Tendance 1 : L’IA est une priorité absolue en finance, mais le ROI doit être étroitement surveillé
Les équipes financières et fiscales ont clairement fait de l’IA une priorité stratégique. Mais l’investissement à lui seul ne garantit pas le succès. En 2026, l’accent se déplacera nettement de l’expérimentation vers la création de valeur mesurable. Cela nécessite une surveillance étroite du ROI et de l’impact sur l’entreprise.
La réalité donne à réfléchir : selon le BCG, le ROI moyen de l’IA dans la finance est à ce jour d’environ 10%, alors que de nombreuses entreprises visent plus de 20%. Près d'un tiers des responsables financiers déclarent n’avoir perçu que peu de valeur jusqu’à présent. Les causes sont souvent des projets pilotes coûteux qui échouent à passer en production ou dont le déploiement à grande échelle manque de cohérence.
Les CFO doivent établir une gouvernance claire autour des investissements dans l’IA : définir des critères de réussite mesurables dès le départ, mettre en œuvre des examens réguliers du ROI et être prêts à réorienter ou à arrêter les initiatives qui ne donnent pas les résultats attendus. En 2026, les gagnants ne seront pas ceux qui expérimentent le plus, mais ceux qui prouveront systématiquement la valeur et développeront ce qui fonctionne. Les entreprises qui avancent avec discipline font de l’IA une priorité stratégique et un véritable avantage concurrentiel.
Tendance 2 : La planification financière et opérationnelle devient plus intelligente, l’IA offre l’agilité dont les CFO ont besoin
Dans un monde plein d’incertitudes, la planification financière et opérationnelle prospective est la discipline ultime, et l’IA est son principal allié.
La planification traditionnelle repose sur des tableaux statiques et une manipulation manuelle des données lente, sujette aux erreurs et toujours obsolète. L’IA change la donne : elle traite des données en temps réel, exécute des centaines de scénarios en quelques minutes et s’adapte aux changements de contexte.
Deloitte rapporte que les CFO s’appuieront de plus en plus sur la planification de scénarios avancée en 2026. Les systèmes d’IA analysent les données actuelles et simulent des développements alternatifs, par exemple, les tendances du marché, les taux de change ou les perturbations de la chaîne d’approvisionnement. Cela permet d’identifier les impacts plus rapidement et de les évaluer plus efficacement.
Une analyse PwC montre qu'utiliser l’IA pour la planification financière peut augmenter la précision et la vitesse des prévisions jusqu’à 40%.
Les assistants de prévision alimentés par l’IA gèrent la collecte et le nettoyage des données, permettant aux analystes de se concentrer sur l’interprétation et la définition des actions à entreprendre.
Pour les CFO, cela signifie une plus grande agilité et une marge de manœuvre lorsque cela compte le plus. Les planifications financières et opérationnelles peuvent être mises à jour plus fréquemment, les opportunités et les risques sont traités plus tôt. Et les décisions stratégiques sont prises de manière cohérente sur la base de données.
Tendance 3: Des agents IA pour gérer et automatiser les tâches, tandis que les équipes financières se concentrent sur les décisions
Les équipes financières perdent un temps considérable sur des tâches répétitives : saisie des données, rapprochements, vérifications des erreurs. Les agents IA modifient profondément cette approche. Ces assistants numériques intelligents exécutent de manière autonome des tâches définies, ce qui permet d’automatiser les travaux répétitifs, d’accélérer les processus de clôture et de libérer des ressources pour les priorités stratégiques.
Selon Gartner, la gestion des connaissances, le traitement des factures des comptes fournisseurs et la détection des erreurs/anomalies figurent déjà parmi les cas d’utilisation les plus courants de l’IA dans les services financiers. Par exemple, les factures entrantes sont aujourd’hui automatiquement rapprochées des bons de commande et enregistrées par les systèmes d’IA. PwC rapporte que cela peut réduire les temps de cycle jusqu’à 80%.
La clôture financière en bénéficie également. Les agents IA prennent en charge les rapprochements intra-groupe, identifient les erreurs de saisie ou les documentations manquantes, et gèrent les étapes de consolidation de routine. Pour le reporting financier, les outils d’IA sont de plus en plus utilisés pour créer des brouillons pour les rapports de gestion ou les notes annexes.
La CFO Solution Platform de Lucanet rend ces avantages tangibles. Notre plateforme basée sur le cloud combine une expertise financière éprouvée avec de puissantes capacités GenAI grâce à un noyau d’intelligence avec des agents IA intégrés. Du Consolidation & Financial Planning Copilot, qui accélère les requêtes de données et approfondit l’analyse pour une vision plus précise, au Copilot pour le Disclosure Management, qui assure un ton et une terminologie cohérents dans les rapports, en passant par le Tagger Agent, qui automatise le balisage et réduit drastiquement le temps passé sur les efforts manuels, Lucanet transforme les tâches routinières en flux de travail automatisés. La plateforme propose également des prévisions alimentées par l’IA, la création de formules intelligentes et des requêtes en langage naturel avec visualisation automatique des graphiques, permettant aux équipes financières de passer d’un travail réactif à un travail stratégique.
Tendance 4 : Sans données fiables, l’IA n’est qu’un bruit coûteux.
Même la meilleure IA est inutile si les données financières sous-jacentes sont incomplètes ou incohérentes. « Garbage in, garbage out » : avec l’IA, les erreurs se propagent plus vite, sont plus coûteuses et plus difficiles à détecter.
En 2026, la qualité des données est devenue un différenciateur central pour une utilisation réussie de l’IA dans la finance. Les CFO réagissent en investissant davantage dans l’harmonisation des données et les plateformes intégrées qui connectent les processus de planification, de clôture et de reporting. Il faut créer une source unique de vérité financière sur laquelle l’IA peut réellement s’appuyer.
Mais des données fiables ne suffisent pas. Alors que les modèles d’IA influencent de plus en plus les décisions opérationnelles et stratégiques, la gouvernance de l’IA devient tout aussi essentielle. Les responsables financiers établissent des lignes directrices pour l’utilisation de l’IA, définissent des responsabilités claires pour les données et les modèles, et introduisent des processus de validation qui rendent les résultats de l’IA vérifiables. PwC observe qu’en 2026 les CFO travaillent particulièrement à rendre les résultats de l’IA explicables et conformes afin d’instaurer la confiance auprès de l’équipe dirigeante, des auditeurs et des régulateurs.
De nouveaux risques apparaissent également. L’utilisation non encadrée de l’IA par les employés (« shadow AI ») et les tentatives de fraude facilitées par l’IA nécessitent des règles strictes et des contre-mesures techniques et organisationnelles. Sans une gouvernance adéquate, l’IA devient un passif de conformité plutôt qu’un atout stratégique.
Conclusion : la capacité à exploiter l’IA de manière sécurisée, contrôlée et responsable deviendra une compétence financière essentielle en 2026. Une base de données stable et une gouvernance solide créent les conditions préalables à une réussite durable de l’IA. Les entreprises qui n’ont pas ces atouts risquent de transformer l’IA en une boîte noire coûteuse et incontrôlable.
Tendance 5 : La maîtrise de l’IA devient une compétence fondamentale en finance
L’IA modifie non seulement les outils et les processus, mais aussi les profils au sein de l'équipe financière. En 2026, le professionnel de la finance a besoin d’un nouvel ensemble de compétences combinant expertise comptable traditionnelle et maîtrise de l’IA.
Les équipes financières travailleront de plus en plus dans des flux de travail dits « Humain + Agent » en 2026. Les agents IA prendront en charge des tâches routinières très gourmandes en données, telles que la préparation des données, les rapprochements, les mises à jour des prévisions ou la détection des valeurs aberrantes. Les humains se concentreront sur ce que l’IA ne peut pas faire : l’interprétation, l’évaluation de scénarios et la prise de décision stratégique.
Cette division du travail augmente la productivité, surtout lorsque les ressources sont limitées. Mais cela ne fonctionne que si les équipes financières comprennent comment travailler avec l’IA. Désormais, la maîtrise des données et une compréhension de base de l’IA sont des compétences essentielles. Les membres de l'équipe finance doivent savoir comment fonctionnent les modèles d’IA, comment valider leurs résultats et quand faire confiance (ou remettre en question) les analyses générées par l’IA.
Deloitte constate qu’en conséquence, les fonctions financières intègrent de plus en plus de talents technologiques.
