L’intelligence artificielle s’installe durablement dans vos vies et dans vos entreprises. Ce n’est pas vraiment nouveau, même si ces technologies se trouvaient moins sous les feux de l’actualité avant 2022. C’est l’émergence de l’IA générative (IAG) qui probablement décuple les utilisations pratiques au quotidien. L’informatique au service des contrôleurs de gestion l’a bien compris.
Ainsi IA générative et EPM constituent des alliés de choix pour la finance d’entreprise. C’est même une opportunité incroyable d’accroître la performance globale et de soulager la charge mentale. Découvrez dans cet article les enjeux, atouts et fonctionnalités de tels outils. Nous illustrons les propos avec la solution d’IBM, la plateforme watsonx.
Les enjeux de l’IA générative intégrée à votre EPM ou BI
L’intelligence artificielle s’est installée et pour longtemps. L’ignorer reviendrait à se couper de nombreuses opportunités dans le monde de l’entreprise.
Un développement fulgurant de l’intelligence artificielle dans le monde
Le lancement du robot conversationnel ChatGPT d’OpenAI date de novembre 2022. Ce fut une réelle déflagration technologique avec la prise de conscience par le grand public des capacités de l’IA générative. De multiples outils et versions ont suivi, gratuits ou payants, accessibles de nombreuses manières. Le concept de LLM (grands modèles de langages) entre dans les conversations courantes au travail.
Deux ans après la naissance de ChatGPT, vous avez l’embarras du choix : Google Gemini, BingAI, Claude d’Anthropic, Microsoft Copilot, Notion.AI, etc. Peu à peu, toute application SaaS intègre un chatbot ou un module IAG dans son offre standard.
Une crainte du secteur financier en matière de sécurisation et de confidentialité des données
Quelle entreprise peut aujourd’hui repousser la poussière sous le tapis ou se contenter de se mettre la tête dans le sable comme une autruche ? Toutes les sociétés et leurs dirigeants se retrouvent au pied du mur : comment donner accès aux collaborateurs à l’intelligence artificielle, pour quel usage, et avec quelle sécurisation des process et de la data ?
Des enjeux de sécurisation des données primordiaux
Cette question essentielle de la sécurité et de la confidentialité dans le domaine professionnel importe encore plus dans le secteur de la finance. Le Monde Informatique décrit parfaitement les enjeux dans son article de juin 2023 intitulé : zoom sur les dix vulnérabilités critiques ciblant les LLM.
Les technologies de LLM envisageables
De nombreux outils exploitent la data afin d’enrichir leur compréhension, selon le principe du Machine Learning. Mais que font-ils de ces informations ? Sortent-elles d’Europe ? Face à ces préoccupations légitimes, les entreprises ont le choix entre deux types d’outils IAG :
- ceux qui fonctionnent en mode LLM Open Source (confidentialité, contrôle et personnalisation, mais plus complexes et consommateurs de ressources) ;
- ceux dont le LLM utilise une API (simples à utiliser, actualisés, mais coûteux et fournisseurs dépendants).
Les entreprises doivent aussi choisir entre deux modèles LLM :
- le RAG (Retriever Augmented Generation) qui exploite des informations externes et en temps réel, en plus de la base de données interne de l’entreprise ;
- le Fine-Tuning, qui spécialise un modèle LLM déjà entraîné sur des bases de données spécifiques et internes.
Une sécurisation qui exige souvent de déployer son propre LLM
Face aux risques et aux possibilités technologiques, certaines applications s’orientent vers le développement de leur propre LLM, soit un système spécifique à l’entreprise et hébergé sur un cloud privé. En outre, l’outil IAG répond mieux de cette manière aux problématiques internes, car il colle davantage avec l’activité. Ces systèmes sécurisés apportent le confort de l’intelligence artificielle, sans les risques que comporte le simple usage classique de ChatGPT au bureau.
IA générative et EPM, un processus qui exige de la data de qualité
N’oublions pas le défi grandissant de l’IAG : la fiabilité des résultats dépend encore davantage de la qualité des données. L’intelligence artificielle contribue à automatiser de nombreux processus de travail pour un contrôleur de gestion.
Là, où avant, il devait faire fonctionner son cerveau de longues minutes, il délègue désormais ces tâches consommatrices de temps au robot. Certes, la machine commet moins d’erreurs que l’humain, mais elle ne réfléchit pas. Son absence réelle d’intelligence suppose de s’assurer de la bonne qualité de la data, en amont des traitements. Sinon, le risque de mauvaises exploitations ou intprétations augmente.
IA générative et EPM : les atouts majeurs de ce duo technologique
L’intelligence artificielle générative signifie la création de contenus, textes ou visuels. L’usage basique consiste à poser une question sous un mode conversationnel à un robot. Mais l’IAG associée à un EPM va bien au-delà de cette utilisation.
L’intelligence artificielle générative et la dématérialisation des factures
La majorité des contrôleurs de gestion connaissent aujourd’hui la dématérialisation de la facturation et l’automatisation des écritures. Ces systèmes qui contribuent à la transformation digitale des entreprises exploitent l’IAG et le Machine Learning, du fait de la génération des écritures comptables automatiques. C’est une utilisation qui impacte les ERP, les EPM et plus particulièrement les processus achats et ventes, soit le P2P et l’O2C. Mais, ce n’est pas le seul usage de l’IAG.
IA générative & EPM, un duo qui améliore les processus de planification et de décision
L’EPM (Enterprise Performance Management) est l’outil par excellence pour le pilotage de la performance en entreprise. Plus complet qu’un logiciel de Business Intelligence, il inclut des processus de planification et d’analyses prescriptives qui se tournent vers demain. Il dépasse donc la seule exploitation analytique descriptive du passé.
C’est tout naturellement que ces outils de reporting et de simulation se reposent sur l’IAG pour ces analyses basées sur des données contextuelles à la volumétrie importante. Avec cette technologie, les utilisateurs de l’EPM gagnent du temps et réalisent des tâches de planification bien plus complexes.
IA et analyse financière
Pour la phase reporting, IA générative et EPM apportent aussi un réel confort au quotidien. La génération de commentaires, voire de recommandations, en automatique, accélère la parution des tableaux de bord commentés. Le robot conversationnel devient un réel assistant du contrôleur de gestion, qui, pour autant, conserve la maîtrise totale des opérations. Il relit, réinterroge le chatbot, complète et enrichit le texte généré par IA.
L’intelligence artificielle, un assistant qui soulage le contrôleur de gestion
Ces nouvelles technologies associées à un logiciel de management de la performance constituent un atout indéniable pour un responsable contrôle de gestion. Il y trouve des fonctionnalités pour concilier :
- les délais toujours plus courts imposés par leurs directions ;
- et les désirs des contrôleurs de gestion en termes de boîte à outils, afin de devenir de réels business partners tout en abaissant leur charge mentale.
Avec l’IA générative insérée dans un EPM, le contrôleur de gestion IT, commercial, social, corporate, etc. acquiert de l’autonomie. Il dépasse les limites temporelles des traditionnels outils bureautiques. Il réduit le temps passé aux tâches chronophages. Il agit plus comme un analyste et un prévisionniste, et non pas comme un rédacteur de commentaires pour tableaux de bord.
En quelque sorte, le responsable en finance qui adopte ce type d’outils intelligents apporte du confort à son équipe. Ceci bénéficie à l’image de marque de l’entreprise. En ces temps où recruter dans les directions financières s’avère périlleux, la contribution de tels processus à une bonne stratégie de marque employeur n’est plus à démontrer.
La technologie IAG, un facteur différenciant et concurrentiel pour demain
L’adoption de l’IA générative dans un EPM constitue un avantage concurrentiel rapide pour les utilisateurs. L’IA générative, tout le monde en parle. Mais, concrètement, qui développe vraiment des processus aboutis et maîtrisés dans son entreprise ?
Pourtant, l’avancée technologique accroît la pertinence des analyses. Elle autorise à explorer une volumétrie de données plus importante en un temps très réduit. Ce sont des actions qui aident les sociétés à prendre de l’avance. En ce sens, l’intelligence artificielle générative s’intègre dans la stratégie data des entreprises.
Capacités génératives de l’IA dans un logiciel EPM comme IBM Planning Analytics
Les experts d’Intis intègrent des solutions EPM dans les ETI françaises afin de les aider tant pour la gestion prévisionnelle que pour le reporting.
Planning Analytics, l’EPM d’IBM idéal pour le contrôle de gestion en entreprise
Spécialisés dans les technologies d’IBM, nous proposons aux services financiers l’implémentation de la solution IBM Planning Analytics with Watson. Cet EPM exploite l’intelligence artificielle. C’est une innovation qui facilite le travail de gestion :
- capacité à absorber et à explorer une grande volumétrie de données ;
- consolidation aisée des informations sur une même plateforme, quelles que soient les sources, financières comme opérationnelles ;
- modélisation budgétaire et automatisation des prévisions, grâce aux analyses prédictives ainsi que prescriptives.
Watsonx, l’assistant IA intégré à l’EPM IBM Planning Analytics
Cet assistant IA, natif chez IBM, comporte de nombreuses fonctionnalités en matière d’IA, générative, mais pas seulement.
La conception d’applications IA maison avec watsonx.ai
Le module watsonx.ai est un studio de développement d’applications à base d’intelligence artificielle. Il apporte des solutions techniques à nos clients pour bâtir leurs propres API et déployer l’IA dans leurs process.
watsonx.ai permet de collaborer avec de nombreux outils d’IA générative, avec ou sans code. Avec Planning Analytics, vous accédez notamment à :
- des modèles ouverts, fiables et qui ont fait leurs preuves (comme ceux d’IBM Granite) ;
- des modèles open source sélectionnés par Hugging Face, la plateforme new-yorkaise où se développent entre autres des applications en langage naturel ;
- des modèles tiers conçus par des partenaires stratégiques.
Les utilisations concrètes de watsonx dans les entreprises du type ETI et PME
L’IA avec watsonx signifie :
- des prévisions de meilleure qualité, du fait de l’automatisation rendue possible grâce aux algorithmes de data science ;
- une capacité à analyser des données externes (type big data) pour fiabiliser la prévision et la prédiction ;
- des technologies de l’optimisation sous contrainte du chiffre d’affaires, des charges ainsi que de la production ;
- la détection immédiate de signaux faibles afin d’intervenir et de corriger rapidement les écarts budgétaires ;
- la rédaction d’analyses, voire de recommandations, avec la technique du langage naturel.
IA générative dans un EPM : la prochaine brique à intégrer dans votre boîte à outils
Les contrôleurs de gestion sont en attente de solutions IA concrètes et sécurisées pour un usage au quotidien. L’évolution technologique est fulgurante. Mais, l’heure n’est plus à interroger simplement ChatGPT au travail. L’intégration native de l’IA générative dans les logiciels de pilotage et d’analyse accroît les compétences. Son utilisation réduit le temps passé à des tâches chronophages. Elle améliore la performance globale, et de façon sécurisée. IBM Planning Analytics apporte tout cela sur une plateforme collaborative dédiée à l’intelligence artificielle. Envie de tester ou de visualiser en live comment ça marche ? Contactez Intis et échangez avec un de nos experts.
