L’IA dans les processus financiers en 2025 : comment elle va (vraiment) vous faire gagner du temps

emiliennesimonnet

21 février 2025

7 min

Les CFOs n'ont jamais eu autant besoin d'aller vite. Et ça tombe bien : l'IA s'impose comme un véritable game changer dans la finance. Elle automatise plusieurs tâches, analyse les risques, effectue des opérations de trading… Cependant, son adoption soulève aussi des questions stratégiques, réglementaires et éthiques.

Ce mois-ci, Frenchfounders décrypte pour vous comment ces technologies peuvent réellement vous faire gagner du temps.

58 % des fonctions financières utilisent désormais l’IA, marquant une augmentation de 21 points par rapport à l’année précédente (selon une enquête Gartner, septembre 2024). Cette adoption rapide témoigne de la confiance accrue des leaders financiers dans le potentiel de l’IA pour optimiser les opérations et la prise de décision.

On vous liste ici quelques-unes des applications les plus importantes de l’intelligence artificielle en 2025 :

Fini les tâches chronophages : place à l’automatisation

Imaginez une journée sans gestion de factures interminable. L’IA permet d’automatiser de nombreuses tâches répétitives et chronophages :

Traitement automatisé des reçus et des factures ;
Catégorisation intelligente des dépenses…

Un autre exemple ? Les banques d’investissement déploient des projets d’IA pour réduire les tâches répétitives des analystes juniors, comme la préparation de documents financiers, permettant ainsi de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.

En 2025, on estime que cette automatisation permettra aux CFOs de redéployer jusqu’à 30% des ressources de leurs équipes vers des fonctions plus stratégiques.

Gestion des risques : l’IA traque les anomalies avant qu’elles ne deviennent des problèmes

L’IA révolutionne l’analyse financière et la gestion des risques en offrant des capacités inédites :

Détection des anomalies et des fraudes en temps quasi réel ;
Analyse des schémas complexes dans les ensembles de données de transaction.

La Société Générale, par exemple, utilise l’IA pour modéliser des scénarios de stress et évaluer l’impact potentiel des crises économiques sur leurs portefeuilles d’actifs.

Cette approche permet une anticipation plus fine des risques systémiques.

Expérience client : une personnalisation qui anticipe les besoins

Grâce à l’intelligence artificielle, les services financiers peuvent offrir une personnalisation poussée grâce à :

Des chatbots et voicebots qui orientent intelligemment les clients vers le support approprié ;
Des plateformes comme Tiger Brokers intègrent des modèles d’IA avancés pour fournir des analyses de marché personnalisées à leurs clients, améliorant ainsi l’expérience utilisateur.

En 2025, cette personnalisation devrait atteindre un niveau de sophistication permettant de prévoir les besoins des clients avant même qu’ils ne les expriment, créant ainsi une expérience utilisateur proactive.

Trading et gestion des actifs : l’IA réagit plus vite que les marchés

L’IA est désormais incontournable dans le trading financier avec :

Le développement d’algorithmes capables d’analyser les tendances du marché et les données historiques, renforçant la compétitivité des entreprises.
L’optimisation des stratégies d’exécution de transactions en fonction des conditions de marché en temps réel ;

La machine ne stresse pas, ne panique pas, et surtout, ne prend pas de décisions basées sur l’émotion. Un avantage non négligeable quand les marchés s’affolent.

Crédit et prêts : des décisions en quelques secondes

L’intelligence artificielle (IA) révolutionne la manière dont les institutions financières approuvent les demandes de crédit grâce à sa capacité à prendre des décisions rapides. Avec :

L’analyse rapide de milliers de demandes de prêt en quelques secondes ;
L’utilisation de sources de données non traditionnelles pour évaluer plus finement la solvabilité des clients.

Cette innovation dans l’évaluation du crédit non seulement accélère les prises de décision, mais aussi diminue le taux de défaillance en détectant plus efficacement les profils présentant un risque élevé.

Prévention des fraudes : l’IA en mode détective

L’IA joue également un rôle crucial dans la lutte contre la criminalité financière, via :

La surveillance continue des flux transactionnels pour détecter les anomalies ;
L’analyse des comportements clients pour repérer des activités suspectes.

En 2025, ces technologies devraient permettre de réduire les pertes liées à la fraude de plus de 40%.

Prévisions financières : une anticipation plus précise

L’IA améliore considérablement la précision des prévisions financières par:

L’anticipation des fluctuations de change avec une marge d’erreur réduite
La modélisation de scénarios financiers complexes intégrant plus de variables qu’un épisode de Black Mirror.

Cette capacité prédictive transforme la planification financière en la rendant plus proactive et résiliente face aux incertitudes du marché.

Les défis à anticiper

Malgré ses avantages, l’intégration de l’IA en finance présente plusieurs défis :

Transparence et éthique : Avec des robots qui prennent de plus en plus de décisions financières, la question se pose : qui surveille les surveillants ? Les algorithmes doivent rester transparents, et les régulateurs européens s’y attellent déjà. Il faudra notamment gérer les biais potentiels dans les systèmes de scoring et d’évaluation des risques.
Cybersécurité : Quand l’IA devient plus intelligente, les hackers aussi. La protection des infrastructures financières sera un enjeu crucial, avec des attaques toujours plus sophistiquées. Il est vital d’assurer la sécurité et la souveraineté des données, notamment avec des architectures hybrides (on-premise et cloud)
Qualité des données : Une adoption réussie de l’IA nécessite des données de haute qualité. Les leaders financiers signalent que l’insuffisance de la qualité et de la disponibilité des données constitue un obstacle majeur à l’implémentation efficace de l’IA.
Compétences techniques : Le manque de compétences en littératie des données et en techniques avancées au sein des équipes financières freine l’adoption optimale de l’IA.
Coûts et retour sur investissement : Bien que l’IA puisse accélérer les processus d’audit en analysant rapidement de vastes ensembles de données, les coûts associés à la mise en œuvre de ces technologies, y compris le développement et l’assurance cybersécurité, signifient que les économies potentielles ne se traduisent pas nécessairement par une réduction des frais pour les clients.

Perspectives pour les directions financières

Mais alors, on commence par quoi ?

Pour tirer pleinement parti de l’IA, les directions financières doivent :

Investir dans la formation : Développer les compétences en IA au sein des équipes financières est essentiel pour maximiser les bénéfices de ces technologies.
Renforcer la gouvernance des données : Assurer la qualité et la disponibilité des données est crucial pour le succès des initiatives d’IA.
Adopter une approche stratégique : Intégrer l’IA de manière progressive et ciblée, en commençant par des projets pilotes avant un déploiement à grande échelle, permet de gérer les risques et d’optimiser les ressources.

En conclusion : pourquoi il est urgent d’agir

En conclusion, l’IA en 2025 offrira aux CFOs des outils puissants pour optimiser leurs opérations, améliorer la prise de décision et renforcer leur rôle stratégique au sein de l’entreprise.

Cependant, cela nécessitera une adaptation des compétences et une gestion attentive des défis technologiques et réglementaires.

Et vous, êtes-vous prêt à laisser l’IA faire (enfin) le sale boulot pour vous ?