Les responsables financiers améliorent le retour sur investissement en utilisant l’IA agentique pour l’automatisation des comptes fournisseurs, transformant les tâches manuelles en flux de travail autonomes.
Alors que les projets généraux d’IA ont vu leur retour sur investissement atteindre 67 % l’année dernière, les agents autonomes ont généré un retour sur investissement moyen de 80 % en gérant des processus complexes sans intervention humaine. Cet écart de performance nécessite un changement dans la manière dont les DSI allouent les budgets d’automatisation.
Les systèmes d’IA agentique font désormais progresser l’entreprise d’une valeur théorique à des rendements tangibles. Contrairement aux outils génératifs qui résument les données ou rédigent du texte, ces agents exécutent des flux de travail selon des règles et des seuils d’approbation stricts.
La pression au sein des conseils d’administration est à l’origine de ce pivot. Un rapport de Basware et FT Longitude révèle que près de la moitié des directeurs financiers sont confrontés à des demandes de la part des dirigeants pour mettre en œuvre l’IA dans l’ensemble de leurs opérations. Pourtant, 61 % des responsables financiers admettent que leur organisation a déployé des agents d’IA développés sur mesure en grande partie à titre expérimental pour tester les capacités plutôt que pour résoudre des problèmes commerciaux.
Ces expériences échouent souvent à porter leurs fruits. Les modèles d’IA traditionnels génèrent des informations ou des prédictions qui nécessitent une interprétation humaine. Les systèmes agentiques comblent l’écart entre la connaissance et l’action en intégrant les décisions directement dans le flux de travail.
Jason Kurtz, PDG de Basware, explique que la patience face aux expérimentations non structurées s’épuise. « Nous avons atteint un point critique où les conseils d’administration et les PDG en ont fini avec les expériences d’IA et attendent de vrais résultats », dit-il. « L’IA pour le plaisir de l’IA est un gaspillage. »
Les comptes créditeurs comme terrain d’essai de l’IA agentique en finance
Les services financiers orientent désormais ces agents vers des environnements à volume élevé et basés sur des règles. Les comptes fournisseurs (AP) constituent le principal cas d’utilisation, 72 % des responsables financiers le considérant comme le point de départ évident. Le processus s’adapte au déploiement agentique car il implique des données structurées : les factures sont saisies, nécessitent des contrôles de nettoyage et de conformité, et aboutissent à un enregistrement de paiement.
Les équipes utilisent des agents pour automatiser la capture des factures et la saisie des données, une tâche quotidienne pour 20 % des dirigeants. D’autres déploiements en direct incluent la détection des factures en double, l’identification des fraudes et la réduction des trop-payés. Il ne s’agit pas d’applications hypothétiques ; ils représentent des tâches où un algorithme fonctionne avec une grande autonomie lorsque les paramètres sont corrects.
Le succès dans ce secteur repose sur la qualité des données. Basware entraîne ses systèmes sur un ensemble de données de plus de deux milliards de factures traitées pour fournir des prédictions contextuelles. Ces données structurées permettent au système de faire la différence entre les anomalies légitimes et les erreurs sans surveillance humaine.
Kevin Kamau, directeur de la gestion des produits pour les données et l’IA chez Basware, décrit l’AP comme un « terrain d’essai » car il combine évolutivité, contrôle et responsabilité comme peu d’autres processus financiers peuvent le faire.
La matrice de décision construire ou acheter
Les leaders technologiques doivent ensuite décider comment se procurer ces capacités. Le terme « agent » couvre actuellement tout, depuis les simples scripts de flux de travail jusqu’aux systèmes autonomes complexes, ce qui complique les achats.
Approches divisées par fonction. Dans le domaine des comptes créditeurs, 32 % des responsables financiers préfèrent l’IA agentique intégrée aux logiciels existants, contre 20 % qui les développent en interne. Pour la planification et l’analyse financières (FP&A), 35 % optent pour des solutions auto-construites contre 29 % pour des solutions intégrées.
Cette divergence suggère une règle pragmatique pour les dirigeants. Si l’IA améliore un processus partagé par de nombreuses organisations, comme AP, il est logique de l’intégrer via une solution fournisseur. Si l’IA crée un avantage concurrentiel unique à l’entreprise, la meilleure solution est de construire en interne. Les dirigeants devraient acheter pour accélérer les processus standards et construire pour se différencier.
La gouvernance comme facteur de rapidité
La peur de l’erreur autonome ralentit l’adoption. Près de la moitié des responsables financiers (46 %) n’envisageront pas de déployer un agent sans une gouvernance claire. Cette prudence est rationnelle ; les systèmes autonomes nécessitent des garde-corps stricts pour fonctionner en toute sécurité dans des environnements réglementés.
Pourtant, les organisations les plus performantes ne laissent pas la gouvernance arrêter le déploiement. Au lieu de cela, ils l’utilisent pour évoluer. Ces dirigeants sont nettement plus susceptibles d’utiliser des agents pour des tâches complexes telles que les contrôles de conformité (50 %) par rapport à leurs pairs moins confiants (6 %).
Anssi Ruokonen, responsable des données et de l’IA chez Basware, conseille de traiter les agents IA comme des collègues juniors. Le système nécessite de la confiance mais ne doit pas prendre de décisions importantes immédiatement. Il suggère de tester minutieusement et d’introduire progressivement l’autonomie, en veillant à ce qu’un humain reste au courant pour conserver ses responsabilités.
Les travailleurs du numérique s’inquiètent du déplacement. Un tiers des dirigeants financiers estiment que des suppressions d’emplois sont déjà en cours. Les partisans soutiennent que les agents modifient la nature du travail plutôt que de l’éliminer.
L’automatisation des tâches manuelles telles que l’extraction d’informations à partir de PDF permet au personnel de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. L’objectif est de passer de l’efficacité des tâches au levier opérationnel, permettant aux équipes financières de gérer des clôtures plus rapides et de prendre de meilleures décisions en matière de liquidités sans augmenter les effectifs.
Les organisations qui utilisent largement l’IA agentique rapportent des rendements plus élevés. Les dirigeants qui déploient quotidiennement des outils d’IA agentique pour des tâches telles que la comptabilité fournisseurs obtiennent de meilleurs résultats que ceux qui limitent leur utilisation à l’expérimentation. La confiance grandit grâce à une exposition contrôlée ; les déploiements réussis à petite échelle conduisent à une confiance opérationnelle plus large et à un retour sur investissement accru.
Les dirigeants doivent aller au-delà de l’expérimentation non guidée pour reproduire le succès des premiers utilisateurs. Les données montrent que 71 % des équipes financières ayant de faibles rendements ont agi sous pression sans direction claire, contre seulement 13 % des équipes obtenant un retour sur investissement élevé.
Le succès nécessite d’intégrer l’IA directement dans les flux de travail et les agents de gouvernance avec la discipline appliquée aux employés humains. « L’IA agentique peut produire des résultats transformationnels, mais seulement lorsqu’elle est déployée avec détermination et discipline », conclut Kurtz.
