L’intelligence artificielle (IA) a indéniablement disrupté la manière dont nous opérons – aussi bien professionnellement, que personnellement. On discute déjà abondamment de son impact sur de nombreuses industries (comme le marketing ou l’analyse des données). Automatisation des tâches, traitement des données, optimisation des processus… Le machine learning (ML) et l’IA rendent les organisations plus efficientes et performantes. C’est particulièrement le cas en matière d’analyse financière. Dans cet article, nous vous proposons de nous pencher sur les usages de l’IA et du ML dans ce domaine.
Et pour commencer, clarifions les termes que nous allons employer tout au long de ce décryptage !
Qu’entend-ton par IA et apprentissage automatique ?
L’IA est un concept extrêmement large, qui englobe de nombreux systèmes et catégories d’intelligence artificielle. Fondamentalement, cette notion renvoie à l’idée selon laquelle un ordinateur peut imiter (et parfois même dépasser) les capacités de l’intelligence humaine. Et ce, sans impliquer d’intervention humaine.
L’apprentissage automatique (ML), quant à lui, est un sous-ensemble de l’IA. Il consiste à utiliser des algorithmes pour reconnaître et imaginer des modèles, acquérir des informations et appliquer les modèles conçus pour prendre de meilleures décisions. Des exemples d’apprentissage automatique incluent, sans s’y limiter, la reconnaissance faciale, les recommandations de produits en e-commerce ou encore la saisie textuelle prédictive.
Améliorer son analyse financière grâce à ChatGPT
L’une des applications les plus connues d’intelligence artificielle est ChatGPT. Ce logiciel d’IA générative est, comme son nom l’indique, capable de générer du texte et fournir des informations pour un large éventail d’usages, y compris en matière d’analyse financière.
Si vous avez déjà essayé d’utiliser ChatGPT pour obtenir des conseils financiers, vous avez certainement remarqué que le logiciel donne des réponses plutôt vagues. Il y a une bonne raison à cela. L’utilisation de modèles linguistiques d’IA, tels que ChatGPT, dépend en grande partie de la qualité des données qui alimentent son algorithme.
Néanmoins, son utilisation en analyse financière permet d’obtenir un bon aperçu des applications de l’IA dans ce domaine. ChatGPT peut par exemple vous aider à :
- Générer des rapports. L’une des tâches les plus chronophages en finance est la génération de rapports. Avec ChatGPT, il est possible d’automatiser ce processus (dans une certaine mesure). À partir de données structurées de vos performances financières, le logiciel produira un résumé écrit détaillant les points clés à retenir, les tendances qui se dégagent et les observations qui en découlent. Cette fonction peut s’avérer particulièrement utile pour produire des rapports réguliers, comme par exemple des résumés de résultats trimestriels.
- Analyser des données textuelles. Les données financières sont bien plus que de simples chiffres. Les informations textuelles, comme les articles de presse, les rapports d’analystes et les publications sur les réseaux sociaux, contiennent bien souvent des informations précieuses. ChatGPT peut analyser ces données textuelles et extraire les données utiles à la prise de décision financière. Par exemple, il peut évaluer le sentiment du marché à l’égard d’une entreprise ou d’une verticale en particulier. Ces analyses offriront ainsi une vision plus globale et objective du paysage financier, orientant la prise de décision en conséquence.
Mais outre ChatGPT, qui fait office de ‘star’ sur le marché, il existe de nombreux autres usages et outils pour mettre l’IA au service de vos équipes financières ! Voici un tour d’horizon (non exhaustif) des plus intéressantes du moment.
5 impacts profonds de l’IA sur l’analyse financière
1. Automatiser des tâches d’analyse financière répétitives grâce à l’IA
L’un des impacts les plus concrets de l’adoption de l’IA au sein des entreprises en général, et dans un service financier en particulier, est l’automatisation des tâches répétitives à faible valeur humaine ajoutée. On pense par exemple à la saisie de données, au traitement des fiches de paye, etc. Ces dernières sont non seulement chronophages, mais aussi plus sujettes aux erreurs humaines.
L’IA permet de les automatiser, et donc de libérer plus de temps à vos équipes comptables. Ces dernières pourront ainsi se consacrer à des tâches plus stratégiques, nécessitant une réelle expertise et une capacité humaine de jugement.
Un exemple spécifique de saisie de données augmentée par l’IA nous vient de l’entreprise LeaseQuery. Cette dernière a complètement délégué cette tâche à l’IA. Elle se charge par exemple d’examiner les documents de location pour en retirer les informations nécessaires. Un expert va ensuite examiner les suggestions émises par l’intelligence artificielle et approuver celle qui lui semble la plus pertinente sur la base des informations extraites.
Cette approche permet de supprimer la tâche fastidieuse consistant à examiner des centaines de pages de documents de location. Mais elle laisse en parallèle le dernier mot aux collaborateurs humains !
2. Améliorer l’analyse des données financières et la prise de décision
Une autre application évidente de l’IA en analyse financière est sa capacité à analyser de gros volumes de données à une vitesse inégalée. Grâce à ses algorithmes d’apprentissage automatique, l’IA peut en effet extraire des informations précieuses à partir d’ensemble de données complexes qu’il serait impossible de traiter manuellement.
Les analyses basées sur l’IA permettent par exemple à une entreprise de mieux comprendre le comportement de ses clients, d’évaluer (voire d’anticiper) les tendances du marché. Mais aussi, de tenir compte d’indicateurs macro-économiques (même des signaux faibles) dans sa prise de décision.
Logiquement, la prise en compte d’un plus gros volume de données permet de prendre des décisions plus éclairées. Des stratégies d’investissement en passant par l’évaluation des risques (même les plus tenues), l’IA réduit la prégnance des préjugés humains. Elle améliore globalement l’efficacité financière de l’entreprise et optimise la gestion de son portefeuille. À la clé : de meilleurs retours sur investissement.
3. Simplifier la gestion des risques
Comme on vient de l’évoquer, l’énorme puissance de traitement des données de l’IA permet également de prédire avec plus de précision et d’acuité les éventuels risques commerciaux et financiers que court l’entreprise. Elle peut par exemple être utilisée pour analyser la solvabilité d’un client (de la même manière qu’elle surveille le risque de crédit des institutions bancaires).
En outre, les systèmes de détection des fraudes alimentées par l’IA peuvent aider les organisations à détecter plus rapidement (voire à prévenir) les activités frauduleuses. Cela permet non seulement de réduire les pertes financières liées à ces dernières, mais aussi de renforcer la confiance des clients envers l’entreprise.
4. Optimiser l’allocation des ressources financières
Les outils de prévision et de budgétisation qui utilisent l’IA peuvent également aider les organisations à optimiser l’allocation de leurs ressources. En facilitant l’analyse des données historiques de l’entreprise, mais aussi celle des sentiments du marché, l’IA peut prédire ses futurs besoins financiers et de trésorerie.
Elle pourra ainsi allouer ses ressources en conséquence, entraînant des économies de coûts, une plus grande efficacité financière et des avantages concurrentiels significatifs sur son marché.
Prenons l’analyse prédictive. Les algorithmes d’intelligence artificielle peuvent assister les comptables dans leurs prévisions financières. Ils y apportent en effet un degré de précision inégalé, notamment en tenant compte d’un plus grand nombre de variables. L’IA peut aussi aider les entreprises à optimiser leurs flux de trésorerie et à maintenir une liquidité financière plus saine.
5. Vérifier la conformité et le respect des réglementations financières
Le respect de la réglementation est un usage de l’IA en matière d’analyse financière auquel on pense rarement. Pourtant, il devient de plus en plus complexe pour les organisations de rester en conformité. Les réglementations financières sont en effet en constante évolution. L’IA permet de surveiller en temps réel les mises à jour réglementaires et de s’assurer que les pressions financières de l’entreprise respectent les nouvelles normes. En cas d’écart, elle offrira un système de veille et des conseils pour rester dans le droit chemin.
L’IA peut également aider le service comptable dans la planification et le reporting fiscal. Elle générera même des rapports précis et conformes aux attentes des autorités, tout en identifiant les éventuelles opportunités d’économies fiscales !
6 étapes pour adopter l’IA et optimiser son analyse financière
L’IA est un excellent levier pour optimiser vos pratiques d’analyse financière. Mais si elle est mal implémentée, elle peut aussi disrupter votre entreprise et déstabiliser vos collaborateurs. Pour faciliter son adoption, voici donc quelques étapes à suivre :
1. Identifier et analyser les problèmes actuels. Cela vous permettra de prioriser les cas d’utilisation les plus pertinents pour votre organisation. Réfléchissez aux problématiques que peuvent rencontrer vos équipes. Elles seront d’autant plus enclines à adopter l’IA dans leurs pratiques quotidiennes pour résoudre ces dernières, sans y voir une menace ;
2. Garantir l’adhésion des dirigeants et des collaborateurs à chaque phase. Pour cela, il est important de bien évaluer les avantages, mais aussi les inconvénients et les risques de la transformation permise par l’IA ;
3. Adopter une culture interne axée sur la data. L’IA n’est efficace que si les données avec lesquelles vous l’alimentez sont suffisamment nombreuses et qualitatives. Des processus rigoureux de collecte, organisation et analyse de la donnée sont donc indispensables avant de commencer à envisager l’utilisation de l’intelligence artificielle ;
4. Choisir entre développement interne ou externalisation. Pour la grande majorité des entreprises, le recours à des solutions externes, de type SaaS, sera le plus pertinent ;
5. Poser en amont des garde-fous éthiques. Les enjeux de confidentialité, de cybersécurité, mais aussi de biais algorithmiques doivent être traités avant toute adoption généralisée de l’IA en analyse financière ;
6. Ne pas oublier que l’IA n’est pas une baguette magique. Ne vous laissez pas séduire par le chant des sirènes. L’IA permet certes d’optimiser l’analyse financière, mais elle doit compléter l’expertise de vos équipes (et non pas remplacer). Un système d’audit régulier de ses performances doit également accompagner sa mise en place pour améliorer ses usages.
