IA générative et finance : à quoi s'attendre et comment s'y préparer ?

Désormais partie intégrante de notre quotidien, l'intelligence artificielle prend un nouveau tournant avec les capacités indépendamment créatrices de contenu de certaines solutions technologiques génératives, popularisées par ChatGPT. Plutôt que d'en redouter les effets à long terme, l'expert Cegid conseille de prendre la mesure du potentiel de ces nouveaux outils et de rapidement se les approprier, afin d'exploiter leur capacité et de s'en faire des alliés du quotidien.

Bien la tester, c'est l'adopter

L'intelligence artificielle fait partie du quotidien des collaborateurs de Cegid depuis plusieurs années, une équipe de plusieurs dizaines de personnes étant même dédiée au sujet. De cette technologie est née Notilus, la solution digitale de l'éditeur permettant la gestion intelligente des notes de frais, par scan des tickets de caisse et reconnaissance automatique des données comptables. « L'objectif premier de ces outils dotés d'intelligence artificielle est de faire gagner du temps et de faciliter le quotidien professionnel et personnel des utilisateurs. Le tout est de s'approprier la solution et d'apprendre à s'en servir. » commente Guillaume Réjou.

La version payante de plusieurs outils d'IA générative tels qu'Azure AI ou ChatGPT a d'ailleurs été mise à disposition des collaborateurs de l'éditeur afin de leur permettre de se les approprier et d'en produire un usage professionnel quotidien.  « Nous avons tous des emplois du temps de ministre. Je trouve l'idée géniale de nous donner accès à un outil qui permette de gagner du temps sur la construction de ses assets marketing ou de ses structures de plans de présentation. » s'enthousiasme le directeur marketing produit. L'essayer, ce serait donc l'adopter, n'en déplaise aux résistants au changement.

L'IA générative : une alliée aux milles promesses

Une chose est sûre : l'intelligence artificielle générative va de pair avec des transformations voire bouleversements de fonctions métiers et usages professionnels. Du côté des assistants conversationnels et de l'apprentissage des fonctions, elle sera par exemple en mesure de directement guider l'utilisateur dans la découverte des fonctionnalités d'une solution, sans recours nécessaire d'un tiers.

De son côté, Guillaume Réjou, se réjouit du potentiel de ces futurs outils d'analyse décisionnelle : « Ils permettront de synthétiser l'intégralité de la data d'un ERP, c'est-à-dire des millions d'informations, et d'en sortir une synthèse couplée aux prévisions d'un contexte macro-économique. Les entreprises auront alors la capacité de disposer de modèles prédictifs et d'orientations stratégiques à mener afin d'évoluer de manière plus compétitive dans leur environnement. »

L'IA générative a également son rôle à jouer dans la rétention des talents, en permettant l'automatisation de certaines tâches ou contrôles répétitifs et donc l'optimisation du quotidien des collaborateurs. « Lorsqu'un outil ou une tâche représente une contrainte quotidienne sans grande valeur ajoutée pour l'exécutant, cela provoque rapidement de la lassitude et peut amener au départ d'un salarié. » explique Guillaume Réjou.

S'informer pour ne pas se laisser désinformer

Comme pour toute avancée technologique, les arguments marketing de certaines entreprises prennent parfois le pas sur le pragmatisme à adopter face à la nouveauté. L'expert Cegid met justement en garde face à cet excès de confiance : « Certaines entreprises sont déjà dans la sur-promesse et ne rendent pas forcément compte de la réalité concernant l'IA générative. » Qualité indissociable des DAF, le pragmatisme doit donc rester de mise, tout comme la proactivité à s'intéresser au sujet afin d'être en mesure de se positionner de manière pertinente face aux interrogations qu'il soulève.

A la manière d'un moteur de recherche, l'IA générative propose un résultat médian au regard des données qu'elle a en mémoire, faisant la synthèse de l'intégralité de ses informations en stock. Le risque ? Un résultat lisse, cantonné à une base de données restreinte et un certain renoncement à son libre arbitre de la part de l'utilisateur. « D'où l'importance de réaliser soi-même l'apprentissage voire le deep learning de l'outil en l'abreuvant de données précises capables de l'orienter vers la finalité recherchée. » insiste Guillaume Réjou.

Entre appréhension et démocratisation, l'IA générative se fera malgré tout naturellement et progressivement sa place dans nos quotidiens professionnels et personnels, à l'image de l'intégration d'internet puis des smartphones dans nos vies.