50 solutions d’IA pertinentes pour les équipes Finance de TPE-PME selon Regate

Le nombre d’applications d’intelligence artificielle disponibles pour les équipes Finance se multiplie. Un premier panorama vient d’être établi par Regate, plateforme de gestion financière et comptable pour les TPE-PME et les cabinets d’expertise comptable.

Point important, dans cette étude, Regate souligne qu’il s’est attaché à ce que les solutions soient basées sur de vraies technologies d’IA (Machine Learning, Deep Learning, IA générative, traitement du langage naturel) et pas simplement sur le Big Data ou des règles automatiques car la confusion est vite présente. Dans ce Top 50 des outils d’IA pour les équipes Finance, 60% sont des solutions européennes dont plus de la moitié sont françaises ; 38% sont nord-américaines.

Cinq catégories de cas d’usage de l’IA en finance

Ce panorama fait apparaître 5 catégories de cas d’usage selon l’usage final qu’en feront les DAF et leurs collaborateurs en TPE-PME. Ces outils couvrent les principales missions des équipes Finance. On trouve ainsi un usage pour la simplification des tâches du quotidien. Ces solutions facilitent le tri des données, la rédaction d’emails ou de documents, la traduction, l’automatisation des comptes-rendus de réunions, la transcription et la synthèse de textes ou de vidéos. Ce sont des solutions « couteau suisse » afin de gagner en productivité sur les tâches génériques. Elles sont souvent basées sur des modèles d’IA générative.  

Autre catégorie, la maîtrise de la trésorerie, est un enjeu clé de toute entreprise. Ces outils servent à faciliter le contrôle des dépenses et la collecte des créances en optimisant les relances clients, en automatisant la catégorisation des recettes et des dépenses, en détectant en amont le risque de retard de paiement et en construisant des prévisionnels. Ces outils d’IA sont le plus souvent basés sur des algorithmes de Machine Learning (Apprentissage automatique).

Vient ensuite l’automatisation de la clôture comptable. Ces outils permettent d’automatiser les tâches les plus chronophages lors de la clôture comptable : le rapprochement bancaire, la saisie des écritures comptables… L’IA est alors présente dans des solutions historiques de production comptable (Cegid, Sage,…) et dans les nouveaux outils apparus ces dernières années.

Lutte contre la fraude et réalisation de reporting comptable

On trouve bien sûr la lutte contre la fraude. Ces outils vont permettre de sécuriser les données, les systèmes et les opérations. Les modèles d’IA de ces solutions sont entraînés pour détecter en amont les tentatives de fraudes, les faux documents ou les anomalies dans les transactions. D’autres outils vont faciliter les opérations juridiques, comme l’analyse des contrats fournisseurs par exemple.

Enfin, il y a les outils pour analyser et réaliser un reporting comptable. Ces solutions sont destinées à traiter et croiser les grands volumes de données pour en extraire des indicateurs pertinents et les restituer de manière digeste pour un humain. Regate attire l’attention sur le fait qu’il est nécessaire de privilégier les outils utilisant de réels algorithmes d’IA. Le label « IA » peut en effet être utilisé abusivement. Il faut se doter d’outils qui utilisent de réels algorithmes d’IA et qui sont capables d’apprentissage automatique, pour éviter les déceptions à l’usage à moyen terme.

Autre question récurrente pour toute solution informatique, il faut qu’elle s’intègre dans les flux de travail existants. Le plus brillant des outils d’IA ne servira à rien s’il ne peut pas communiquer avec les autres solutions logicielles utilisées par les DAF et leurs équipes. Il est par ailleurs vital d’être en capacité de rassembler la bonne data, tout en gardant un contrôle humain sur les opérations.

Trois critères de sélection des outils d’IA pour la Finance

Regate a référencé les 50 solutions d’IA les plus pertinentes sur la base de 3 critères :

Disponibilité et maturité : les outils doivent être disponibles sur le marché français et proposer une solution opérationnelle ;

Pertinence métier : la proposition de valeur doit être alignée avec les besoins réels et actuels des équipes Finance tels que l’automatisation de la clôture comptable ou du recouvrement des créances, l’analyse financière, la prévention des risques, le reporting, etc.

Et enfin, un critère technologique : les solutions doivent faire état de produits basés sur de vraies technologies IA (Machine Learning, Deep Learning, IA générative, traitement du langage naturel…) et pas simplement sur le Big Data ou les règles automatiques car la confusion est vite présente.