Intelligence artificielle, Big data, robotisation : quels impacts sur la direction financière ? Le comité scientifique de la DFCG a mené l’enquête sur la transformation du métier de DAF. Synthèse des principaux challenges.

Quel est le point commun entre l’intelligence artificielle, le big data et la robotisation ? Ces trois technologies convergent toutes vers les données. Ce qui fait dire aux experts de la DFCG qui ont mené une étude sur l’impact de la digitalisation dans les directions financières que « la gouvernance de la donnée est le nouveau cœur de métier des DAF ».

Une évolution rendue possible par le fait que certaines tâches traditionnelles – et chronophages – du DAF, parmi lesquelles le reporting, peuvent être largement automatisées. Le rapport estime par exemple que les processus transactionnels, qui représentent 50 à 60 % de l’activité financière actuelle, seront rapidement robotisés.

Les attentes sont fortes. Les craintes quant à la bonne application du RGPD aussi ! Passons en revue les premières conséquences de ces transformations.

Un changement de paradigme qui appelle des formations adaptées

Le recentrage sur la donnée, considérée désormais comme une part importante de la valorisation de l’entreprise, révolutionne la fonction financière. Les organisations et les processus doivent désormais s’aligner sur les objectifs business, et les directions financières sont appelées à maîtriser les systèmes d’information. La réglementation RGPD, en vigueur pour tous depuis le 25 mai dernier, implique une gestion précise de la collecte, de l’usage, de l’accès ou du stockage des données.

Tout cela suppose de former techniquement ses collaborateurs pour que les chantiers du SI ne soient plus considérés comme des projets informatiques, mais comme des projets business.

Insuffler un nouvel état d’esprit

La réussite de la transformation suppose aussi un nouvel état d’esprit de la direction financière qui devra à la fois :

  • Modifier ses processus séquentiels en prônant une nouvelle approche focalisée sur les missions et sur les résultats escomptés,
  • Passer de la maîtrise des risques au pilotage des risques,
  • Organiser la complexité de la masse d’informations (internes et externes) et les bouleversements des processus.

Accompagner la mutation

Avec de nouvelles missions de collecte, de fiabilisation et de paramétrage des données, les financiers vont devoir apprendre à collaborer avec des data scientists et des informaticiens, mais pas uniquement. Les responsables RH, et même des spécialistes des sciences humaines, doivent également être associés, tant l’intelligence artificielle présente un impact sur le fonctionnement des entreprises et de leurs collaborateurs.

5 recommandations pour valoriser les données de son organisation

  1. Gérer les données comme n’importe quel actif : stock, sécurité, maintenance, diversité, investissements, formation, organisation, recrutement, et conformité réglementaire.
  2. Identifier les données par leur catégorie de valeur : intrinsèque (qualité des données), business (alignement par rapport à la stratégie), performance (pour les clients, les collaborateurs, etc.), valeur de marché (prix de revente), valeur économique (contribution au résultat), valeur patrimoniale (coût de la perte des données).
  3. S’appuyer sur des partenaires solides. Certaines données externes peuvent être disponibles ; leur utilisation requiert une certitude quant au fournisseur, à leur qualité et à leur fraîcheur, ainsi que du strict respect de la législation quant à leur recueil et leur stockage.
  4. Chercher les pépites et monétiser ce qui peut l’être, par exemple des services complémentaires à proposer. L’occasion d’imaginer de nouveaux business modèles.
  5. Enrichir sans relâche (en quantité, en qualité, en profondeur) ce capital-données afin d’augmenter son potentiel et sa valeur.