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Et si vous misiez sur l’Intelligence Artificielle pour optimiser votre gestion financière?


Rédigé par Camille ANEZO, mc2i Groupe le 14 Mars 2017

L'entreprise de demain se dessine chaque jour un peu plus au fil des évolutions technologiques. A l’heure où la performance, l’anticipation des risques et la gestion des données sont au centre des préoccupations financières, étudier les pratiques rendues possibles grâce à l’Intelligence Artificielle (IA) et, plus généralement, ses impacts, s'avère hautement stratégique.



L’Intelligence artificielle : entre challenge technologique et stratégie proactive

Camille ANEZO, Consultant mc2i Groupe
Camille ANEZO, Consultant mc2i Groupe
En pratique, un ordinateur est doté d’une intelligence artificielle (IA) lorsqu’il est capable d’apprendre à partir des données qu’il traite, puis d’agir ou restituer ces connaissances. C’est par cette capacité de mémorisation et de raisonnement, qu’il réplique les capacités cognitives du cerveau humain.
Outre le challenge technologique relatif à sa mise en place, combiner la puissance de stockage et de traitement des données d’un outil, à la dialectique humaine, soulève de nombreuses opportunités pour les entreprises.
A ce jour, plus de 80 % des données existantes dans le monde ont été créées au cours des deux dernières années. Comment gérer l’accroissement du nombre d’informations internes et externes ? Quelles sont les données à analyser ? Pour quelle utilité ? Telles sont les questions que toute entreprise doit se poser pour se développer et donner à ses managers les clés pour optimiser leur prise de décision.

L’IA trouve sa place dans l’entreprise pour optimiser la gestion financière

Au cours des dernières années, gérer les effets de la crise financière et mettre en place les évolutions réglementaires conséquentes (normes IFRS et SEPA) a mobilisé de façon significative les directions financières.
Si collecter, consolider, et restituer les données apparaît comme une évidence pour les grandes entreprises, l’IA apparaît comme un nouvel axe stratégique. Elle permettra d’améliorer significativement l’automatisation des processus, la gestion des risques, les prévisions d’activité et la fonction conseil, et cela également au sein de PME dans différents domaines :
- Prévision des comportements de paiement : l’analyse de millions d’expériences clients inter-entreprises et de l’expérience client en interne, permettra avec précision de cibler les clients à risque.
- Mise en œuvre de reporting « Intelligents » : Les contrôles d’écarts et les commentaires associés seront automatisés lors des clôtures comptables. Les informations comptables ou financières erronées détectées. Ainsi, les contrôleurs de gestion interviendront sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Des analyses avec les données d’entreprises de son secteur seront également possibles, ce qui enrichira d’autant plus les indicateurs de performance.
- Optimisation de la gestion des stocks : Grâce au Machine Learning, les prévisions des ventes permettront d’établir les capacités de stocks nécessaires. Les éventuels vols pourront être observés automatiquement.
- Anticipation du risque de fraude et sécurisation des systèmes d’information : Les algorithmes de l’IA seront capables de prévenir le risque d’une cyber menace par l’analyse des comportements anormaux.
Cette liste est loin d’être exhaustive, mais elle permet néanmoins de dresser les opportunités que peut apporter l’IA à la gestion financière de l’entreprise.

Un marché qui représentera 11 milliards de dollars d’ici 2024.

Compte tenu des prévisions de croissance du marché de l’IA et son champ d’application, ce ne sera pas sans conséquence pour les entreprises. Et cela notamment sur le plan culturel, organisationnel et technologique.
Elle demeure toujours comme une notion complexe dans l’esprit des entreprises même elle fait désormais partie de notre quotidien comme par exemple à travers les systèmes de reconnaissance vocale des téléphones portables.
Les équipes devront s’adapter à de nouvelles méthodes de travail, et s’engager à collaborer avec les machines.
Par ailleurs, afin de garantir un cadre de développement propice aux évolutions technologiques et de garantir l’éthique, il sera nécessaire de légiférer sur l’IA (protection des données, sécurité …) sans pour autant freiner la dynamique en place.
L’IA à la capacité de rendre les entreprises plus agiles et plus intelligentes en accompagnant la prise de décision à tous les niveaux de l’entreprise. Pour ce faire, le management sera vecteur de performance et devra conduire cette transformation.

Sources :
« L’intelligence artificielle, à l’échelle de l’entreprise »
http://business.lesechos.fr/directions-numeriques/digital/big-data/0211336906595-l-intelligence-artificielle-a-l-echelle-de-l-entreprise-300405.php
« Big data : 3, 4 ou 5 V ? »
http://www.zdnet.fr/actualites/big-data-3-4-ou-5-v-39832210.htm
« Ruée sur l'intelligence artificielle... un business de 11 milliards de dollars en 2024 »
http://www.usine-digitale.fr/editorial/ruee-sur-l-intelligence-artificielle-un-business-de-11-milliards-de-dollars-en-2024.N386657




Commentaires

1.Posté par RICHE le 14/03/2017 18:32
Sans être vraiment de l'intelligence artificielle, la solution Expertizers (méthode globale + logiciel) n'en est pas moins un morceau de système expert. Certes rien ne se crée de soi-même, mais au moins avec cette solution toute organisation est modélisée dans ses diverses activités et selon les règles qui régissent ses coûts. Passé, présent (devis) et futur (simulations budgétaires) peuvent se modéliser. Si vous considérez qu'Expertizers fait parti du lot, voici une solution opérationnelle, fiable, claire et pérenne à ajouter au catalogue des solutions méthodologiques et intelligentes pour le contrôle de gestion et avec l'aval des DSI. Bien cordialement et à la disposition de tous pour une démonstration ou pour la transmission d'une documentation très concrète...

2.Posté par Vallaud Thierry le 03/04/2017 23:08
Voilà un article avec lequel on ne peut être que d'accord mais qui ne dit rien de vraiement fondementalement nouveau entre le big data, le data mining, le marchine learning et l'IA, IA que l'on met maitenant un peu toute les sauces. Ce qui manque finalement c'est du détail, du "comment on fait concrétement". Là souvent les articles manquent de précision. Après une pincée d'éthique et un peu de management et tout est dit.....Pourtant le savoir faire est dans les détails.....Plus d'intelligence réelle si on veut faire fonctionner l'intelligence artificielle. A suivre donc.

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