Depuis 2024, KPMG publie
son étude « IA dans la fonction finance », consacrée à l’évolution des usages
de l’intelligence artificielle au sein de la fonction Finance.
L’édition 2026, menée
auprès de plus de 1 000 entreprises dans 20 pays, dont 50 en France, met en
évidence un changement de dimension : 75 % des organisations intègrent
désormais progressivement l’IA dans la production de l’information financière,
contre 30 % en 2024.
Alors que l’adoption de
l’IA est largement engagée, les entreprises doivent transformer les
expérimentations et les cas d’usage ciblés en modèles capables de créer de la
valeur à grande échelle. 81 % des organisations anticipent ainsi une
utilisation active de l’IA dans leur fonction Finance dans les 18 prochains
mois.
Quelques chiffres clés
• 75 % des organisations intègrent désormais
progressivement l’IA dans la production de l’information financière ;
• Seulement 42 % des organisations disposent
aujourd’hui d’IA auditables dans leurs processus financiers ;
• Les entreprises disposant d’IA auditables
affichent des performances jusqu’à 3 à 6 fois supérieures sur certains
indicateurs.
De l’automatisation à
l’aide à la décision : l’IA change de rôle
Le premier enseignement
de l’étude révèle que les gains les plus importants ne se situent pas
nécessairement là où ils étaient le plus attendus.
Ils se concentrent
moins sur l’automatisation des processus que sur des activités à fort contenu
de jugement, comme la planification, la prévision ou l’analyse des risques.
Dans ces domaines, l’IA permet d’améliorer la qualité, la rapidité et la
pertinence des décisions. Les usages plus transactionnels progressent
également, mais génèrent des gains plus limités.
En France,
l’automatisation demeure toutefois particulièrement attendue :
• 36 % des répondants français citent
l’automatisation des processus financiers récurrents parmi les leviers à fort
potentiel, contre 32 % au niveau mondial ;
• Parallèlement, 32 % des répondants français
identifient l'accélération de l'analyse pour mieux décider comme une priorité
et 32 % l'accroissement de la productivité des équipes grâce aux assistants IA.
L’IA passe ainsi
progressivement d’un levier d’efficacité à un véritable outil d’aide à la
décision pour la fonction Finance.
Le passage à l’échelle
: nouveau défi des directions financières
Si l’adoption
s’accélère, les usages restent encore largement concentrés sur certains cas
d’usage ou certaines étapes des processus financiers. Le principal enjeu
consiste désormais à passer du pilote à l’échelle et à intégrer l’IA au
fonctionnement même de la fonction Finance.
Plusieurs obstacles
continuent néanmoins de ralentir cette transformation :
• 33 % des organisations font face à des enjeux
de qualité et d’accès aux données ;
• 31 % peinent à mesurer efficacement le ROI ;
• 29 % rencontrent des difficultés à intégrer
l’IA dans leur système d’information existant ;
• 24 % font face à des résistances internes et
à des enjeux de transformation.
La capacité à créer de
la valeur dépend ainsi de la maturité des entreprises sur cinq dimensions
complémentaires : les processus, la technologie, les données, les compétences
et la gouvernance.
L’IA agentique,
prochaine étape de l’industrialisation
Cette transformation
devrait être accélérée par l’émergence de l’IA agentique. Elle permet de
dépasser la logique de cas d’usage isolés pour orchestrer et coordonner
plusieurs tâches au sein de processus métiers de bout en bout.
D’ici 18 mois, 39 % des
organisations en France prévoient de déployer des mécanismes d’orchestration
agentique ou des architectures multi-agents.
La confiance,
lorsqu’elle repose sur la gouvernance, la traçabilité, les contrôles et la
supervision humaine, ne constitue donc plus uniquement un moyen de maîtriser
les risques : elle devient un levier de création de valeur et de performance.
Plus l’IA progresse,
plus le jugement humain devient déterminant
L’accélération de l’IA
ne réduit pas pour autant le rôle des professionnels de la Finance. Elle le
transforme.
Selon Xavier Niffle,
Associé KPMG France, en charge de l’innovation : « L'IA transforme
profondément la fonction finance, mais elle ne remplacera jamais le jugement
métier. Plus les modèles progressent, plus la capacité à interpréter,
challenger et décider redevient l'enjeu central. Le passage à l'échelle ne
réussira que si l'humain reste au cœur du dispositif, c'est lui qui donne du
sens à ce que produit l'IA. »
À mesure que les modèles prennent en charge davantage d’analyses, les équipes doivent être capables d’en interpréter les résultats, de les challenger et de déterminer quand s’y fier ou, au contraire, quand s’en écarter. KPMG observe ainsi un passage progressif du « human in the loop » au « human in the driver’s seat » : l’IA augmente la capacité de décision, mais la responsabilité finale demeure humaine.