L’IA générative, et la création de valeur dans la finance : quel potentiel ?

Perspectives du potentiel de l’IA dans la Finance

La vision de Stéphane BOUT, Directeur Associé Senior chez McKinsey et leader de QuantumBlack, AI by McKinsey

1. La création de valeur de l’IA

Au niveau de la fonction finance, le potentiel de l’IA s’applique à de nombreux champs : la planification stratégique, la trésorerie, le contrôle de gestion, la relation avec les investisseurs, les M&A et la gestion des risques.

A l’heure actuelle, une vingtaine de cas d’usage majeurs représentent 80 à 90% du potentiel de création de valeur. En plus de l’IA traditionnelle, l’IA générative contribue aux fameux “4 C” :

• Concision : Collecter des données non structurées, les interpréter et les synthétiser de façon immédiatement interprétable par l’humain : joue un rôle d’expert virtuel
• Création de Contenu : texte, image, vidéo, musique
• Conversation client : un chatbot intelligent et plus évolué que le chatbot initial
• Code : capacité à générer du code et des reportings en partant d’une information basique.

L’IA générative nous offre 2 valeurs ajoutées : d’un côté de l’automatisation sur les tâches récurrentes et chronophages qui prenaient le pas sur le temps passé à l’analyse, et de l’autre côté de l’augmentation. C’est à dire aider le Directeur Financier dans la production très rapide d’analyses intelligentes. Par exemple, en fusion/acquisition, il est possible de faire analyser le marché par l’IA, d’évaluer les sociétés concernées, et de demander la rédaction des 4 ou 5 opportunités à creuser sur les 200 ou 300 scannées.

2. Analyse de l’impact financier de la valeur

Depuis l’arrivée de l’IA générative en 2022, on constate que la majorité des entreprises en sont encore à l’expérimentation de l’IA avec mêmes certaines mises en doute parfois, donc un niveau de maturité très hétérogène. C’est un changement profond, qui demande du temps et les chiffres parlent d’eux-mêmes. Selon le State of IA mené par McKinsey, en fonction des investissements et de la valeur générée, on constate que seules 8% des entreprises ont réussi créer de la valeur à l’échelle (comme par exemple une amélioration significative de l‘Ebitda), 18% réalisent un impact financier moyen et 74% sont considérés comme retardataires n’arrivant pas à capturer un impact significatif de leurs investissements en IA.

Quatre clés de succès pour la mise en œuvre de projets d’IA Générative

Par Philippe Poirot, Industry Executive for Microsoft Financial Services Industry  

“ On est dans une révolution, et nous n’en sommes qu’aux prémices !  » s’exclame Philippe Poirot en ajoutant : « L’IA générative a atteint 100 millions d’utilisateurs en deux mois, alors que le smartphone a attendu entre 18 mois et deux ans pour atteindre le même chiffre. » Cette rapidité oblige les entreprises à aller chercher la croissance associée. Il met en lumière les conditions de réussite des projets d’IA générative, avec 4 enjeux à relever pour les entreprises.

Premièrement, identifier ses talents et les former à tous les niveaux, comme l’a évoqué Stéphane Bout plus haut. Ensuite oser l’innovation avec la nécessité d’un leadership éclairé et stimulant qui comprenne les opportunités immenses offertes par cette transformation : “ Les leaders doivent définir clairement ce qu’ils veulent faire avec l’IA générative, car la transformation part naturellement du haut.”

Et enfin intégrer la notion d’éthique et d’IA Responsable, une préoccupation de Microsoft depuis 2016 qui a dégagé 6 grands principes à respecter (responsabilité, transparence, équilibre, résilience, sécurité et inclusion).  » Donner un cadre clair de l’usage de l’IA générative, de la souveraineté au travers de la localisation des données, intégrer les notions d’éthique sont fondamentaux” insiste Philippe POIROT. Il se réjouit de voir que l’Europe se positionne sur le sujet avec l’AI Act, un règlement européen publié le 12 juillet 2024 visant à caractériser l’usage de l’intelligence artificielle en listant une échelle de risques associés.

Pour lui, les barrières évidentes qui empêchent l’adoption de l’IA sont donc le manque de vision stratégique des entreprises, l’absence de vraies compétences dédiées, l’inertie des managers sur le sujet, la peur de l’inconnu ou le manque de compréhension du potentiel de croissance.

Retrouvez ses propos dans l’article complet de DAF Mag : « L’IA générative, une révolution imminente pour les entreprises financières » : Philippe Poirot (Microsoft)

Et côté Cegid, quelles avancées ?

La vision d’André Brunetière, Chief Product and Technology Officer 

“ Se dire, en se projetant en 2030, l’IA ne passera pas par moi, c’est la même chose que dire, il y a 45 ans, l’informatique, ce n’est pas pour moi  !   »

Nous sommes dans une vraie odyssée, tel un long voyage plein d’aventures, où nous allons découvrir étape par étape (et nous n’en sommes qu’au tout début) cet univers

tellement puissant qu’est l’IA, et comment cela transforme notre relation avec le monde digital. C’est un changement énorme, un potentiel qu’on ne mesure pas encore.

Pourquoi cela va être long ? Car même si nous constatons un “effet whaou” la première fois, il n’est pas persistant à cause des erreurs, des réponses “à-côté”. Il va falloir prendre le temps d’entraîner l’IA, accepter un mode itératif pour qu’elle progresse réellement. Sinon, après la minute de fascination, le naturel revient au galop et on repart sur ses anciennes manières de faire.

Des changements de vision de la consommation de la donnée ! L’Ia générative permet de produire une synthèse d’informations qui sont dispersées. Ainsi l’utilisateur trouve un réel intérêt à la consommation de cette donnée : il choisit lui-même ce qui lui est utile. Et ce n’est pas toujours un reporting complet, hyper formaté et régulier, ce peut être beaucoup plus précis et ciblé. C’est à se demander si nous n’approchons pas de la fin des reportings systématiques ou des comptes-rendus de réunion envoyés à une liste pléthorique de destinataires. En effet puisque la donnée source va être accessible à tous, et chacun va pouvoir choisir comment/quand la produire et la consommer.

Chez Cegid, nous avons une volonté forte d’aller vers l’IA, avec de forts investissements, une approche itérative et beaucoup d’humilité ! En tant que professionnels de la data, nous devons exercer notre esprit analytique et critique par rapport à ce qui est présenté pour prévenir les hallucinations de l’IA, sur l’automatisation des tâches dans la Finance mais surtout sur les suggestions et les analyses de l’IA. Cegid Pulse, que nous lançons, est le fruit de ces premiers investissements. Cegid Pulse vous propose une expérience interactive avec des agents intelligents qui organisent des processus et analysent les datas pour vous.

Guillaume Réjou, Directeur Marketing Produit de Cegid, le confirme : “Cegid Pulse est hyper intuitif, avec un temps de réponse très rapide, tel un assistant que nous ne pourrions avoir humainement parlant.”