement la dernière étape. Car lorsque nous tirons systématiquement les leçons des décisions que nous avons prises et de ce qui s’est produit ensuite, la fonction finance cesse d’être uniquement un système de reporting. Elle devient un système apprenant.

Pourquoi le nouveau défi lié à l’IA est de se concentrer sur l’essentiel

Le principal résultat positif de l’IA n’est pas seulement la réduction des coûts ; c’est la compression du délai entre la question et l’analyse utile.

Les tâches qui nécessitaient auparavant plusieurs itérations — collecte, rapprochement, analyse et préparation des informations pour la direction — sont désormais réalisées beaucoup plus rapidement. Cela crée quelque chose que je trouve bien plus précieux que l’efficacité : de la disponibilité pour la direction.

Mais l’IA a également créé un nouveau problème : l’abondance.

Soudain, nous pouvons produire une analyse supplémentaire, un scénario de plus, une présentation supplémentaire, une note de dix pages en plus — avec presque aucun effort marginal. Cela se voit même dans les communications quotidiennes. Les e-mails deviennent plus longs parce que l’IA rend si facile le fait d’écrire davantage. Mais plus n’est pas nécessairement mieux.

Je pense que l’une des compétences les plus précieuses pour les directeurs financiers à l’ère de l’IA sera la capacité à synthétiser.

Qu’est-ce qui compte vraiment ? Quelles sont les deux ou trois idées essentielles ? Quelle décision devons-nous prendre ? Garder les choses courtes et simples prend soudain un tout autre sens.

Les questions classiques restent remarquablement puissantes : Pourquoi ? Quoi ? Comment ?

L’IA peut élargir les possibilités presque à l’infini. Le leadership doit créer de la concentration.

Pourquoi l’IA ne peut pas être mise en œuvre de manière isolée

J’ai toujours pensé que la transformation reposait sur quatre dimensions interconnectées :

• Processus
• Systèmes
• Organisation
• Culture

En modifier une, et cela affecte inévitablement les autres. L’IA rend cela encore plus visible.

Vous ne pouvez pas repenser un processus avec l’IA sans vous assurer que vos systèmes le prennent en charge. Vous ne pouvez pas modifier le système sans identifier le responsable du processus. Vous ne pouvez pas changer les responsabilités sans tenir compte des compétences, des incitations et de la culture.

Par conséquent, aujourd’hui, je commencerais toujours par voir grand avant de voir petit.

Commencez par l’état final : comment la finance devrait-elle fonctionner dans une organisation augmentée par l’IA ? Quelles décisions devraient être améliorées ? Où les humains devraient-ils consacrer leur temps ?

Ensuite, remontez le fil jusqu’aux processus, aux systèmes, à l’organisation et à la culture — et intégrez l’IA dans l’ensemble plutôt que de l’ajouter comme une cinquième case à côté. Car l’IA n’est pas une couche supplémentaire du modèle opérationnel. Elle traverse de plus en plus le modèle opérationnel.

Pourquoi les processus et les données doivent être optimisés avant d’ajouter l’IA

L’IA n’a pas résolu comme par magie les processus fragmentés ni la mauvaise qualité des données. Cela a été une leçon importante pour moi.

Dans un environnement complexe comme le nôtre, on découvre rapidement que l’intelligence appliquée à la complexité ne la fait pas automatiquement disparaître.

Si les processus ou les responsabilités ne sont pas clairs, ou si les définitions des données diffèrent d’une entreprise à l’autre, l’IA peut parfois révéler le problème plus rapidement. C’est précieux — mais ce n’est pas encore une transformation.

Ma conclusion est la suivante : ne superposez pas l’IA à un mauvais processus. Commencez par comprendre ce que le processus doit accomplir. Simplifiez-le ensuite. Puis déterminez où la technologie et l’IA apportent réellement de la valeur. Sinon, vous risquez de créer une version plus rapide de quelque chose que vous ne devriez pas faire en premier lieu.

Pourquoi les professionnels expérimentés restent essentiels à la finance

La capacité d’explication reste essentielle en finance. Une réponse parfaite ne sert à rien si je ne peux pas comprendre d’où elle vient.

En finance, « le modèle le dit » ne pourra jamais constituer une preuve suffisante. Nous avons besoin d’une traçabilité claire, depuis les données sources jusqu’à l’analyse générée par l’IA et à la décision finale.

Et nous avons besoin de personnes qui conservent suffisamment d’expertise pour remettre la machine en question.

Les réponses d’Annabella

La capacité d’explication reste essentielle en finance. Une réponse parfaite ne sert à rien si je ne peux pas comprendre d’où elle vient.

Comment les équipes financières évoluent

Les cartes sont rebattues. Et je trouve cela enthousiasmant.

L’expertise financière traditionnelle reste essentielle, mais soudain, d’autres compétences prennent beaucoup plus de valeur : la curiosité, la culture des données, la créativité, la capacité à formuler de grandes questions et l’assurance nécessaire pour expérimenter.

Grâce à des initiatives comme nos hackathons sur l’IA, nous voyons des personnes révéler des talents que les structures financières traditionnelles n’auraient peut-être jamais permis de découvrir.

Je ne pense donc pas nécessairement d’abord à une diminution des effectifs dans la finance. Je pense à l’émergence de superpouvoirs différents.

Pourquoi les directeurs financiers doivent comprendre la psychologie pour être efficaces avec l’IA

Les directeurs financiers doivent comprendre la psychologie. Vraiment.

La technologie évoluera probablement plus vite que votre organisation ne pourra l’assimiler. Les gens seront enthousiastes, sceptiques, effrayés, curieux, sur la défensive — parfois tout cela avant même le déjeuner.

Donc, si vous voulez favoriser l’adoption de l’IA, comprenez les gens.

La technologie peut alimenter la transformation par l’IA. Mais celle-ci repose sur la psychologie humaine.

Comment transformer l’IA, d’une menace en une invitation

Je proposerai trois conseils :

1. Commencez par la question métier, pas par la technologie. L’univers de l’IA devient une jungle de possibilités. En tant que directeurs financiers, notre rôle n’est pas de démontrer toutes les possibilités théoriques. Notre rôle est de donner la priorité à ce qui compte. Je préférerais avoir cinq cas d’usage de l’IA qui transforment l’entreprise plutôt que cinquante démonstrations impressionnantes.
2. Impliquez-vous personnellement. Ne déléguez pas l’IA au service informatique, à votre équipe numérique ou à la personne la plus jeune de la salle. Expérimentez avec elle. Mettez-la au défi. Utilisez-la. Vous ne pouvez pas diriger une transformation dont vous avez seulement entendu parler dans une présentation PowerPoint.
3. Le plus important est probablement d’accepter le changement et de le rendre ludique. C’est précisément pour cette raison que j’adore nos hackathons sur l’IA. De nouvelles combinaisons d’expertise financière, de curiosité, de créativité et de technologie apparaissent. C’est incroyablement stimulant.

Alors, ne faites pas de l’IA une menace qui plane au-dessus de votre organisation. Transformez-la en invitation. Donnez aux gens la permission d’expérimenter. Laissez-les vous surprendre. Célébrez la curiosité.

Car je crois que la plus grande opportunité ne consiste pas à remplacer les talents par l’IA. Elle consiste à découvrir, grâce à l’IA, des talents dont nous ignorions même l’existence.

Suivez son travail

Vous pouvez suivre le travail d’Annabella Bassler sur LinkedIn. Vous pouvez également découvrir son initiative, EqualVoice.