Tout responsable financier connaît ce moment particulier. Un chiffre est destiné à une présentation pour le conseil d'administration, la présentation des résultats ou le comité d'audit, et juste avant son envoi, vous faites avez un doute. Vous voulez savoir d'où il vient, et vous voulez garantir qu'il aura toujours du sens si quelqu'un vous demande comment vous l'avez obtenu. Ce doute surgit peu importe ce qui a produit ce chiffre.
Cet instinct se retrouve aussi dans les données. Dans une étude Gartner menée auprès de plus de 200 directeurs financiers, la confiance moyenne des responsables financiers concernant les principales priorités pour 2026 était d'environ 63 %, tandis que la confiance dans l'impact de l'IA pour les entreprises n'atteignait que 36 %.
Les dirigeants ne manquent pas de confiance de manière générale. Ils ont confiance en la discipline de gestion des coûts et l'investissement dans un objectif de croissance. Cette baisse est spécifique à l'IA. C'est une mesure plus large que n'importe quel chiffre isolé, mais elle va dans le même sens : l'IA est le seul domaine dans lequel les dirigeants financiers ne peuvent pas encore compter sur la confiance qui vient habituellement facilement.
Les quatre conditions que chaque chiffre doit respecter
Ce doute de dernière minute revient à faire rapidement ce test. Avant de faire confiance à un chiffre, vous vérifiez quatre choses :
- D'où il provient
- Si vous pouvez l'expliquer simplement
- S'il sera produit de la même manière à chaque fois
- Si vous pouvez remonter aux données qui le sous-tendent, si on vous le demande
La plupart des responsables financiers n'ont jamais codifié ce test. Ils n'en ont jamais vraiment eu besoin, car jusqu'à présent, les systèmes qui produisent leurs chiffres étaient généralement suffisamment robustes pour éviter qu'un contrôle ne devienne un vrai problème.
L'IA ne réussit pas automatiquement ce test. Elle peut produire une réponse plausible à presque tout, y compris à des choses qu'elle ne peut pas véritablement savoir, et la réponse semble la même, que la logique sous-jacente soit robuste ou inventée. C'est la véritable source de cet écart de confiance.
Les dirigeants ne doutent pas de l'utilité de l'IA. Ils doutent de pouvoir expliquer la réponse si quelqu'un la remet en question. Les quatre points que les responsables financiers vérifient déjà sont les suivants : visibilité, compréhensibilité, reproductibilité et auditabilité, ou VURA (en anglais). Ces points décrivent de manière succincte ce que les dirigeants vérifiaient déjà instinctivement.
Qui est responsable de la logique sous-jacente
Donner un nom à ce test ne désigne pas pour autant où il est appliqué. Cela demande une réponse plus complexe, pour déterminer où réside la logique elle-même. La logique déterministe est définie par la finance, et non déduite par l'IA. Un modèle peut rédiger un commentaire de variance, résumer une prévision ou signaler une anomalie qui mérite un second examen.
Il ne doit jamais décider de ce qui compte comme une exception, de la manière dont les revenus sont reconnus, ou de quel seuil déclenche une remontée. Ce sont des décisions que prend la finance, et le rôle de l'IA est de fonctionner dans ce cadre, d'expliquer ces éléments et de les appliquer de manière cohérente, pas de les inventer lorsqu'elle ne dispose pas de suffisamment d'informations.
C'est de là que viennent la plupart des déceptions liées à l'IA pour la finance. Le modèle ne rate généralement pas ce pour quoi il est conçu. L'échec se produit plus tôt : personne n'a défini la logique nécessaire, alors il a deviné, et il a fourni cette supposition avec exactement la même confiance qu'il aurait utilisée pour une bonne réponse. En regardant l'output, on ne peut pas faire la différence.
C'est exactement ce que ce test détecte avec ces quatre questions. Demandez d'où vient le chiffre, si vous pouvez l'expliquer, s'il se répète, et si vous pouvez le retracer jusqu'aux données, et vous découvrirez rapidement si l'IA a appliqué la logique définie ou inventé quelque chose qui semble suffisamment proche.
Intégrer la norme dans le workflow
C'est autant une décision d'architecture que de gouvernance. Vous pouvez facilement répondre à ces quatre questions lorsqu'il existe une couche entre les données brutes de l'entreprise et l'IA qui les utilise, une couche qui prépare les données, contient la logique propre au service financier, et permet de tracer chaque résultat.
C'est le rôle que joue Alteryx. La plateforme ne vient pas remplacer le modèle qui fait le raisonnement, et ne remplace pas le système ERP ou EPM dans lequel résident les données. C'est la couche de logique métier qui garantit que ce qui atteint le modèle est déjà approuvé par la finance, donc la production du modèle peut l'être aussi.
Si vous intégrez cette couche, toute hésitation avant que les chiffres ne soient publiés disparaît. Au lieu d'espérer que le chiffre sera correct, vous pouvez vérifier à chaque fois que c'est bien le cas, car les réponses à ces quatre questions sont déjà intégrées au fonctionnement du workflow, pas à quelque chose que vous devez reconstituer de mémoire.
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Comprendre pourquoi les dirigeants financiers hésitent à faire confiance à l'IA n'est que la première étape. La suivante consiste à construire une base gérée qui donne à l'IA une logique métier fiable sur laquelle vous pouvez prendre des décisions.
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