Les pilotes sont les tours d'essai. Passer en direct, c'est le jour de la course. Leçons de 16 leaders financiers au Circuit Zandvoort.
octobre 25, 2026
Les comptables et les financiers sont tous axés sur la précision et la confiance, ce qui explique peut-être pourquoi l'IA est plus lente à adopter dans la finance. J'ai passé une grande partie de ma carrière à me concentrer sur la clôture financière, d'abord en tant que comptable et maintenant en dirigeant le marketing produit pour les produits de clôture et de consolidation. C'est là que l'instinct qui rend la finance bonne dans son travail peut également rendre difficile la délégation. La prudence n'est pas sans justification : Gartner a constaté que 62 % des CFO déclarent que moins d'un quart de leurs initiatives en matière d'IA apportent des avantages mesurables.
J'ai récemment rejoint mon collègue Peter Van Craenenbroeck pour animer une table ronde du Leadership in Finance Summit au Circuit Zandvoort qui a réuni 16 CFO et leaders financiers de secteurs allant des scale-ups en forte croissance aux grandes organisations internationales. La session s'est concentrée sur une question : qu'êtes-vous prêt à confier à l'IA ?
Il y avait beaucoup d'optimisme dans la salle, et un certain scepticisme légitime. Les deux sont sains. En finance, le scepticisme n'est pas de la résistance, c'est le travail. Les meilleures conversations ont eu lieu entre les personnes qui voyaient le potentiel et celles qui se demandaient ce qui se passe lorsque l'IA se trompe.
Tout le monde dans la salle a convenu que l'IA peut prendre en charge un véritable travail, que ce soit dans la clôture, la consolidation ou le reporting. Beaucoup étaient déjà bien avancés, l'adoption prenant racine dans leurs propres équipes. La conversation la plus intéressante portait sur le contrôle. Les leaders financiers signent toujours les chiffres, et déléguer le travail ne signifie pas déléguer la responsabilité. Donc, le contrôle ne devrait pas être le prix de la délégation. Au contraire, c'est ce qui rend la délégation possible.
Déployer l'IA et en tirer de la valeur ne sont pas la même chose. Les tendances financières 2026 de Deloitte ont révélé que parmi les répondants qui disent que leur organisation a entièrement déployé l'IA (63 %), seulement 21 % estiment qu'elle a apporté une valeur tangible jusqu'à présent. Cependant, le tableau n'est pas entièrement sombre. L'enquête 2026 de KPMG sur l'IA dans la finance montre que la plupart des leaders financiers disent que leurs retours sur l'IA répondent ou dépassent les attentes, ce qui suggère que l'écart se situe entre les équipes qui peuvent montrer la valeur et celles qui ne le peuvent pas encore.
En termes simples, de nombreuses équipes ont réalisé un excellent tour de qualification, mais maintenir le rythme de course une fois en direct est la partie difficile. Tout le monde semble rapide à l'entraînement.
Si vous ne faites pas confiance aux chiffres qui entrent, vous ne ferez pas confiance à ce qui en sort, et vous finirez par tout revérifier de toute façon. Les équipes qui ont d'abord trié leurs données semblaient aller le plus loin. L'enquête CFO Signals de Deloitte auprès des CFO nord-américains pointe dans la même direction, avec 52 % citant la qualité, l'accès et la convivialité des données comme une priorité de transformation majeure.
Avant de confier un processus à l'IA, vous devez le cartographier tel qu'il fonctionne réellement, pas comme le décrit le manuel. Cela signifie les exceptions, les jugements, et la solution de contournement que quelqu'un a créée il y a des années et que personne n'a notée. La nuance est là où les processus automatisés ont tendance à trébucher.
Il y a généralement une ligne de démarcation en finance. Dans la clôture et la consolidation, la précision est primordiale, en partie à cause de la réglementation. Dans la planification et le budget, il y a plus de place pour laisser l'IA faire le gros du travail. Mais la ligne n'est pas fixe. Plus vos données et votre processus sont bons, plus elle descend. C'est moins un mur qu'une voiture de sécurité que vous pouvez demander d'accélérer.
L'IA traitée comme un projet parallèle dans une équipe a tendance à stagner. Elle fonctionne mieux comme une initiative à l'échelle de l'entreprise avec un propriétaire clair, des normes partagées, et la finance à la table dès le début.
L'adoption est un parcours autant humain que technologique. Les équipes qui rendent sûr de se tromper lors des tours d'essai ont tendance à apprendre plus vite parce que le tour d'essai où personne n'a le droit de se tromper n'est pas vraiment un tour d'essai.
Le rapport 2026 de KPMG Canada sur l'IA dans la finance soutient que la valeur est freinée par une propriété fragmentée, des pilotes sans voie claire vers la valeur ou l'échelle commerciale, et une mesure incomplète. Ainsi, commencer petit n'est pas timide tant que chaque étape a un propriétaire et une mesure. C'est ainsi que vous gagnez le droit d'aller plus loin, c'est pourquoi ces cinq questions valent la peine d'être posées d'abord :
Si la table ronde m'a laissé une réflexion, c'est que l'instinct qui rend la finance si bonne dans son travail — l'insistance sur la précision et la confiance — est peut-être aussi ce qui fait passer l'IA de l'autre côté de la ligne. Pas en étant prudent, mais en étant délibéré : données fiables, processus cartographiés, propriété claire, et espace pour apprendre. Peut-être que le contrôle n'est pas ce qui ralentit l'IA. Peut-être que c'est ce qui l'amène au jour de la course.
Alors, où est votre ligne aujourd'hui, et que faudrait-il pour la déplacer ?
