Directeur financier de ClickUp : vous posez les mauvaises questions sur l’IA

Dan Zhang est directrice financière chez ClickUp, une entreprise de productivité basée sur l'IA, avant son introduction en bourse, où le ratio agents-humains est supérieur à un pour un.

Nous nous sommes entretenus avec Dan pour découvrir sur quoi les responsables financiers doivent concentrer leur attention. Voici ce qu'elle nous a dit.

Les chiffres les plus révélateurs

Je suis Dan Zhang, directrice financière chez ClickUp, une entreprise de productivité basée sur l'IA, avant son introduction en bourse. Je supervise les finances, la comptabilité, les ressources humaines et le service juridique, et j'aide l'entreprise à atteindre une nouvelle dimension grâce à l'allocation des capitaux, à l'aide à la prise de décisions stratégiques et à la préparation à une introduction en bourse.

Je dirige l'ensemble de la fonction finance : FP&A, développement de l'entreprise, comptabilité et équipe chargée des transactions. La comptabilité couvre à elle seule la comptabilité générale, la comptabilité technique, la comptabilité des revenus, la paie, la fiscalité et les achats. Nous assumons la complexité d'une fonction prête pour une entreprise cotée, mais nous la gérons délibérément avec une équipe réduite.

Nous avons dépassé les 300 millions de dollars de revenus récurrents annualisés l'année dernière, et notre croissance est rapide. Nous servons plus de 200 000 clients et 30 millions d'utilisateurs dans le monde, avec environ 1 000 employés répartis sur six entités juridiques.

Mais voici le chiffre qui me semble le plus révélateur de notre situation : notre ratio agents-humains est désormais supérieur à un pour un. Chaque personne de mon équipe travaille avec plusieurs agents d'IA, et ce ratio continue d'augmenter. Notre équipe se compose des humains qui assument le jugement et des agents qui prennent en charge le travail sous leur responsabilité.

Demandez-vous si le travail est prêt pour l'IA — et non l'inverse

La plupart des entreprises se demandent si l'IA est prête. Nous avons inversé la question : le travail est-il prêt pour l'IA ?

Lorsque vous décomposez les activités d'une équipe finance, la plupart relèvent de ce que j'appelle « le milieu ». L'initiative intervient à une extrémité : formuler la question, définir l'objectif. Le jugement final intervient à l'autre : la décision, la validation. Tout ce qui se trouve entre les deux — collecte, rapprochement, rédaction et mise en forme — constitue le travail intermédiaire. C'est là que l'IA a sa place. Les humains prennent en charge le début et la fin. L'IA gère le milieu.

Nous avons pris des décisions concrètes sur cette base. Nous avons effectué une exploration des processus dans nos flux de travail pour déterminer où se trouvait le travail intermédiaire, plutôt que de le deviner. Nous avons automatisé le processus de clôture, en l'exécutant plus rapidement avec 40 % de personnes en moins. J'ai constitué ma propre architecture d'agents, notamment un agent de contexte qui conserve mes connaissances institutionnelles et un agent de décision qui met ma réflexion à l'épreuve avant que je la présente au conseil d'administration.

En fin de compte, il ne s'agit pas de ce que vous avez construit, mais des décisions que vous avez prises différemment grâce à cela. Le poste que vous n'avez pas pourvu. La clôture que vous avez raccourcie. Le chiffre auquel vous avez accordé votre confiance plus rapidement. La vulnérabilité du dispositif de contrôle que vous n'auriez pas détectée sans l'IA.

Voilà la transformation.

Pourquoi les modèles financiers doivent être construits conjointement avec Claude

Nous avons changé notre manière de construire les modèles. Désormais, nous construisons conjointement chaque nouveau modèle avec Claude, comme s'il s'agissait de former un nouvel analyste.

C'est pénible au départ. J'ai entendu les objections : « Ce serait plus rapide si je le construisais moi-même. » Oui. Pour vous. Aujourd'hui. Mais pas pour l'équipe, ni pour l'année prochaine.

La construction conjointe comble les deux lacunes de chaque équipe FP&A.

1. Connaissances institutionnelles : les connaissances enfermées dans la tête de quelqu'un ou dans une feuille de calcul fragile que personne ne veut toucher ne constituent plus un problème. Lorsque vous construisez conjointement avec l'IA, la documentation n'est pas une réflexion après coup ; elle fait partie intégrante de la construction. Nous consignons chaque hypothèse.
2. Rapidité des scénarios : répondre au message Slack d'un dirigeant envoyé à 1 h du matin — « Que deviennent le chiffre d'affaires et la trésorerie si j'affecte X au marketing et que je maintiens Y personnes dans les effectifs ? » — prenait autrefois plusieurs jours ; cela ne prend désormais que quelques secondes. Les outils de planification promettaient cela depuis des années, mais ne l'ont jamais fourni, car le problème n'était pas la mécanique du modèle. C'était le contexte — la manière dont tout s'articule. Dès qu'une intelligence centrale détient ce contexte, les dirigeants peuvent exécuter une infinité de scénarios à la volée.

Pourquoi les équipes finance doivent formaliser leurs connaissances sous forme de compétences Claude

Les réflexions de Dan

L’ancien manuel recommande de renforcer les effectifs en première ligne. Ce n’est pas notre approche. Nous créons des super-agents qui orchestrent ces compétences spécialisées, des sous-agents qui exécutent inlassablement les tâches, ainsi qu’un flux de travail avec un réviseur humain final responsable de la qualité du travail de l’IA. La responsabilité n’est jamais transférée à la machine.

Notre responsable comptable a créé 27 compétences Claude. 27 manuels codifiés et rédigés par des experts qui automatisent activement la couche de préparation : rapprochements, étapes de clôture, préparation au niveau des entités. Chacun est documenté, reproductible et capable de survivre au départ de son auteur.

Voici pourquoi c'est important. Nous ajoutons des entités et de nouvelles activités commerciales. L'ancien manuel recommande de renforcer les effectifs en première ligne. Ce n'est pas notre approche. Nous créons des super-agents qui orchestrent ces compétences spécialisées, des sous-agents qui exécutent inlassablement les tâches, ainsi qu'un flux de travail avec un réviseur humain final responsable de la qualité du travail de l'IA. La responsabilité n'est jamais transférée à la machine.

Si un directeur financier veut copier une seule chose, qu'il copie ceci : demandez à votre meilleur expert de codifier ses connaissances sous forme de compétences, ajoutez une couche d'orchestration par-dessus et désignez un humain identifié à la fin du processus. Motivez vos meilleurs experts afin qu'ils soient récompensés pour les automatisations qu'ils créent.

Pourquoi le contrôle est désormais une propriété du système

Davantage d'intervention humaine ne signifie pas davantage de contrôle.

J'ai grandi en pensant que le contrôle signifiait que des humains vérifiaient tout. L'IA m'a obligé à admettre qu'il s'agissait d'une mise en scène reposant sur un système fragile. Des feuilles de calcul non documentées, des hypothèses présentes dans l'esprit des collaborateurs, un risque lié aux personnes clés omniprésent. Je reçois encore des appels de mon ancienne entreprise au sujet d'une feuille de calcul que j'ai créée, un an après mon départ. Ce n'est pas un environnement de contrôle. C'est une situation de prise d'otage que nous avons tous fini par normaliser.

Le contrôle est désormais une propriété du système, et non des effectifs qui y interviennent. Les entrées sont verrouillées. Le système consigne chaque action de l'agent et la relie à un identifiant de flux de travail. Les hypothèses sont explicites et les scénarios reproductibles. Mes auditeurs peuvent demander la piste d'audit. Ils ne pourraient jamais auditer ce qui se trouvait dans l'esprit de quelqu'un.

Les humains n'ont pas quitté le système de contrôle. Ils se sont déplacés là où ils auraient toujours dû se trouver : dans la gestion des exceptions et la revue finale, avec un responsable identifié et comptable de ses actes. Moins de points d'intervention, chacun ayant un véritable poids, dans une fonction où une précision de 99 % est totalement insuffisante.

Pourquoi l'IA est une ébauche, et non une décision

Concernant ce que l'IA peut prendre en charge, j'utilise trois règles :

1. L'IA prend activement en charge la préparation, la synthèse et la surveillance.
2. Un humain intervient toujours en dernière étape si cela modifie un état financier ou entraîne un mouvement de trésorerie.
3. Si cela nécessite de faire preuve de jugement dans une situation ambiguë ou qu'une personne doit être responsable du résultat, c'est l'humain qui s'en charge, car le résultat de l'IA est une ébauche, et non une décision. J'assume 100 % du résultat.

Par exemple :

• Prévisions : alimentées par l'IA, sous la responsabilité d'un humain. Nous construisons chaque modèle FP&A avec l'IA. Les hypothèses sont documentées, la logique est explicite, et rien ne repose sur l'esprit d'une seule personne ou sur une feuille de calcul fragile.
• Analyse des écarts : l'activité qui dépend le plus de l'IA dans mon travail. Un agent analyste travaille sur des données en temps réel, signale les anomalies et rédige une première version de l'analyse. Les humains passent de la couche des transactions à celle des exceptions. Je ne veux pas que mon équipe vérifie chaque ligne. Je veux qu'elle vérifie chaque anomalie signalée par le système.
• Gestion des flux de trésorerie : l'IA les prévoit, les rapproche et les surveille. Mais une règle ne souffre aucune exception : un agent ne peut jamais initier une sortie de trésorerie. Les agents disposent d'un accès en lecture seule aux états financiers. Une préparation active, une revue prudente.
• Budgétisation : l'IA prépare la consolidation et le BvA. Les humains s'occupent des arbitrages.

Le point commun entre toutes ces activités est que l'IA gagne en autonomie par étapes. Observer, recommander, puis limiter l'automatisation avec des pistes d'audit complètes. Les humains se concentrent là où ils surpassent la machine : le jugement, la responsabilité et les nouveaux contextes issus du monde réel. Plus nous automatisons rapidement, plus le jugement compte. La vitesse sans jugement, ce ne sont que des erreurs commises plus rapidement.

Pourquoi les leaders financiers doivent introduire de la tension dans les décisions d'allocation des ressources

En parlant de budgétisation, j'ai introduit de la tension dans chaque décision d'allocation des ressources.

Les gens aiment recruter, mais la plupart du temps, ils recrutent dans des processus défaillants et appellent cela de la croissance. Il faut donc instaurer un contrôle préalable au recrutement. Les leaders doivent démontrer la viabilité du flux de travail d'IA avant d'augmenter les effectifs.

C'est une version plus séduisante de la budgétisation base zéro. Si le flux de travail nécessite réellement encore un humain après un test rigoureux, très bien, recrutez. Mais si vous n'introduisez jamais cette tension, vous ne saurez jamais jusqu'à quel point vous pouvez optimiser.

Pourquoi les leaders financiers doivent se méfier des outils financiers « autonomes »

Les réflexions de Dan

La finance sans intervention humaine et entièrement autonome n’existe pas encore… Toute personne qui vous vend une finance autonome vous vend une démonstration.

Le principal écart entre le battage médiatique et la réalité concerne l'automatisation de bout en bout. Elle n'existe pas. La finance sans intervention humaine et entièrement autonome n'existe pas encore.

Et j'irai plus loin : même l'équipe produit d'Anthropic dit exactement la même chose à son équipe financière. L'automatisation complète n'existe pas, même au sein de l'entreprise qui développe les modèles les plus avancés. Si le laboratoire qui crée le modèle ne gère pas lui-même sa comptabilité sans intervention humaine, vous ne devriez pas le faire non plus.

Toute personne qui vous vend une finance autonome vous vend une démonstration.

Comment l'IA influence la capacité et la vitesse

Les principaux effets positifs que j'observe concernent :

• Efficacité : avant l'IA, mon équipe FP&A consacrait 80 % de son temps à des tâches mécaniques. Nettoyer les données, mettre en forme les rapports, coller des chiffres dans des présentations. Seulement 20 % était consacré à la synthèse et à la mise en récit. Ce ratio est inversé, et c'est la norme dans le secteur.
• Effectifs : les leaders qui ont construit le flux de travail de manière proactive ont supprimé 50 % des recrutements futurs. Nous avons réduit les effectifs actuels de 15 %, principalement dans les fonctions de services partagés les moins qualifiées et fortement axées sur les processus.
• Multiplication de la capacité : un leader du développement corporate est passé d'un à deux contrats par mois à six à huit simultanément. Une seule personne, sans aucun recrutement supplémentaire. L'agent a élargi l'entonnoir ; le collaborateur humain a pris en charge la dernière étape.
• Vitesse d'analyse des scénarios : c'est le changement le plus évident avant-après. Comme je l'ai dit, la question d'un dirigeant à 1 h du matin — « Que se passe-t-il au niveau du chiffre d'affaires et de la trésorerie si j'affecte X au marketing et que je maintiens Y effectifs ? » — est passée de plusieurs jours à quelques secondes.
• Consolidation des fournisseurs : les logiciels internes développés avec Claude ont déjà supprimé plusieurs postes de dépenses liés aux outils, notamment l'automatisation de la clôture, les achats et la gestion des tickets. Jusqu'à présent, nous avons économisé une dépense fournisseurs à six chiffres.

L'effet négatif a été la taxe liée au contenu médiocre généré par l'IA. Mais le mode d'échec ne venait pas des erreurs de l'IA ; il venait des humains qui diffusaient des résultats d'IA sans les vérifier. Le contenu médiocre produit par la finance érode discrètement la confiance et épuise rapidement vos meilleurs collaborateurs. Rien ne déclenche davantage un collaborateur très performant que la lecture d'un document auquel aucun humain n'a apporté sa contribution.

La solution était culturelle. Je dois montrer l'exemple et responsabiliser mon équipe. Elle doit savoir que je lis tout ce qu'elle me soumet.

Pourquoi les leaders financiers doivent d'abord se concentrer sur les fondations des flux de travail

Il y a une différence entre adopter l'IA et concevoir un système.

Ma première année a été consacrée au bricolage : construire des jouets, ajouter de l’IA à des flux de travail existants et accumuler des démonstrations impressionnantes. Presque tout était jetable. Les démonstrations mouraient avec leurs propriétaires, les invites restaient dans la tête des gens et rien ne s’accumulait.

Ce que je sais maintenant, c’est que les fondations passent en premier. Rendez le travail compréhensible pour l’IA avant d’automatiser quoi que ce soit. Formalisez les connaissances sous forme de compétences, verrouillez les sources de données et consignez chaque action. Un flux de travail médiocre reposant sur des fondations solides produit des effets cumulatifs. Une démonstration brillante sans fondations s’évapore.

Si je l’avais compris plus tôt, j’aurais pu éviter ce cycle improductif : des mois d’expériences ponctuelles qui n’ont produit aucun actif durable. J’aurais également pu acquérir des compétences rédactionnelles de responsable comptable dès le premier jour.

Conseils aux dirigeants financiers

Alors, quel est mon conseil ? Construisez les fondations en plaçant l’IA au premier plan. Exigez une qualité irréprochable, comme si les comptes en dépendaient, car c’est le cas. Et mobilisez vos collaborateurs là où ils surpassent la machine : le jugement, la responsabilité et le contact avec le monde réel.

L’organisation de demain ne sera pas une version plus petite et moins chère de celle d’aujourd’hui. Ce sera une équipe plus légère composée des meilleurs éléments, amplifiés par la technologie, et opérant à un niveau jusque-là impossible à atteindre.

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