Un aperçu du paysage de l'IA dans la finance

L'IA dans la finance n'est plus à l'écart, elle apparaît dans les rapports, les prévisions et les flux de travail. De l'automatisation des tâches de routine au soutien de la planification stratégique, l'IA progresse à toute vapeur. Mais les outils actuels ne sont qu'un début. Dans ce blog, nous verrons où en est l'IA aujourd'hui, où elle se dirige et comment les équipes financières peuvent suivre le mouvement.

Le paysage de l'IA en finance aujourd'hui par rapport à l'avenir

Des simples outils d'automatisation aux systèmes adaptatifs qui soutiennent la prise de décision en temps réel, l'IA dans la finance évolue rapidement. Nous constatons cette évolution au sein des équipes financières qui, pendant des années, se sont appuyées sur l'automatisation basée sur des règles pour accélérer les tâches telles que la clôture des comptes, le suivi des performances et la prévision des revenus. Ces systèmes suivaient une logique prévisible et nécessitaient des données structurées pour fonctionner.

L'IA générative a élargi les possibilités des équipes financières. Contrairement à l'automatisation antérieure, qui nécessitait des données structurées, l'IA générative peut analyser des données non structurées pour générer du contenu écrit ou des résumés et mettre en évidence des schémas qui auraient pu passer inaperçus par le passé. De nombreuses équipes financières utilisent ces outils pour accélérer la production de rapports financiers, simplifier l'analyse des écarts ou rédiger des exposés budgétaires. Mais la conversation va déjà au-delà des gains de productivité. À mesure que les capacités de l'IA se développent, l'accent est mis sur des systèmes qui ne se contentent pas de générer, mais qui peuvent également décider, agir et s'adapter en temps réel.

Un nombre croissant d'entreprises commencent à explorer une nouvelle génération d'IA : l'IA agentique. Vous l'avez peut-être vue mentionnée dans les feuilles de route des fournisseurs ou vous avez entendu votre propre équipe s'interroger sur sa place dans l'avenir. Contrairement à l'IA générative, qui travaille dans le cadre d'un ensemble défini de tâches, l'IA agentique est conçue pour agir, s'adapter et prendre des décisions. Il ne s'agit pas seulement de créer des données, mais d'agir instinctivement avec elles.

Lorsque les responsables financiers se projettent dans les 3 à 5 prochaines années, l'IA ne sera pas un élément secondaire. Elle sera intégrée à la manière dont les équipes financières établissent les budgets, planifient et réagissent au changement.

Selon McKinsey, d'ici 2030, près de 70 % des entreprises auront adopté une forme ou une autre d'IA pour améliorer la prise de décision à grande échelle. Cette évolution majeure signifie que les équipes financières auront besoin des outils, de l'infrastructure et de l'état d'esprit adéquats pour suivre le rythme.

L'avenir de l'IA générative

L'IA générative désigne les systèmes capables de créer du contenu à partir de vastes ensembles de données. Dans le secteur financier, l'IA générative est utilisée pour automatiser les tâches répétitives telles que la rédaction de budgets, le résumé des mesures de performance et l'assemblage de rapports.

Elle est particulièrement utile pour les tâches cohérentes et bien définies. Par exemple, dans le paysage de l'IA financière, un analyste peut utiliser l'IA générique pour élaborer un rapport mensuel du conseil d'administration à l'aide de paramètres prédéfinis. Cela réduit le temps passé à compiler des données et permet de se concentrer davantage sur la signification des données.

À l'avenir, les outils génératifs passeront du statut d'assistants autonomes à celui de copilotes intégrés dans les plateformes déjà utilisées par les équipes financières. Par exemple, au lieu d'extraire manuellement un résumé du budget, les utilisateurs pourront demander "Qu'est-ce qui a changé dans les OPEX au cours du dernier trimestre ?" et obtenir une réponse générée par l'IA dans leur outil de planification. Prophix propose déjà cette solution avec Prophix Copilot, qui aide les utilisateurs à générer des informations et à rédiger du contenu directement dans leurs flux de travail de planification.

L'IA de la génération continuera à aider les équipes financières à progresser plus rapidement. Mais à mesure que la complexité augmentera, les équipes auront besoin de plus que de la création de contenu ; elles auront besoin d'outils capables de s'adapter et d'agir.

L'avenir de l'IA agentique

L'IA agentique est conçue pour aller au-delà de l'automatisation. Au lieu de produire un résultat et de s'arrêter là, elle agit, s'ajuste en fonction des résultats et continue d'apprendre en cours de route. L'IA agentique représente la prochaine étape pour les équipes financières, qui ne se contenteront pas d'interpréter les informations, mais agiront en conséquence. C'est ainsi que les directeurs financiers ne se contentent plus de réagir aux évolutions du marché, mais les façonnent activement en créant de la valeur pour l'entreprise.

Pensez-y de la manière suivante : l'IA générique peut aider à établir une prévision. L'IA agentique prend cette prévision, la teste par rapport aux nouvelles conditions du marché, la met à jour et fait avancer un flux de travail sans y être invitée.

C'est exactement le type d'intelligence que nous intégrons à Prophix One Intelligence. La capacité de détecter les goulots d'étranglement dans les flux de travail, de réacheminer les approbations et de recommander des changements de plan, le tout sans intervention supplémentaire. Il peut gérer les décisions de routine, maintenir les processus en cours et détecter les risques avant qu'ils ne s'aggravent. Qu'il s'agisse de réaffecter des tâches dans un flux de travail retardé ou d'ajuster un plan de trésorerie sur la base de données actualisées, l'IA agentique peut aider les équipes financières à diriger avec rapidité et précision.

Comme l'a expliqué Alok Ajmera, PDG de Prophix , lors de Prophix Live ! 2025, les directeurs financiers sont en train de passer du rôle de gestionnaire financier à celui de directeur de la valeur de l'entreprise. La technologie transforme notre rôle, qui n'est plus de calculer des chiffres, mais de créer de la valeur stratégique.

IA générative et IA agentique : comment fonctionnent-elles ensemble ?

L'IA générative et l'IA agentique ne sont pas des technologies concurrentes, mais des outils complémentaires.
L'IA générative aide à créer des choses : des rapports, des projections et des résumés. L'IA agentique aide à les faire fonctionner en appliquant ces résultats, en surveillant les résultats et en s'adaptant en conséquence.
Ensemble, ils offrent un modèle d'IA plus complet pour la finance. C'est l'approche qui sous-tend Prophix One Intelligence, qui combine l'IA générique et l'IA agentique pour aider les équipes financières à planifier, décider et agir sans friction. De la rédaction d'un contenu prêt pour le conseil d'administration au reroutage automatique des approbations, il est conçu pour soutenir à la fois la compréhension et l'exécution à l'échelle.

En savoir plus sur la façon dont l'IA générative et l'IA agentique évoluent ensemble dans Prophix One Intelligence.

Cette orientation est un élément clé de la feuille de route de Prophix : une plateforme plus intelligente et plus adaptative conçue pour aider les équipes financières à exploiter tout leur potentiel.

L'avenir de l'IA générative et de l'IA agentique pour les équipes financières

Les cinq prochaines années apporteront des changements rapides à l'avenir de l'IA et à la façon dont la finance fonctionne. Les dirigeants qui explorent l'IA dès maintenant auront un avantage certain : des décisions plus rapides, des prévisions plus précises et la capacité de contribuer stratégiquement à l'ensemble de l'entreprise. Ceux qui attendent risquent de se retrouver à devoir rattraper leur retard.

Si vous ne savez pas par où commencer, commencez par examiner les processus de votre équipe qui prennent le plus de temps. Y a-t-il des tâches de reporting qui prennent des heures ? Votre analyse des écarts est-elle retardée par la lenteur de la consolidation des données ? Il s'agit là de points d'entrée solides pour l'adoption de l'IA.

Le paysage de l'IA dans la finance est encore en train de se dessiner. Mais la direction est claire, et elle commence par des décisions pratiques prises dès aujourd'hui par les responsables financiers.