Article publié dans Les Échos le 8 avril 2026
Les preuves de concept IA se multiplient dans les directions financières, avec des résultats tangibles. Le véritable défi se déplace désormais : industrialiser les cas d’usage sans sacrifier la fiabilité des données ni l’adhésion des équipes.
Un point d’inflexion pour les directions financières
L’intelligence artificielle en finance d’entreprise a franchi un seuil. Dans les grands groupes industriels, les premiers cas d’usage livrent des résultats mesurables — et les écarts de performance entre pionniers et retardataires commencent à se chiffrer. La question stratégique s’est déplacée : non plus « faut-il y aller ? » mais « comment industrialiser sans perdre en route ni la fiabilité des données ni l’adhésion des équipes ? ».
Les directions financières qui progressent le plus vite sont celles qui ont positionné l’IA comme un levier d’amélioration des conditions de travail — et non comme un énième programme de transformation imposé par le haut.
Dans un grand groupe du secteur des matériaux, le CFO a fixé d’emblée le cap : supprimer les tâches répétitives pour permettre d’alléger les horaires d’équipes financières souvent surchargées et de prendre du recul sur leur rôle et leurs analyses pour servir le métier. Ce positionnement a libéré la créativité des équipes : plus de 50 cas d’usage identifiés en quelques semaines, couvrant l’ensemble des métiers de la finance.
Une feuille de route IA concrète et activable, avec des résultats concrets sur des premiers cas emblématiques
L’analyse automatisée de contrats constitue un premier cas probant. Un groupe gérant plus de 1 000 contrats non standards — 30 typologies, plus de 200 nouveaux contrats par an — a déployé une solution combinant reconnaissance optique et IA pour extraire automatiquement les conditions commerciales clés. La revue manuelle ne couvrait qu’un échantillon ; le scan automatique traite désormais l’intégralité du stock contractuel. Résultat : une réduction estimée à 60-70% du temps consacré à la revue contractuelle, un temps de lecture focalisé uniquement sur l’essentiel et les clauses à enjeux, une couverture exhaustive des contrats impossible précédemment compte tenu de la taille de l’équipe, et une identification systématique des risques fiscaux et des pénalités potentielles. L’approche : démarrer petit, prouver la valeur, puis industrialiser.
Second cas : la veille stratégique augmentée. Parts de marché, santé financière des concurrents, fusions-acquisitions sectorielles, identification de cibles : des analyses qui mobilisaient 4 à 8 semaines-hommes tous les 2 mois sont désormais réalisés en quelques heures, de manière réplicable et à coût marginal. L’IA ne se substitue pas à l’analyste ; elle lui restitue le temps de l’interprétation et de la décision.
Plus largement, nos expériences auprès d’autres acteurs industriels en attestent : les cas d’usage de l’IA agentique constituent un levier de transformation opérationnelle particulièrement puissant. Les équipes finance peuvent désormais déployer des agents configurables sans code, capables d’exploiter des fichiers Excel complexes et des données de marché en temps réel pour produire des analyses de marge approfondies – par produit, par client, par segment. Dans cet exemple, ce qui prenait 3 jours par mois à un contrôleur est réalisé désormais en moins de 3 heures (45 minutes de Q&A avec l’agent en langage naturel puis 2h de vérification et ajustements). La montée en puissance de l’IA agentique est exponentielle, et ce sont les contrôleurs de gestion qui en deviennent les utilisateurs opérationnels.
Trois conditions pour réussir le passage à l’échelle
Les retours d’expérience de terrain convergent sur trois impératifs.
- Privilégier le pragmatisme et la réponse aux problématiques métier sur « l’ambition technophile ». Il est clé d’écouter les préoccupations des métiers et les contraintes opérationnelles pour y répondre. Les initiatives qui aboutissent démarrent petit, démontrent leur valeur en quelques semaines, puis montent en puissance. La logique de gains rapides cumulatifs l’emporte sur celle du grand programme intégré. Sans cette discipline du cas d’usage concret, les projets IA deviennent des vitrines technologiques sans impact mesurable sur la performance.
- Faire de l’IA un projet humain. L’adhésion des équipes constitue le premier facteur de succès. Elle s’obtient quand l’IA est perçue comme un moyen de supprimer les tâches à faible valeur ajoutée — et non les postes qui les exécutent. Sans cette adhésion, les projets s’enlisent dans la résistance passive : des outils déployés, mais non utilisés. Le ROI s’effondre, et la direction perd sa crédibilité pour les initiatives suivantes.
- Embarquer la DSI dès le premier jour. La fiabilité des données reste le socle. Sans gouvernance rigoureuse — audits réguliers, contrôles de qualité, conformité juridique — les résultats restent fragiles. La DSI n’est pas un prestataire du projet : elle en est le co-pilote. Négliger cette dimension revient à construire sur du sable : les modèles se dégradent, les anomalies s’accumulent, et c’est la crédibilité de l’ensemble de la démarche qui est remise en cause.
Un impératif de tempo
La fenêtre d’action est ouverte, mais pas indéfiniment. Les directions financières qui n’engageront pas leur transformation IA dans les prochains trimestres accuseront un retard structurel difficile à combler : en productivité, en qualité décisionnelle et en attractivité des talents. L’enjeu n’est plus technologique. Il est stratégique — et il appartient désormais au CFO, autant qu’au DSI, de le porter.
Vous êtes en direction financière d’un groupe industriel et vous interrogez sur votre feuille de route IA ?
PMP Strategy accompagne les CFO et leurs équipes dans la définition de stratégies IA opérationnelles : identification des cas d’usage à fort impact, gouvernance des données, conduite du changement et pilotage de l’industrialisation.
Forts d’une expérience terrain auprès de grands groupes industriels, nous aidons les directions financières à passer du pilote à l’échelle — avec méthode, pragmatisme et résultats mesurables.
Nous serions heureux d’échanger sur vos enjeux spécifiques. Contactez-nous pour un premier échange confidentiel : contact@pmpstrategy.com
Alexis Sztejnhorn, Associé
Alexis Sztejnhorn est Associé au sein du pôle Finance & Performance de PMP Strategy, où il accompagne les directions financières de grands groupes internationaux dans leurs transformations stratégiques et opérationnelles, en alliant excellence analytique, maîtrise des enjeux de performance et vision data & IA. Interlocuteur privilégié des CFOs et de leurs équipes, il les aide à positionner la direction financière comme véritable moteur de la création de valeur et des décisions stratégiques. Il enseigne également à l’ESSEC dans le cadre du Master en Stratégie et Finance d’entreprise. Alexis est diplômé de la London School of Economics (LSE).
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