En ce début de journée, Mat, (directeur du management de la performance et de la stratégie d’un grand groupe international) arrive serein à son comité de direction. L’objet de ce dernier est de valider les nouvelles prévisions pour l’exercice en cours, mais aussi des prochaines années, en relation avec la stratégie du groupe.

Avant la mise en œuvre d’une solution de Enterprise Performance Management / Financial Planning & Analysis (EPM / FP&A) de nouvelle génération, Mat et son équipe auraient passé plusieurs jours et potentiellement plusieurs nuits à réaliser des simulations et à préparer le support pour le comité de direction. Aujourd’hui avec l’IA intégrée dans sa solution de pilotage de la performance, il lui suffit de poser des questions en langage naturel via l’interface de sa solution, afin d’obtenir une réponse instantanée à la fois sous forme de graphique, d’indicateur et de tableaux, mais aussi de suggestions complémentaires d’analyse. Par exemple : « Quelle sera la marge brute réalisée si les ventes augmentent de 7% lors des six prochains mois ? ». Grâce à cette évolution technologique, les réunions du comité de direction ont radicalement changé pour Mat. En effet, l’enjeu de la réunion n’est plus de discuter des chiffres, mais de parler business, stratégie et plan d’action.

Dans le cadre de notre dernière étude, « Quels nouveaux défis pour le contrôle de gestion ? » réalisée par Grant Thornton et l’Université Paris-Dauphine PSL, à laquelle plus de 1 000 participants ont répondu, la vision de l’IA comme un gain de productivité est partagée par tous les répondants. Les étudiants voient une révolution plus forte à venir de leur futur métier : 52% d’entre eux estiment que ce gain de productivité sera important, contre 35% pour les contrôleurs en poste et les clients du contrôle de gestion (commercial, RH, production, DG, RSE, achats...).




L’IA générative aura tout d’abord un impact sur la production de rapports. De ce fait, le contrôle de gestion sera responsable de l’analyse qualitative et détaillée des données produites par l’IA. Cependant avec un entraînement (machine learning et algorithme) de cette dernière, elle sera aussi capable de formuler des analyses à valeur ajoutée. Au-delà des gains évident de productivité que l’IA va permettre de réaliser, elle permettra aussi d’explorer de nouveaux horizons en utilisant la méthode inductive de croisement des données disponibles. En effet, il sera possible de demander à une IA, à partir de données brutes (données financières, d’activité, de production, de ventes…), de nous proposer un modèle de pilotage de la performance de notre activité avec des reporting associés.

Ces nouvelles technologies seront disponibles dans les solutions EPM d’ici 12 à 18 mois, c’est donc pour demain. Toutefois, la mise en œuvre de cette nouvelle technologie comme copilote de l’entreprise va nécessiter quelques adaptations pour fonctionner correctement et apporter toute la valeur ajoutée attendue.

Comme le montre notre dernière étude, les freins aujourd’hui (mais qui seront aussi vrais demain) concernent la qualité et la fiabilité des données. Ainsi pour 57% des répondants, les améliorations sont autour de la fiabilité des analyses et des résultats. Cette fiabilité passe par un travail en amont sur la data financière mais aussi métiers (production, RH, RSE, commercial ...).

L’IA sera un puissant vecteur de transformation du contrôle de gestion dans les prochaines années ; toutefois elle ne doit pas être une fin en soi mais au service de l’entreprise. Il faut voir l’IA comme un copilote et une aide des managers de la performance afin de gagner du temps en productivité pour consacrer plus de temps à la réflexion stratégique et au pilotage de la performance.

Le pôle Digital Performance Management de Grant Thornton accompagne les entreprises pour les aider à délivrer des solutions opérationnelles.