L’IA au service de l’analyse et du reporting financier

Plus de la moitié des décideurs financiers considèrent aujourd’hui que le reporting est la principale application de l’intelligence artificielle pour les équipes Finance (selon une étude OneStream 2023). 

Il est vrai que l’IA peut se révéler très utile pour accélérer et optimiser la phase de reporting. Surtout à une époque où les progrès en matière d’automatisation de la clôture comptable ouvrent la voie à un reporting produit en grande partie en temps réel. 

Des outils permettant d’analyser les données financières pour en extraire les bons indicateurs et aider les équipes Finance et les dirigeants à prendre les bonnes décisions business existent déjà sur le marché. 

Depuis le simple robot conversationnel qui va permettre à l’utilisateur d’explorer le contenu d’un dossier grâce à des requêtes, jusqu’à des outils plus évolués qui sont capables de passer en revue des états financiers, comme un contrôleur de gestion virtuel.

“Ces analyses peuvent être plus ou moins pertinentes selon le niveau d'entraînement du modèle, et il ne s’agit pas de dire que l’IA va remplacer l’humain pour toute cette mission d’analyse. Il faut garder un oeil critique sur les éléments présentés. Mais cela peut permettre de gagner beaucoup de temps”, explique Laura Pallier, cofondatrice de Regate by Qonto. 

L’IA est déjà employée dans les directions financières dans le cadre du reporting pour collecter les données, les nettoyer, les corriger et les cartographier. 

On retrouve aussi l’IA générative dans beaucoup d’outils proposant d’automatiser la réalisation de rapports financiers, depuis la collecte des données jusqu’à la mise en forme (réalisation de graphiques, rédaction de commentaires, etc.).

Une nouvelle génération d’outils de reporting est par ailleurs en train d’émerger. Il s’agit des plateformes dédiées à la gestion des données extra-financières, qui se développent notamment pour accompagner les évolutions réglementaires au niveau européen.

Point non négligeable : l'intégration de l'IA dans le reporting financier entraîne aussi une augmentation significative de la précision et de la vitesse de génération des rapports. 

Les systèmes d'IA sont capables de traiter de vastes ensembles de données avec une grande précision, minimisant les erreurs et les incohérences qui souvent présentes dans les rapports générés manuellement. 

Grâce à l'automatisation des tâches répétitives (comme la saisie de données à la main dans des feuilles de calcul), le processus de reporting est nettement accéléré, ce qui permet aux équipes Finance de répondre plus rapidement aux besoins des dirigeants, des investisseurs ou encore aux exigences réglementaires.

Employer les services d’un modèle d’IA pour aller explorer des données financières pose néanmoins la question de la confidentialité de ces données.

“On peut très bien utiliser ChatGPT pour faire des recherches dans ces données et pour gagner du temps dans le reporting. Néanmoins, il faut bien avoir en tête que ce n’est pas vraiment raisonnable, car on a aujourd’hui peu d’informations sur l’utilisation qui est ensuite faite de ces données par OpenAI, l’éditeur de ChatGPT. Mieux vaut se tourner vers un modèle Open Source, comme il en existe plusieurs”, prévient Vincent Bonnivard, chef d’équipe IA chez Probayes.

En matière de gestion des données financières, un autre élément doit être pris en compte : l'entraînement des modèles d’IA utilisés. 

“Pour fournir de bons résultats, il faut d’abord que les modèles d’apprentissage automatiques aient accès à des données pertinentes, en quantité suffisante”, précise Vincent Bonnivard. 

Il existe déjà sur le marché un certain nombre de solutions qui peuvent être personnalisées pour s’adapter au mieux à la réalité de tel ou tel business model.

La capacité des modèles d’IA à parcourir et analyser rapidement de grands volumes de données financières est très utile pour établir des rapports et obtenir une image fidèle de la santé financière d’une entreprise. 

Mais elle l’est aussi lorsqu’il s’agit d’anticiper et de construire des scénarios pour l’avenir. 

En analysant les historiques, l’IA peut se livrer à de la gestion prédictive, et devenir ainsi un redoutable allié pour la prise de décision ou encore pour la prévention des risques.