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Intelligence artificielle et prévisions financières : où en sommes-nous

Comment l’IA peut-elle révolutionner les ERP et prévisions financières ?

Posté(e) par  Bozena Deschamps

Prévision, voilà bien un mot qui peut faire sens lorsque l’on parle d’Intelligence Artificielle (IA). En effet, les entreprises restent étroitement dépendantes de la pertinence de leurs prévisions budgétaires. Pourtant, tous les contrôleurs de gestion le savent, qui dit « prévision budgétaire » induit forcément des fluctuations du fait de l’instabilité de nos environnements économiques. C’est là que l’intelligence artificielle pourrait apporter une valeur ajoutée indéniable dans les années à venir. Pourquoi ? Comment ?

Plus d’automatisation pour des données budgétaires plus fiables

Les données financières liées aux opérations du quotidien et tout leur historique qui sont enregistrés dans l’ERP sont évidemment les informations de base nécessaires à un processus d’élaboration budgétaire réussi. Les premières applications concrètes de l’intelligence artificielle concernent donc l’automatisation des processus de saisie et la comparaison de données historiques entre elles.

De nombreuses tâches répétitives de saisie des données, de vérification de l’information et d’affectation peuvent désormais être réalisées automatiquement par des machines. Cette avancée représente un gain de temps important et permet d’éviter les erreurs inhérentes à toute manipulation humaine des données. Une aide précieuse pour l’équipe finance puisqu’assurer la fiabilité des données constitue l’un des principaux enjeux du directeur financier.

Les capacités de l’intelligence artificielle fonctionnent également comme une aide à la gestion. Intégrée dans les outils informatiques, elle permet par exemple de reconnaître et collecter les factures à partir de boîtes mails puis d’en extraire les informations utiles afin de les intégrer automatiquement dans les systèmes de gestion en respectant évidemment des phases de contrôle, comme par exemple de vérifier si des engagements existent pour ces factures.

Si l’automatisation des tâches représente à coup sûr un gain de temps pour un résultat optimal, l’IA dispose également de la capacité à comparer ces informations à toutes celles en historique pour déceler des similitudes avec des situations passées et anticiper ainsi des évolutions futures probables. Une certaine forme « d’intuition informatisée » qui pourrait séduire les directions financières...

L’Intelligence artificielle est aujourd’hui une vraie source de création de valeur

Le propre de l’IA est de s’inspirer des capacités du cerveau humain pour résoudre des problèmes ayant une complexité logique. En complément du potentiel offert par les données du Big Data, l'intelligence artificielle permet de valoriser les données pour aider les utilisateurs à résoudre des problèmes complexes.

Les algorithmes de Machine Learning détectent par exemple les modèles formés par les données de façon automatique, pouvant être utilisés pour établir des prévisions. L’intelligence artificielle est ainsi capable d'apprendre à partir des données enregistrées et de leurs modalités d’enregistrement. Elle fait progresser l’intelligence du système au fur et à mesure qu’il s’enrichit d’informations. C’est ainsi que des applications concrètes basées sur du Machine Learning sont aujourd’hui utilisées dans le secteur du Retail pour mieux prédire le nombre de produits qui seront vendus en fonction de nombreux facteurs hétérogènes.

Dans un grand groupe, on peut également prendre l’exemple d'un modèle d’IA capable de prédire le risque qu'une filiale soit confrontée à des difficultés financières en fonction de l’évolution de ses données de gestion. L’algorithme se mettrait à comparer des retards de facturation ou de paiements clients avec des données historiques issues d’autres filiales pour créer des modèles d’analyse et d’extrapolation financière. Il serait ainsi capable de mieux alerter la direction financière groupe ainsi que la filiale sur les risques encourus avant que les premiers symptômes financiers ne se manifestent.

L’IA augmente donc la capacité d’anticipation financière et stratégique d’une organisation, sur la base d’événements historiques réels. On comprend donc aisément qu’elle peut réellement aider les entreprises à réinventer leur gestion financière et devenir un véritable levier de compétitivité les aidant à disposer d’une longueur d’avance.

Mais ces promesses ne se réaliseront vraiment que si les entreprises acquièrent une certaine maturité technologique pour faire confiance aux machines et aller plus loin que la seule automatisation des processus transactionnels. Vouloir tout automatiser et avoir une activité qui repose totalement sur la donnée et les algorithmes peut encore faire peur, à juste titre. Pourtant, demain plus que jamais, anticiper ne sera pas une possibilité mais une nécessité pour tirer son épingle du jeu, alors autant commencer dès maintenant…

Jusqu’où l’intelligence artificielle pourra-t-elle aller ?

Aujourd’hui, les algorithmes d’intelligence artificielle sont prêts. La logique, la résolution des problèmes, l’apprentissage, c’est chose faite pour l’IA qui apprend au fur et à mesure qu’elle traite les données.

Intégrée au cœur de notre solution Prevero, l’IA apporte déjà des bénéfices concrets à ses utilisateurs :  les capacités de la solution assurent une vérification automatique des informations remontées sur la base des données historiques, détectent et informent l’utilisateur des anomalies de saisie ou de calcul.  Dès lors que l’on dispose d’une base de données avec des années d’activités en historique, les algorithmes d’intelligence artificielle ont rapidement une compréhension globale qui les aide à anticiper et prévenir les risques d’erreurs.

Les capacités de l’IA permettent également de fiabiliser la planification budgétaire par rapport à l’utilisation de méthodes statistiques traditionnelles : les paramètres utilisés pour établir les prévisions, qui étaient auparavant à connaître, sont désormais automatiquement choisis par le moteur.

Le défi d’ampleur reste maintenant de fixer les règles de gouvernance et les limites de cette nouvelle réalité. Si le RGPD a fixé des règles de protection des données personnelles, il reste encore à définir des codes déontologiques de leur exploitation… Comment les algorithmes pourront-ils collecter des informations à la fois privées et publiques hébergées et structurées par diverses entités et ensuite les croiser ?

Certains secteurs comme les banques ou les assureurs expérimentent déjà des projets Big Data empreint d’intelligence artificielle. Si un algorithme travaille sur les données d’entités qui ont déjà déposé le bilan pour qu’il identifie la combinaison des caractéristiques qui ont abouti à une telle situation, il pourra prévenir qu’une entreprise risque de se retrouver « dans le rouge ».

Et la liste des promesses ne s’arrête pas là : analyses automatisées des marchés, systèmes d'alerte de santé financière des clients et des fournisseurs, rapports de gestion, prévisions plus fines et en temps réel du chiffre d'affaires en fonction de données collectées sur internet. Les entreprises ont de quoi rêver... Pour que cela fonctionne, il faudra non seulement mettre en place les bons outils mais aussi les procédures de contrôle et de vérification autour.

 

Pour vous aider à fiabiliser vos prévisions, nous avons synthétisé dans l’Ebook ci-dessous les retours d’expérience et bonnes pratiques des directions financières, n’attendez pas pour le télécharger :

 

Bozena Deschamps

Specialized in complex IT Solutions, currently focused on Corporate Performance Management (CPM), Bozena helps customers realize their projects and improve their decision-making and control.

Unit4 Prevero is Corporate Performance Management (CPM) and Business Intelligence (BI) solution for planning, budgeting, forecasting, data analysis, dash boarding and reporting. Prevero solution cover financial and operational planning, project planning, HR planning, strategy planning, risk planning and financial consolidation. 

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