AI for finance teams: How to future-proof your financial processes

L'intelligence artificielle (IA) a profondément transformé le mode de fonctionnement des entreprises, et le rythme de cette évolution ne cesse de s'accélérer. Dans tous les secteurs, les entreprises ne se contentent plus d'explorer le potentiel de l'IA, mais la déploient désormais dans leurs processus financiers clés.

Par Qvalia | Mis à jour en juin 2026 | 18 min de lecture

Nous sommes entrés dans l'ère de l'IA générative, qui s'appuie sur des réseaux neuronaux de type « Transformer » et des mécanismes d'attention permettant aux systèmes d'IA de traiter d'énormes quantités de données, d'identifier des schémas complexes et d'accomplir des tâches spécialisées avec une grande précision. Les modèles de pointe actuels produisent du texte, du code, des images, des fichiers audio et vidéo, et sont capables de résoudre des problèmes en plusieurs étapes d'une manière qui était encore inimaginable il y a seulement quelques années.

La prochaine grande avancée — déjà bien engagée — réside dans l'IA agentique: des systèmes autonomes qui ne se contentent pas de répondre à des instructions, mais qui planifient, agissent et exécutent des processus complexes avec une intervention humaine minimale. L'avantage concurrentiel à court terme réside dans la maîtrise des technologies déjà disponibles.

Ce qui reste constant à chaque étape de l'évolution de l'IA, c'est que ceux qui disposent de données propres, structurées et accessibles seront les premiers à en tirer profit. La gestion des données n'est pas une simple condition préalable fastidieuse à l'IA : c'est le fondement sur lequel repose l'avantage concurrentiel de l'IA.

L'utilité des algorithmes d'IA dépend entièrement de la qualité des données sur lesquelles ils sont entraînés. Les entreprises qui disposent de données facilement accessibles et de grande qualité sont bien placées pour adopter les derniers outils d'IA — et pour tirer parti des avancées futures à mesure qu'elles apparaissent. Les données sont en train de devenir l'un des actifs les plus précieux des entreprises, et c'est grâce à la gestion des données que l'on s'assure de tirer pleinement parti de cette valeur.

Dans ce guide, nous expliquons pourquoi une gestion des données évolutive est indispensable pour tirer pleinement parti des systèmes d'IA actuels et futurs. Il est facile de s'enthousiasmer pour l'IA ; ce qui compte, c'est de mettre en place dès maintenant les processus adéquats afin d'être prêt à exploiter ces systèmes. En bref : se préparer à l'IA.

Comment sommes-nous passés des débuts de l'informatique à une époque où l'IA est capable de prendre en charge un large éventail de tâches dans le domaine de la finance et au-delà ? Même s'il est tentant de considérer l'IA comme une innovation récente, il s'agit en réalité du fruit de plusieurs décennies de recherche et de développement.

Le domaine de l'intelligence artificielle a véritablement pris son essor après la Seconde Guerre mondiale. Des scientifiques et des visionnaires tels qu'Alan Turing et John McCarthy ont perçu le potentiel de l'utilisation des machines pour automatiser des tâches, analyser des données et formuler des prévisions fondées. L'intérêt précoce pour l'intelligence artificielle a entraîné des avancées significatives dans le domaine de l'informatique, et bien que l'intelligence artificielle se soit révélée plus complexe que prévu initialement, des progrès progressifs ont progressivement montré ce qu'il était possible de réaliser.

Chaque étape de l'évolution de l'IA se caractérise par une évolution dans la manière dont les machines apprennent et traitent les données. Dans le secteur financier, cette évolution s'est concentrée sur le traitement de données structurées afin d'entraîner des algorithmes à des tâches spécifiques — une combinaison tout à fait naturelle, puisque les processus financiers produisent en permanence ce type de données.

Les modèles et techniques d'IA ont un impact croissant sur le secteur financier, offrant des outils sophistiqués pour analyser les données transactionnelles, les données de référence, les registres comptables et bien plus encore. Voici les principales technologies utilisées aujourd'hui dans le domaine de la finance.

Modèles d'apprentissage automatique (ML). Les modèles d'apprentissage supervisé, tels que l'analyse de régression, permettent de prédire les tendances futures à partir de données historiques. Les modèles d'apprentissage non supervisé, quant à eux, regroupent les données en clusters significatifs à des fins d'analyse de la clientèle et d'évaluation des risques.

Modèles d'apprentissage profond. Les réseaux neuronaux — notamment les réseaux neuronaux profonds (DNN), les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN) — sont particulièrement efficaces pour la reconnaissance de formes complexes, ce qui les rend particulièrement adaptés à la détection des fraudes, à l'analyse du comportement des clients et à l'analyse prédictive.

ModèlesLarge et modèles de raisonnement. Les modèles linguistiques Large (LLM) traitent et génèrent des textes de type humain, ce qui permet l'analyse de documents financiers, le conseil automatisé et la révision de contrats. Les modèles de raisonnement — formés à la réflexion logique en plusieurs étapes — sont adaptés à l'analyse des éléments probants en matière d'audit, à l'évaluation de la situation fiscale et à la modélisation de scénarios complexes où la précision prime sur la rapidité.

Systèmes d'IA agentique. Systèmes d'IA conçus pour exécuter de manière autonome des séquences d'actions, utiliser des outils et interagir avec des systèmes externes. Dans le domaine des opérations financières, les systèmes agentiques peuvent gérer des flux de travail de bout en bout — de la réception des factures à la gestion des exceptions, en passant par le paiement — sous la supervision humaine à des points de contrôle prédéfinis.

Traitement du langage naturel (NLP). Utilisé pour analyser des documents financiers, des rapports et des communications afin d'en tirer des informations utiles, de réaliser des analyses de sentiment ou d'automatiser les interactions avec le service client.

Arbres de décision et forêts aléatoires. Utiles pour les tâches de classification et de régression telles que la notation de crédit, l'évaluation des risques et la segmentation de la clientèle.

Modèles d'analyse de séries chronologiques. Des modèles tels que les modèles ARIMA permettent de prévoir des indicateurs financiers et d'analyser les tendances temporelles sur les marchés financiers et dans les flux de trésorerie.

Apprentissage par renforcement. Utilisé dans le trading algorithmique pour élaborer des stratégies visant à maximiser les rendements à partir de données historiques et en temps réel.

Modèles de détection des anomalies. Identifier les valeurs aberrantes ou les schémas inhabituels dans les transactions financières qui pourraient indiquer une fraude ou des erreurs dans les données.

Modèles basés sur des graphes. Efficaces pour détecter des relations et des réseaux complexes — par exemple, pour mettre au jour des activités frauduleuses grâce à l'analyse des réseaux de transactions.

Le choix du modèle dépend de l'application financière concernée, de la disponibilité des données et du niveau de précision souhaité. Dans la pratique, les systèmes d'IA financière combinent généralement plusieurs approches.

Les entreprises du secteur des services financiers étudient activement comment l'IA peut apporter une valeur ajoutée à leurs activités. Mais se concentrer sur les derniers algorithmes ne suffira pas si les données sur lesquelles ils s'appuient sont de mauvaise qualité, non structurées ou incohérentes. Les algorithmes ne sont que des coquilles vides : ils ont besoin de données de qualité pour être utiles.

Il ne faut pas se concentrer uniquement sur la technologie, mais aussi sur la manière de préparer les données et de les rendre accessibles pour les applications actuelles et futures — ainsi que sur la manière de les exploiter en collaboration avec des partenaires commerciaux. Les données collectées et traitées correctement aujourd’hui peuvent répondre à pratiquement tous les besoins futurs.

La normalisation des données consiste à organiser et à uniformiser tant les données structurées (feuilles de calcul, bases de données) que les données non structurées (e-mails, fichiers PDF) dans un format cohérent qui facilite leur utilisation et leur analyse. Les données structurées sont indispensables aux algorithmes d'IA actuels et à court terme. La conversion des données non structurées en formats structurés reste une priorité pour toute organisation souhaitant tirer parti des outils d'IA.

Exemples de données non structurées dans le domaine financier :

Exemples de données structurées dans le domaine financier :

La mise en place et la gestion d'un processus de traitement des données — consistant à extraire des informations utiles de formats non structurés pour les convertir en données structurées — sont essentielles pour toute entreprise prête à adopter l'IA.

Même le meilleur algorithme d'IA n'est qu'une coquille vide s'il ne s'appuie pas sur des données de qualité. Les processus génèrent en permanence des données, et les algorithmes d'IA actuels et futurs apprendront de ces données pour accomplir leurs tâches avec précision et efficacité.

Ce ne sont pas n'importe quelles données qui comptent : leur qualité, leur quantité et leur diversité déterminent l'efficacité de l'IA dans l'optimisation des opérations. Les pratiques de gestion globale des données mettent l'accent sur la nécessité de veiller à ce que les données soient échangées entre partenaires commerciaux sous forme de messages commerciaux électroniques. Lorsque cela s'avère nécessaire, il est essentiel de nettoyer ou de convertir les données non structurées en formats structurés. Il est tout aussi crucial de briser les silos de données : on ne peut se permettre de compromettre la qualité ou la continuité lors du transfert de données entre les systèmes et les processus.

Les données doivent être considérées comme un atout stratégique, aussi précieux que les ressources humaines ou les équipements matériels. Les entreprises qui adoptent cette approche se forgent un avantage concurrentiel croissant à mesure que l'IA continue d'évoluer.

La valeur stratégique ne réside pas seulement dans l'apprentissage de nouveaux algorithmes, mais aussi dans la possibilité d'assurer un apprentissage continu pour des modèles de plus en plus précis. Prenons l'exemple de Google, qui a adopté dès ses débuts une vision à long terme des données, en stockant des données de recherche et de cartographie qui n'avaient pas de valeur immédiate, car l'entreprise savait qu'elles en auraient plus tard. Votre stratégie actuelle de gestion des données devrait s'inspirer de cette même approche : les données d'aujourd'hui sont au service des avancées technologiques de demain.

Vos données d'entreprise ont une grande valeur en interne, mais aussi en externe, pour vos partenaires commerciaux. Les données échangées entre partenaires commerciaux sont essentielles pour garantir des flux de données structurés et de haute qualité. Nous assistons à l'émergence d'écosystèmes axés sur le partage et l'exploitation des données entre les entreprises et les pouvoirs publics : l'infrastructure du digitale .

Traditionnellement, les entreprises utilisaient les services VAN réseau à valeur ajoutée) pour envoyer et recevoir des messages commerciaux, tels que des factures électroniques et E-commandes les normes EDI. Les nouvelles technologies — conçues pour favoriser la normalisation et une large connectivité — ont considérablement simplifié l'accès à ces services pour les entreprises de toutes tailles.

Peppol (Pan European Public Procurement Online) is an initiative aimed at standardizing digital communication between companies and governments. It is a significant opportunity for businesses to begin gathering structured data for AI algorithms — and, increasingly, a regulatory requirement.

Peppol est un exemple de réseau d'entreprise : il s'agit d'une infrastructure dédiée aux données structurées et aux processus liés aux transactions. D'autres réseaux et solutions, tels que Electronic Data Interchange EDI) point à point et les réseaux à valeur ajoutée (VAN), adoptent une approche similaire pour assurer le partage sécurisé des données entre les entreprises et les administrations publiques.

L'adoption de Peppol pour la facturation et le partage de documents donne accès à une riche source de données structurées. Les données générées par les processus liés à Peppol présentent un format et une structure uniformes entre les entreprises et les administrations publiques, ce qui contribue à créer une chaîne de données solide qui alimente les algorithmes d'IA aujourd'hui et à l'avenir.

Les exigences externes en matière de données structurées émanant des pouvoirs publics, des fournisseurs et des clients constituent déjà un moteur des investissements dans la gestion des données. Les obligations réglementaires se multiplient et ne sont pas près de s’atténuer. Les collectivités territoriales et les entreprises exigent également une classification des données dans le cadre de dispositifs tels que les contrôles continus des transactions (CTC). L’échange de données selon des normes établies telles que Peppol positionne votre entreprise comme un maillon précieux et fiable de la chaîne de données émergente.

The EU Artificial Intelligence Act — in force since August 2024 and progressively applicable through 2025–2026 — is the world’s first comprehensive AI regulation. It has direct implications for financial services companies deploying AI, and any AI readiness strategy must account for it.

La loi classe les applications d'IA en différents niveaux de risque. Plusieurs applications couramment utilisées dans le secteur des services financiers relèvent de la catégorie à haut risque, notamment :

Ce que signifie concrètement la classification «à haut risque» : les systèmes d'IA relevant de ces catégories doivent faire l'objet d'évaluations de conformité, disposer d'une documentation technique détaillée, mettre en place des mécanismes de contrôle humain, être enregistrés dans la base de données de l'UE sur l'IA et satisfaire aux exigences de transparence avant leur mise en service.

Cela ne constitue pas un obstacle à l'adoption de l'IA : il s'agit d'un cadre réglementaire qui récompense les organisations ayant mis en place une gouvernance des données bien établie. Les entreprises qui ont déjà investi dans des données structurées, des pistes d'audit et une traçabilité claire des données trouveront la mise en conformité avec la loi européenne sur l'IA nettement plus aisée que celles qui partent de zéro.

Adopter une approche axée sur les données pour bâtir une entreprise résiliente est essentiel pour assurer la pérennité de la gestion des données. Les données d'aujourd'hui peuvent servir les avancées technologiques de demain, mais seulement si vous les collectez et les structurez correctement dès le départ.

Les données en temps réel transmises en continu aux algorithmes d'IA permettent d'obtenir des informations et des prévisions actualisées. Cela nécessite de passer de processus par lots à des processus continus afin de soutenir une boucle de rétroaction pour les algorithmes d'IA. Les processus en temps réel permettent à l'entreprise de gérer et d'analyser les transactions au fur et à mesure qu'elles se produisent, ce qui facilite la réduction des risques, les prévisions et les ajustements ponctuels.

Prenons l'exemple d'une punchout pour illustrer comment la numérisation et la standardisation des données transforment un processus :

La normalisation des données désigne un ensemble de processus et d'outils qui permet à vos équipes de collecter et de traiter les données de manière cohérente à l'échelle de l'organisation, grâce au respect systématique des mêmes conventions en matière de nommage et de mise en forme. Ces normes servent également de base aux métadonnées — c'est-à-dire les données sur vos données — qui décrivent leur provenance, la date de leur modification et leurs liens avec d'autres enregistrements. Ces métadonnées s'avèrent essentielles lors de l'entraînement des modèles d'IA ou de l'audit des décisions prises par l'IA.

Peppol BIS — la norme de format utilisée au sein du réseau Peppol — est un excellent exemple de normalisation des données à grande échelle. Le Code normalisé des produits et services des Nations Unies (UNSPSC) propose une taxonomie largement répandue pour la normalisation des données relatives aux produits et services, offrant ainsi un cadre de classification qui améliore l'efficacité opérationnelle et permet des analyses interorganisationnelles.

Les entreprises sont de plus en plus confrontées à un problème croissant : la prolifération des données. Celles-ci sont dispersées et cloisonnées entre les clouds privés et publics, les applications SaaS et les terminaux périphériques, et présentent souvent des formats, des modes de stockage et des contrôles d'accès différents. Cette prolifération des données entrave considérablement toute application de l'IA, même les analyses les plus simples.

Pour y parvenir, il faut mettre en place une gouvernance des données globale, c'est-à-dire un processus global de gestion de l'exactitude, de la disponibilité et de la sécurité des données à l'échelle de l'organisation. Un programme de gouvernance des données définit la manière dont les données doivent être gérées tout au long de leur cycle de vie : collecte, stockage, utilisation et destruction. Une gouvernance rigoureuse permet également de mettre en place les pistes d'audit et la documentation nécessaires pour se conformer à la loi européenne sur l'IA.

Les processus cloisonnés génèrent des données cloisonnées, et ces deux éléments entravent un déploiement efficace de l'IA. L'intégration de différents systèmes informatiques et outils SaaS permet d'éviter la prolifération des données et offre aux outils d'IA ainsi qu'aux employés une visibilité sur l'ensemble du parc de données. La collaboration interdépartementale améliore à la fois la quantité et la qualité des données d'entreprise.

Mais la collaboration ne se limite pas au niveau interne : les partenaires, les clients et les réseaux d'affaires tels que Peppol ouvrent la voie à une toute nouvelle approche des transactions B2B, de la communication et de l'échange de documents. Les données structurées issues de ces transactions permettent à votre entreprise de tirer rapidement parti des dernières avancées en matière d'IA.

Le lancement d'un projet d'IA dans le secteur financier nécessite la mise en place d'une équipe pluridisciplinaire afin de s'assurer que le projet s'aligne sur les objectifs commerciaux, qu'il est techniquement réalisable et qu'il respecte les exigences légales et de conformité, notamment la loi européenne sur l'IA. Les principaux rôles à pourvoir sont généralement les suivants :

Order-to-cash (O2C) and purchase-to-pay (P2P) are among the most suitable processes for AI implementation. They involve multiple steps, cross-departmental collaboration, and often rely on manual tasks that hinder efficiency. While automation has already reduced some repetitive work, AI — and increasingly agentic AI — holds immense potential to transform these workflows further.

Évaluation dynamique de la solvabilité. L'IA combine des données provenant de diverses sources — tendances du marché, historique de paiement, habitudes de transaction — pour réaliser des évaluations dynamiques de la solvabilité. Grâce à ses capacités d'auto-apprentissage, ces évaluations gagnent en précision au fil du temps, aidant ainsi les entreprises à réduire les risques de crédit liés aux commandes entrantes.

Comptabilité assistée par l'IA. La comptabilité assistée par l'IA exploite de vastes ensembles de données — registres de transactions, mises à jour réglementaires, habitudes de dépenses — afin d'améliorer la précision et de rationaliser les processus financiers. En automatisant les tâches sujettes aux erreurs, telles que les rapprochements, le traitement des factures et les calculs fiscaux, l'IA réduit les erreurs humaines tout en s'améliorant continuellement grâce à l'apprentissage automatique.

Aide à la décision et analyse de données. La catégorisation des données basée sur l'IA transforme les données financières brutes en informations exploitables en les classant et en les organisant de manière intelligente à partir de diverses sources, telles que les factures, les transactions et les écritures comptables. En identifiant les schémas et les corrélations, l'IA permet une analyse plus approfondie et met en évidence des tendances qui, sans cela, passeraient inaperçues.

Apprentissage des flux de travail. Contrairement à l'automatisation basée sur des règles, l'IA apprend en permanence à partir de nouvelles données, identifiant des schémas récurrents et améliorant ses réponses au fil du temps. Les systèmes d'IA agentique sont désormais capables de gérer de manière autonome et avec une précision croissante des flux de travail comportant de nombreuses exceptions — litiges avec les fournisseurs, circuits de validation, demandes de crédit des clients.

Prévisions de trésorerie en continu. La capacité de l'IA à intégrer un large éventail de données — allant des taux d'intérêt actuels et des fluctuations monétaires à l'ancienneté des factures et au comportement de paiement des clients — permet d'établir des prévisions de trésorerie mises à jour en continu, plutôt que des instantanés périodiques principalement liés aux rapports de ventes.

Détection et prévention de la fraude. La fraude dans le processus O2C peut s'avérer extrêmement coûteuse : les marchandises peuvent être expédiées avant même qu'une transaction frauduleuse ne soit détectée. L'IA analyse en permanence les systèmes internes et les données externes relatives à la fraude afin d'identifier les schémas anormaux et de signaler les transactions à examiner avant leur exécution.

Gestion comportementale du crédit. L'IA permet d'analyser les schémas de communication et le ton des messages afin de mieux cerner le comportement de paiement des clients, ce qui facilite la prise de décisions en matière d'octroi de crédit et la mise en place d'accords de paiement sur la base de critères préétablis.

En 2026, le paysage de l'IA a évolué bien au-delà de ce que de nombreux analystes avaient prédit il y a seulement quelques années. Plusieurs modèles de pointe font désormais preuve de vastes capacités de raisonnement dans divers domaines, ce qui incite les principaux laboratoires d'IA à annoncer des avancées majeures en matière d'IA générale (AGI) — même si les définitions restent controversées et que le débat sur la signification réelle de l'« intelligence générale » se poursuit. Le débat pratique n'est plus de savoir si l'AGI verra le jour, mais plutôt ce qui viendra après et comment aligner des systèmes de plus en plus puissants sur les objectifs commerciaux.

Dans le domaine des opérations financières, l'évolution la plus révolutionnaire n'est pas d'ordre philosophique, mais bien pratique : il s'agit de l'IA autonome. Les systèmes d'IA capables d'exécuter de manière autonome des flux de travail en plusieurs étapes — traitement des factures de bout en bout, gestion des exceptions fournisseurs, simulation de scénarios de trésorerie — sont aujourd'hui déployés à grande échelle au sein des principaux services financiers. C'est là que l'IA passe du statut d'outil de productivité à celui d'infrastructure opérationnelle.

La capacité multimodale — qui permet de traiter et de générer du texte, des images, des données, de l'audio et de la vidéo au sein d'un même modèle — est désormais une fonctionnalité de base de tous les principaux systèmes d'IA de pointe. Pour les équipes financières, cela signifie qu’un seul workflow IA workflow traiter un contrat numérisé, en extraire les clauses clés, effectuer des recoupements avec une base de données et signaler les divergences — des tâches qui nécessitaient auparavant plusieurs systèmes spécialisés. La question n’est plus de savoir si votre IA peut gérer plusieurs types de données, mais si votre infrastructure de données est capable de les fournir de manière propre.

Une catégorie distincte de modèles d'IA formés au raisonnement logique en plusieurs étapes est désormais largement déployée et s'avère particulièrement pertinente dans le domaine financier. Ces modèles traitent les problèmes de manière systématique avant de fournir une réponse, ce qui les rend particulièrement adaptés à l'analyse des éléments probants en matière d'audit, à l'évaluation de la situation fiscale, à l'examen de contrats complexes et à la modélisation financière par scénarios — autant de tâches pour lesquelles une réponse sûre mais erronée est pire qu'une réponse plus lente mais correcte.

À chaque nouvelle avancée en matière d'IA, une réalité demeure : le facteur le plus déterminant pour savoir à quelle vitesse votre entreprise tirera parti des nouveaux systèmes d'IA réside dans la qualité et l'accessibilité de vos données. Une gestion des données tournée vers l'avenir — structurée, normalisée, régie et échangée via des réseaux tels que Peppol — garantit que votre entreprise sera en mesure d'alimenter en données de haute qualité tout système d'IA à venir.