Lors de l’événement UniversFinance du 19 mai organisé par l’Agefi, IBM et le Crédit Agricole ont présenté un état détaillé de l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans les fonctions financières de grandes entreprises, principalement issues du secteur financier. Si les cas d’usage de l’IA sont nombreux, les mises en œuvre à grande échelle restent encore peu fréquentes.
- Les grandes entreprises financières explorent activement l’IA, mais seules quelques-unes ont déployé des solutions à grande échelle.
- Une large majorité des directeurs financiers prépare une stratégie IA, mais moins d’un tiers dispose d’équipes spécialisées et d’un pilotage clair.
- La question du retour sur investissement (ROI) est souvent négligée, malgré les attentes fortes en matière de gains de productivité.
L’IA au cœur des enjeux financiers : un état des lieux
Pour mesurer comment l’IA transforme les pratiques financières, le Crédit Agricole a lancé une étude en partenariat avec IBM, centrée sur les groupes bancaires et les grandes entreprises financières. Mohamed Dia, responsable organisation et projets, souligne que cette démarche s’inscrit dans le cadre du plan stratégique du groupe visant à accélérer l’usage, le partage et le déploiement à grande échelle de l’IA. L’objectif est double : sécuriser les processus financiers et renforcer l’efficacité opérationnelle. Cette enquête a impliqué plus d’une trentaine d’entretiens avec des groupes tels que BNP Paribas, Société Générale Assurances et Allianz, mais aussi des industriels comme Carrefour, Thalès et Renault.
Interrogés sur leur intérêt pour l’IA, tous les directeurs financiers consultés se sont montrés très impliqués, et la moitié d’entre eux a reconnu que des cas d’usage étaient déjà opérationnels ailleurs dans le secteur. Toutefois, seuls un tiers d’entre eux affirment posséder une organisation clairement dédiée à l’IA ou à la data au sein de leur fonction financière.
Du potentiel à la réalité : où en est le déploiement ?
Cette vaste enquête a recensé 177 cas d’usage étudiés, dont 70 ont abouti à une preuve de concept (POC), couvrant notamment la comptabilité et le contrôle de gestion. Pourtant, seuls une dizaine de ces cas ont été déployés à grande échelle. Ces chiffres, bien que modestes, reflètent la tendance mondiale observée par IBM, où l’IA est vue comme un levier stratégique, mais son adoption reste pour l’instant en phase expérimentale.
Près de 70 % des directeurs financiers sont en train d’élaborer un plan stratégique d’intégration de l’IA, mais seuls 30 % ont mis en œuvre au moins un projet à grande échelle. Cela montre que la réflexion stratégique précède souvent la mise en œuvre effective.
Une attention encore insuffisante au retour sur investissement
La majorité des décideurs financiers espèrent des gains importants de productivité grâce à l’IA. Pourtant, l’étude révèle que dans la moitié des POC, aucun calcul de retour sur investissement n’a été réalisé. Selon Vincent Delebarre, responsable chez IBM, ce manque de mesure concrète du ROI représente un risque : sans évaluation claire, la prise de décision et la priorisation des projets sont fragilisées.
Pour que l’intégration de l’IA soit efficace, il est indispensable d’associer une vision stratégique à une gestion rigoureuse. La maîtrise des outils technologiques et la souveraineté sur les solutions utilisées constituent également des enjeux majeurs.
Stratégie, souveraineté et compétences : les clés du succès
Les leaders repérés dans cette étude partagent une approche intégrée : ils disposent d’équipes spécialisées en IA et d’une stratégie clairement définie. Mohamed Dia insiste sur l’importance de distinguer entre la construction (build) et l’achat (buy) de solutions d’IA. De plus en plus de progiciels intègrent désormais des fonctionnalités d’IA, mais il est crucial, pour le Crédit Agricole, de s’assurer que ces technologies restent maîtrisées lors de leur acquisition.
Enfin, la formation des collaborateurs est un facteur clé, comme le montre un POC interne au Crédit Agricole qui a souffert d’une faible utilisation faute d’avoir suffisamment impliqué les utilisateurs finaux. La technologie seule ne suffit pas : il faut également des équipes capables d’utiliser efficacement ces outils d’IA.
Cet article est fourni à titre informatif et éducatif. Il ne constitue pas un conseil en investissement au sens de l’article L321-1 du Code monétaire et financier. Les rendements passés ne préjugent pas des rendements futurs. Consultez un conseiller en gestion de patrimoine pour une recommandation personnalisée.
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