Intelligence artificielle : Un défi de formation pour les directions financières
L'avènement de l'intelligence artificielle (IA) générative promet une révolution dans de nombreux secteurs, et celui des finances ne fait pas exception. Cependant, malgré la prise de conscience croissante des grandes entreprises quant à l'importance de cette technologie, la montée en compétences des équipes financières reste un défi majeur, notamment en France où un retard significatif est constaté par rapport à leurs homologues anglo-saxons.
Conscience de l'importance de l'IA, mais manque de formation
Selon une étude récente réalisée par l'éditeur de logiciels Backline, une large majorité des responsables des directions financières (DAF) reconnaissent l'importance de l'IA pour affronter les défis futurs, avec respectivement 64 % et 69 % citant l'IA et l'IA générative comme des outils essentiels pour faire face à l'imprévisible et aux chocs financiers. Cependant, malgré cette prise de conscience, le manque de formation constitue un obstacle majeur, près d'un tiers des leaders financiers déplorant le déficit de compétences en matière de modèles d'IA.
Malgré une offre croissante de formations dédiées à l'IA générative sur le marché, la plupart de ces programmes ne délivrent pas de diplômes formels. Des initiatives telles que la formation "Intelligence artificielle et finance d'entreprise" proposée par Orsys ou la journée dédiée à l'IA intégrée dans le programme de digitalisation de la fonction finance par la DFCG en partenariat avec l'Université Paris Dauphine-PSL sont des exemples de tentatives visant à combler ce vide de compétences. Cependant, l'efficacité de ces formations reste à prouver, et certaines voix soulignent le besoin d'une approche plus rigoureuse et approfondie pour répondre aux besoins des directions financières.
Défi de Formation et de Sensibilisation
Un des principaux freins à la formation réside dans le quotidien surchargé des équipes financières, notamment lors des périodes de clôture intensive. Dans ce contexte, la montée en compétences se fait souvent de manière autonome, à travers l'utilisation de nouveaux outils intégrant l'IA. Cependant, cette approche laisse peu de place à une compréhension approfondie de la technologie et de ses implications à long terme.
Ce retard dans l'adoption de l'IA par les directions financières françaises s'explique en partie par les profils traditionnels qui les dirigent. Contrairement à d'autres pays, où les profils avec des compétences mathématiques ou informatiques sont plus répandus, en France, les dirigeants financiers proviennent souvent d'un parcours académique traditionnel, avec une expérience préalable dans les grands cabinets d'audit. Cette culture d'entreprise peut rendre difficile la promotion de l'IA au sein des départements financiers, en l'absence de profils plus techniques.
Pourtant, sensibiliser l'ensemble des collaborateurs, et non seulement le top management, est crucial pour une adoption réussie de l'IA. Les entreprises françaises doivent investir dans des programmes de sensibilisation et d'acculturation à destination de toutes les équipes, afin de démystifier la technologie et d'encourager une adoption plus large et plus informée.
L'exemple éclairant des banques
Dans le secteur financier, les banques se distinguent par leur appétence pour l'IA et leur préparation active à son adoption. Des acteurs majeurs comme BNP Paribas et Société Générale investissent massivement dans la création de valeur à travers l'IA, avec des cas d'usage concrets prévus dès 2025. Pour cela, ces institutions ont mis en place des structures internes dédiées à la data et à l'IA, démontrant ainsi leur engagement envers cette technologie.
L'intelligence artificielle représente à la fois une opportunité et un défi pour les directions financières. Alors que la prise de conscience de son importance est croissante, des efforts supplémentaires sont nécessaires pour combler le retard en matière de formation et de sensibilisation, afin de permettre une adoption pleinement informée et efficace de cette technologie transformative.
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