Planification financière avec l'IA : une structure plutôt qu'un battage publicitaire

Les grands modèles linguistiques offrent des possibilités insoupçonnées, mais posent de nouveaux défis aux entreprises : Par où commencer ? Comment les structurer ? Comment rendre le retour sur investissement réellement mesurable ? Outre la technologie, il faut donc une stratégie d'implémentation solide et surtout une expertise d'accompagnement spécialisée. L'IA est devenue la transformation technologique déterminante de notre époque.

Les technologies d'IA et les Large Language Models (LLM) sont des outils puissants, y compris dans le domaine de la planification financière. Ainsi, la SAP Business Technology Platform est un bon exemple d'utilisation de l'IA dans les entreprises, où plusieurs composants sont combinés en une solution unifiée. Cela permet ensuite de relever des défis commerciaux réels tout en répondant aux exigences de sécurité, de gouvernance et d'évolutivité.

Les directeurs financiers augmentent les investissements en IA

Mais les entreprises sont confrontées à un paradoxe : alors que l'adoption de l'IA progresse rapidement, les retours sur investissement mesurables restent difficiles à appréhender pour beaucoup. Une étude approfondie menée en 2025 par le Boston Consulting Group auprès de plus de 280 directeurs financiers montre que seules 45 % des entreprises parviennent à quantifier le retour sur investissement (ROI) de leurs initiatives d'IA, même si 78 % des directeurs financiers prévoient d'augmenter leurs investissements dans l'IA au cours des 12 à 18 prochains mois. Ce fossé entre l'enthousiasme pour la mise en œuvre et la valeur réalisée souligne un fait important : la technologie seule ne garantit pas le succès.

Les LLM ont besoin de structure

Le défi pour les entreprises est que les LLM sont si nouveaux que les processus de travail et les ensembles d'outils établis n'en sont qu'à leurs débuts. Les logiciels traditionnels disposaient d'interfaces définies, de fonctions prédéfinies et de limites opérationnelles claires. Les LLM, en revanche, offrent une flexibilité quasi illimitée - une caractéristique qui s'avère aussi puissante que déroutante. En l'absence d'une structure appropriée, cette flexibilité se traduit par des résultats incohérents, des hallucinations et des utilisateurs frustrés qui attendent de la magie mais n'obtiennent que de la médiocrité.

Bien que les LLM représentent un changement fondamental dans l'approche de l'automatisation des entreprises, il est essentiel de comprendre leur nature pour réussir leur mise en œuvre : Un LLM est comparable à un brillant diplômé d'université, doté de compétences remarquables. Il comprend le contexte, traite le langage naturel, reconnaît les modèles et génère des connaissances.

Toutefois, comme tout nouveau collaborateur, il a besoin d'être guidé, structuré et de bénéficier d'un environnement adéquat pour créer de la valeur ajoutée. Dans le domaine de la consolidation financière SAP, la différence entre le succès et l'échec réside donc souvent dans la stratégie de mise en œuvre et donc dans les conseils d'experts.

Tout comme le déploiement d'un logiciel d'entreprise nécessite plus qu'une simple installation, la réalisation du potentiel de transformation de l'IA exige une compréhension approfondie, à la fois des possibilités technologiques et des processus commerciaux sous-jacents. Les consultants spécialisés dans la mise en œuvre de l'IA apportent des méthodes éprouvées, des références sectorielles et une expérience pratique qui permettent de réduire le temps de retour sur investissement tout en évitant les erreurs courantes. Ils agissent en tant qu'architectes de la transformation et conçoivent des solutions qui mettent en adéquation les possibilités technologiques et les objectifs commerciaux. En ce qui concerne l'utilisation des LLM, le rôle du conseiller passe de celui d'implémentateur à celui de formateur :

Il peut être considéré comme un enseignant hautement spécialisé qui comprend à la fois le potentiel de l'élève (le LLM) et le programme d'études nécessaire à sa réussite (les processus d'entreprise). Il sait comment structurer les invites de manière cohérente, quand utiliser différents modèles pour des tâches spécifiques et comment créer des boucles de rétroaction qui améliorent les performances au fil du temps. Plus important encore, il comprend que la réussite exige plus que de la technologie - elle exige de nouvelles façons de penser le travail lui-même.

Processus de travail axé sur les objectifs

Deux concepts importants apparaissent dans ce cadre éducatif : le mode agent et le Model Context Protocol (MCP). Dans le mode agent, l'IA va au-delà des Q&A vers des flux de travail ciblés : Le modèle maintient le contexte sur plusieurs étapes, orchestre des appels d'outils ciblés (par exemple API ERP, services de reporting de groupe, requêtes de base de données), évalue les retours et adapte le plan de manière itérative (principe ReAct „Reason-Act-Observe“). La gestion du contexte est déterminante :

Ce n'est pas seulement la demande immédiate qui compte, mais l'ensemble du processus commercial, les modèles historiques et l'image cible. Sans une gestion propre du contexte et des outils, même les LLM les plus puissants fournissent rapidement des réponses génériques - avec lui, en revanche, les agents peuvent par exemple récupérer des soldes, analyser des différences de CI, simuler des écritures et documenter les résultats de manière sûre en termes d'audit.

Le Model Context Protocol (MCP) s'adresse à la couche d'intégration/outil : il standardise la manière dont les applications LLM accèdent de manière sûre et compréhensible aux systèmes et sources de données externes - y compris les définitions de schémas, les autorisations, la gouvernance et les exigences de performance. En bref, le MCP est „l'USB-C pour les applications d'IA“ et la différence entre une IA qui ne parle que de consolidation financière et une IA qui l'effectue via des appels d'outils définis avec des données d'entreprise réelles. Le soutien croissant de l'industrie souligne sa pertinence pour les scénarios d'entreprise.

Analyse de consolidation prédictive

Deux exemples pratiques illustrent la valeur ajoutée que l'utilisation de l'IA et des LLM apporte aux entreprises lorsque la mise en œuvre est accompagnée par des experts. Par exemple, si les entreprises sont confrontées au défi d'une consolidation réactive et que les problèmes ne sont identifiés qu'après leur impact sur les états financiers, elles ont besoin de fonctions prédictives pour anticiper et prévenir les problèmes de consolidation.

C'est là qu'intervient une analyse de consolidation prédictive basée sur l'IA : en intégrant des modèles d'ensemble qui combinent l'analyse de séries temporelles avec la détection d'anomalies et un agent de surveillance qui analyse en permanence les indicateurs de qualité des données, prédit les erreurs de consolidation probables, recommande des mesures préventives et suit l'efficacité des solutions, les entreprises obtiennent de grands succès :

Dans la pratique, cela a permis d'éviter 85 % des erreurs de consolidation avant la fin du mois, de réduire les corrections d'urgence de 90 % et d'obtenir des cycles de clôture 30 à 50 % plus rapides avec une plus grande précision des résultats. L'introduction d'une surveillance autonome de la conformité permet de réduire ces risques pour lesquels les exigences réglementaires varient selon les juridictions et qui nécessitent donc souvent une surveillance manuelle importante.

Un modèle LLM spécifique, formé aux textes réglementaires et aux politiques d'entreprise, et un MCP qui établit des liens avec les bases de données réglementaires externes ainsi qu'avec les référentiels de politiques internes et les cadres de contrôle, créent une architecture de solution qui permet de réduire considérablement les efforts de surveillance manuelle. Cette structure permet de créer une automatisation des flux de travail qui surveille les changements réglementaires, évalue leur impact sur les processus actuels, recommande les ajustements de contrôle appropriés et génère des rapports de conformité.

Dans la pratique, cela a permis de réduire de 80 % les efforts manuels des équipes de conformité, de détecter cinq fois plus rapidement les changements réglementaires et d'atteindre des taux de conformité de plus de 99 % avec des pistes d'audit complètes.

Conclusion

L'intelligence artificielle et les grands modèles de langage ont le potentiel de transformer fondamentalement la planification et la consolidation financières. Pour cela, il faut toutefois que la mise en œuvre soit structurée, ciblée et qu'elle s'appuie sur une expertise technique.

La véritable valeur ajoutée ne provient pas de la technologie seule, mais de la combinaison intelligente des LLM, des processus commerciaux et des exigences spécifiques à l'entreprise. Des concepts tels que le mode agent et le Model Context Protocol montrent comment l'IA peut aller au-delà de la simple automatisation. Pour exploiter pleinement son potentiel, il faut non seulement des outils modernes, mais aussi de nouvelles façons de penser et des partenaires solides à ses côtés.

Continuer vers l'inscription du partenaire :