Dans cet article, Fincley Consulting vous propose de parcourir ensemble ce qu’est l’Intelligence Artificielle et les cas d’usage qui s’y rapportent en Trésorerie d’Entreprise :

1. Tout d’abord, découvrez ou redécouvrez les notions clés de l’IA et ses définitions
2. Puis, apprenez-en davantage sur les cas d’usage de la RPA et du Machine Learning
3. Enfin, accordons-nous sur les pré-requis nécessaires à la mise en place de l’IA au sein des entreprises pour déployer son potentiel.

 

Un formateur sur l’Intelligence Artificielle nous a récemment partagé qu’«on traduit en français Artificial Intelligence par Intelligence Artificielle, mais Intelligence en anglais ne se traduit pourtant pas par Intelligence, on parle de Renseignement. Par exemple la CIA, the Central Intelligence Agency, est l’Agence Centrale du Renseignement. »

Lorsque l’on remet en perspective ce terme, la notion d’Intelligence Artificielle prend un sens différent. En effet l’intelligence artificielle est donc synonyme de renseignement, comment ? En exploitant des données, quelle que soit leur source.

 

Fincley Consulting vous propose une première réflexion sur la thématique de l’intelligence artificielle. Omniprésente dans l’actualité, dans les articles, et désormais au quotidien, elle constitue une opportunité immense pour les entreprises ainsi qu’un facteur de transformation majeur.

Pour aborder ce thème, nous vous proposons aujourd’hui de définir les différentes notions qui gravitent autour de l’intelligence artificielle : en effet, nous entendons parler d’intelligence artificielle (IA), d’intelligence artificielle générative (GenAI), de machine learning, de deep learning ou encore de Robotic Process Automation (RPA). Ces nombreux termes brouillent souvent notre bonne compréhension de l’IA. Explorons donc ces différentes notions pour les clarifier et étudions un premier cas d’application dans les services financiers au sein de la Trésorerie.

 

Quelles sont les notions clés autour de l’intelligence artificielle ?

Tout d’abord qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?  Elle permet de simuler l’intelligence humaine. Quant à l’intelligence artificielle générative elle peut créer des éléments similaires à ce que l’humain peut produire. Prenons des exemples connus : au quotidien l’utilisation de ChatGPT s’est normalisée.  L’outil repose sur le traitement du langage naturel, qui permet à des systèmes d’intégrer un corpus de données, de le comprendre et de répondre aux questions en utilisant un modèle statistique prédictif.

 

Selon les mêmes modalités, la computer vision est un domaine de l’intelligence artificielle qui se concentre sur l’enseignement aux ordinateurs de traiter et d’analyser des vidéos et des images, de la même façon que les humains.

• Exemple d’utilisation de la computer vision en trésorerie:  Elle permet la lecture et l’analyse de factures au format PDF. Elle peut être utilisée pour extraire automatiquement les informations importantes d’une facture comme le montant, le nom du fournisseur, les dates de facturation et de paiement. Les entreprises peuvent ainsi automatiser le traitement des factures, les avantages sont alors nombreux en termes réduction du temps de traitement ou de diminution des erreurs associées à la saisie manuelle des données.

 

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, nous entendons aussi souvent parler de machine learning. Cela désigne l’ensemble des techniques de programmation  permettant à des machines d’apprendre à partir de données et de s’améliorer avec l’expérience. Le développement d’algorithmes et de modèles permettent d’identifier des motifs et de faire des prédictions basées sur des données d’entrées.

• Exemple 1 d’utilisation du machine learning en trésorerie: un des défis des entreprises est d’optimiser leur besoin en fonds de roulement, il s’agit de minimiser les coûts de financement et de maximiser la liquidité disponible. Tout est alors question d’équilibre et d’efficacité dans la gestion des créances clients, du stock et des dettes fournisseurs. Le machine learning entre alors en jeu pour automatiser le système de relances : le modèle prédira les retards de paiement potentiels et enverra automatiquement des relances aux clients en retard.
• Exemple 2 d’utilisation du machine learning en trésorerie: Il peut aussi participer aux prévisions de trésorerie : en développant un modèle prévoyant les entrées et sorties de trésorerie, il permet de mieux planifier ses besoins de financement à court terme et de négocier de meilleures conditions de paiement avec les fournisseurs.

 

En parallèle de ces notions d’intelligence artificielle, de machine learning, de deep learning, la RPA (Robotic Process Automation) est un terme revenant aussi régulièrement dans ce contexte. L’automatisation robotisée des processus est une technologie permettant d’automatiser des tâches répétitives et basées sur des règles dans les processus métiers en utilisant des robots. Ils sont en capacité d’imiter les actions humaines : saisie de données, manipulation de fichiers, lecture, envoi d’emails et bien d’autres. On l’utilise principalement afin d’automatiser les taches routinières, chronophages et sources potentielles d’erreurs.

• Exemple d’utilisation de la RPA en trésorerie: Parmi les tâches essentielles à la trésorerie on retrouve la réconciliation bancaire. Elle implique de collecter beaucoup de données, de les vérifier et de les recroiser pour s’assurer que les relevés bancaires correspondent bien aux transactions enregistrées par l’entreprise. C’est donc une tâche très chronophage et qui peut être source d’erreurs. Grâce à la RPA, il est possible d’automatiser l’ensemble du processus : la collecte des relevés bancaires et des transactions de l’entreprise, la comparaison entre les deux et la synthèse des anomalies. Le processus est ainsi plus efficace, plus rapide, moins source d’erreurs et permet aux équipes de se consacrer à des tâches à valeur ajoutée.

 

Quels sont autres cas d’usage du machine learning et de la RPA en trésorerie ?

Dans notre première partie, nous avons eu l’occasion de découvrir quelques cas d’usage.

Comme évoqué précédemment, on observe que le machine learning et la RPA jouent un rôle essentiel dans l’optimisation des flux de trésorerie mais aussi dans la gestion de la fraude.

Dans le domaine de la gestion de trésorerie, la prévention et la détection de la fraude constituent des enjeux majeurs. Les entreprises sont confrontées à une multitude de risques, tels que les fraudes aux paiements, les activités malveillantes des employés ou les cyberattaques sophistiquées. L’intégration de l’intelligence artificielle dans les systèmes de gestion de trésorerie offre des solutions prometteuses pour détecter et contrer ces menaces. Les algorithmes d’IA peuvent analyser en temps réel de vastes volumes de données financières, détectant ainsi les schémas et les comportements suspects. De plus, l’IA permet d’automatiser la surveillance des transactions et d’appliquer des règles de sécurité personnalisées, renforçant ainsi la résilience des entreprises face aux risques de fraude. Grâce à ces capacités, les entreprises peuvent mieux protéger leurs actifs financiers et préserver leur réputation tout en assurant la sécurité de leurs opérations de trésorerie.

• Exemple de JP Morgan Chase : la banque exploite déjà l’automatisation des processus robotique (RPA) pour effectuer des tâches telles que l’extraction de données ou la conformité aux réglementations de type Know Your Customer (KYC).
• Exemple d’utilisation de l’IA: Elle permet d’assurer la solvabilité d’un client ou robustesse d’un fournisseur : un des outils largement utilisés par les risks managers boostés par l’IA est le SIGR (Système d’Information de Gestion des Risques) qui permet d’optimiser la visualisation des données traitées, l’objectif étant d’apporter une vision plus concrète des risques encourus par les entreprises, par exemple sur les questions de blanchiment et de fraude.

En résumé, la RPA et le machine learning ensemble, offrent des solutions puissantes pour optimiser les flux de trésorerie en automatisant les tâches répétitives, en fournissant des prévisions précises, et en améliorant la gestion des risques. Ces technologies permettent aux entreprises de mieux gérer leurs ressources financières, d’améliorer leur efficacité opérationnelle. L’intelligence artificielle a le potentiel de transformer la trésorerie en allant encore au-delà de ces deux outils.

 

Cependant pour déployer ce potentiel, quels sont les pré-requis nécessaires à une entreprise pour mener un projet aussi ambitieux ?

Le pré-requis principal est probablement la stratégie de données, une entreprise qui souhaite déployer une stratégie sur l’intelligence artificielle nécessite une stratégie de données solide. Elle implique d’avoir une collecte de données larges aux sources variées (ERP, CRM, systèmes de données, taux de change) et d’assurer une collecte qui soit continue et exhaustive pour avoir un volume important de données. Ces données doivent être de qualité et cohérentes, stockées dans des bases de données robustes et évolutives.

Directement corrélée pour avoir une stratégie de données solide, une entreprise devra être en capacité de recruter les bons profils dotés des compétences pertinentes. Aussi, au sein des équipes expertes en trésorerie doivent être intégrés des spécialistes de l’intelligence artificielle et des data sciences afin de gérer les données et aussi de développer, entraîner et déployer les modèles d’intelligence artificielle.

L’IA développée dans ce contexte peut être utilisée pour analyser de grandes quantités de données, améliorant ainsi les capacités du trésorier.

• Exemple de l’utilisation de l’Intelligence Artificielle pour un trésorier au quotidien:  En charge d’optimiser l’utilisation des fonds et la liquidité tout en minimisant les risques, le trésorier fait face à un volume de données conséquent. L’intégration de l’IA permet d’améliorer l’efficacité et la prise de décisions prises par le trésorier. Comment ? En collectant les données par l’IA telles que les paiements ou les investissements, en intégrant la modélisation prédictive et en les assemblant dans des tableaux de bord faciles à interpréter, le trésorier a à sa disposition les informations nécessaires aux prévisions de trésorerie. De la même façon, en analysant les excédents de trésorerie, l’IA peut proposer des investissements optimaux selon les taux de rendement actuels, des risques et de besoins de liquidité.

L’IA a donc la capacité de transformer le rôle du trésorier en analysant des données complexes, en prévoyant les flux et les investissements. S’aidant de l’IA, le trésorier peut prendre des décisions basées sur une analyse de données plus rapide et précise.

 

En conclusion, l’IA représente un champ d’opportunités considérable pour la trésorerie et plus largement pour l’ensemble de l’entreprise. Fincley Consulting vous propose de découvrir l’IA comme moteur de transformation dans un prochain article sur les impacts de l’IA sur la transformation des entreprises : organisation, processus, culture, outils et compétences. L’intelligence artificielle n’est plus une vision futuriste, elle est aujourd’hui un atout stratégique incontournable des entreprises.

 

 

Pélagie STOLL
Manager

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