Tous les CFO que je rencontre sont confrontés à une pression similaire : le conseil d'administration veut de l'IA, les métiers veulent des réponses plus rapides et l'équipe finance en est encore souvent à effectuer des rapprochements avec des feuilles de calcul. La promesse de l'IA en finance est bien réelle. Mais l'écart entre cette promesse et ce que la plupart des entreprises sont en mesure de réaliser l'est tout autant.
Je pense que les responsables financiers ne devraient pas simplement se demander comment utiliser l'IA, mais également ce qui rendrait nos données suffisamment fiables pour l'IA.
Cette nuance est importante. Des données financières prêtes pour l'IA sont conçues pour un objectif business spécifique, ce qui permet de faire confiance à ce que l'IA produit à partir de ces données. Dans le domaine de la finance, c'est la différence entre avoir des transactions et être capable de justifier les chiffres.
Données financières : à la fois désorganisées et importantes
Les données financières sont désordonnées pour de bonnes raisons. Elles proviennent de multiples systèmes : ERP, CRM, paie, approvisionnement, outils de planification, banques, entrepôts de données, sans oublier les feuilles de calcul.
Nous traversons des réorganisations, des acquisitions, des lancements de nouveaux produits et des évolutions du plan comptable. Comme le business ne peut pas attendre, nous bricolons manuellement des solutions pour continuer à avancer.
C'est dans ce contexte compliqué que l'on nous demande aujourd'hui d'utiliser l'IA. Il n'est donc pas surprenant que tant d'initiatives peinent à aboutir.
Les incontournables des données financières prêtes pour l'IA
Lorsqu'Alteryx parle de données prêtes pour l'IA, je traduis cela en quelques principes non négociables. Pour les responsables financiers, c'est là que le concept devient concret.
Pour un usage précis, pas avec toutes les données
Les données prêtes pour l'IA doivent être adaptées à la décision ou au workflow en question. Si j'établis une prévision de trésorerie, je n'ai pas besoin de tous les champs de chaque table du grand livre.
Des données nettoyées et normalisées
L'IA ne fait pas abstraction des mauvaises entrées. Elle les amplifie souvent. Cela signifie que vos données doivent être dédupliquées, standardisées en fonction des dates, des devises et des unités, et structurées selon des hiérarchies cohérentes.
Données unifiées et contextualisées
Les données financières proviennent de multiples sources. Pour être exploitables par l'IA, elles doivent être combinées et enrichies afin que le jeu de données soit représentatif de la réalité de l'entreprise, au-delà des silos des systèmes.
Traçabilité et transparence
Les responsables financiers doivent être particulièrement vigilants sur ce point. Les données prêtes pour l'IA sont traçables, auditables et explicables, non seulement au niveau des résultats produits, mais aussi dans la manière dont elles ont été façonnées.
Gouvernance et contrôle
La préparation à l'IA relève autant de la gestion des risques que de la qualité des données. Les données prêtes pour l'IA doivent s'inscrire dans des processus contrôlés, et non dans une succession de feuilles de calcul dépendant d'une seule personne et d'opérations de copier-coller.
Gérabilité au fil du temps
C'est l'un des pièges les plus sous-estimés des initiatives IA. Un jeu de données nettoyé une seule fois n'est pas prêt pour l'IA s'il se dégrade dès qu'une nouvelle filiale est ajoutée, qu'une structure de centre de coûts évolue ou qu'une nouvelle source de revenus apparaît. Les données prêtes pour l'IA doivent être élaborées via des workflows pouvant être mis à jour et réexécutés de manière fiable, et non via des nettoyages ponctuels.
Où les données prêtes pour l'IA créent de la valeur en finance
C'est là que le concept devient concret. Les données prêtes pour l'IA font la différence entre signal et bruit dans certains des workflows les plus importants de la fonction finance, notamment :
- Accélération de la clôture : lorsque les données de la balance comptable, les correspondances, la logique intersociété et les règles d'exception sont standardisées, la fonction finance peut générer des alertes d'écart plus fiables et automatiser davantage le processus de clôture et de rapprochement.
- Prévisions de trésorerie : une meilleure interconnexion des données bancaires, des comptes client et fournisseur (AR/AP), des calendriers de facturation et des facteurs de saisonnalité rend les prévisions moins susceptibles d'être perturbées par des transactions manquantes ou mal classées.
- Détection des anomalies et des fraudes : des données fournisseur de référence de bonne qualité et fiables, ainsi que des cycles de paiement, des chaînes d'approbation et des rapprochements de bons de commande clairs permettent de réduire les faux positifs et d'accélérer les investigations en cas de problème.
- Qualité et fuite de revenus : lorsque les contrats, les factures, l'utilisation, les données CRM et les règles de crédit sont réunis de manière à refléter la réalité économique de l'entreprise, l'IA peut mettre en évidence des tendances importantes.
- Reporting narratif : ancrer les LLM dans des facteurs de variance soigneusement sélectionnés et rapprochés, ainsi que dans des définitions approuvées, permet aux équipes de produire des commentaires de manière responsable, dans des limites clairement définies.
Mieux préparer les données pour l'IA
Dans la plupart des entreprises, j'observe un point de friction constant entre les équipes d'ingénierie des données et de la finance. L'ingénierie maîtrise l'architecture, les pipelines et les plateformes. De son côté, la fonction finance maîtrise le contexte métier et la logique : reconnaissance des revenus, règles d'allocation, zones d'exception.
Les échanges entre ces équipes sont souvent lents et chaotiques. Les analystes bricolent des solutions alternatives fragiles, tandis que les équipes d'ingénierie accumulent des demandes de la finance pourtant essentielles.
Ce qui m'interpelle avec Alteryx, c'est que cette plateforme se situe précisément dans cette brèche. Elle permet aux équipes finance et aux analystes métier de créer des workflows reproductibles pour l'extraction, le nettoyage, la combinaison, l'enrichissement et la mise en forme des données pour des cas d'usage financiers spécifiques.
Alteryx met l'accent sur la transparence et la traçabilité, et s'appuie sur un modèle qui permet à l'IT de contrôler et à la finance d'exécuter. Tout aussi important, Alteryx aide les entreprises à mettre à profit leurs investissements actuels en matière d'ERP, d'entrepôt et de cloud pour l'analytique, l'automatisation et l'IA.
Pour vous lancer
Si vous voulez avancer sans tout transformer d'un coup, mon conseil pratique est simple : commencez à petite échelle, mais de la bonne manière.
- Choisissez un workflow très problématique et très répétitif (rapprochements, allocations, entrées pour les prévisions, packages de reporting).
- Définissez la notion de fiabilité : les règles de rapprochement, les seuils, les approbations et la piste d'audit dont vous avez besoin.
- Créez le jeu de données prêt pour l'IA, d'abord nettoyé, fusionné, contrôlé et reproductible.
- Ajoutez ensuite l'IA là où elle est utile (classification, résumé, explication des exceptions) au cœur du workflow, et non comme un outil isolé.
En résumé, des données prêtes pour l'IA constituent un standard opérationnel. C'est la condition pour généraliser l'IA sans augmenter les risques. Pour les directeurs financiers, c'est là le véritable objectif : non pas courir après le dernier outil, mais établir des fondations data fiables, qui rendent possibles une automatisation plus intelligente, de meilleures décisions et une performance financière durable.