RSM France, membre du 6ème réseau international d’audit, expertise comptable et conseil, a confié à l’IFOP une enquête sur l’appropriation de l’IA générative  au sein des fonctions finances de l’entreprise. Menée auprès de 400 dirigeants d’entreprises françaises de 100 salariés et plus, celle-ci met en lumière plusieurs enseignements clés :

Maturité sur le sujet - Seuls 5 % des dirigeants indiquent déjà utiliser l’IA générative dans leur processus comptables et financiers. A contrario, ils sont 76 % à déclarer ne jamais y avoir eu recours et à ne pas en avoir l’intention. 

DAF vs Dirigeants - Les Directeurs Administratifs et Financiers sont plus intéressés par les possibilités qu’ouvrent ces innovations technologiques. 29 % d’entre eux ont l’intention de l’utiliser dans le futur, contre 8 % des dirigeants. 

Défis soulevés - Dans ce contexte de montée en puissance de l’IA générative, la sécurité et la protection des données financières constituent le défi majeur identifié par les entreprises. 

Stratégie nationale pour l’IA - L’enquête révèle également une très grande méconnaissance des programmes publics incitant à l’appropriation de l’IA dans le secteur économique depuis 2018.

 

En tant qu’acteur clé de l’accompagnement des dirigeants d’ETI françaises en matière de finances, stratégie, gestion des risques et innovation technologiques, RSM France a sondé les entreprises de 100 salariés et plus sur le recours à l’intelligence artificielle générative dans les processus comptables et financiers. Il apparaît que l’IA générative est encore très peu utilisée et soulève de nombreuses questions sur les défis à venir pour les directions financières.

 

Une appropriation frileuse de l’intelligence artificielle générative dans l’entreprise

Les dirigeants ainsi que les directions financières et comptables des entreprises françaises sont globalement très prudents quant à l’adoption des solutions d’IA générative. En effet, seuls 5 % des répondants indiquent déjà utiliser l’IA générative. Ce chiffre atteint 8 % pour les grandes PME de 200 à 249 salariés. 

En ce sens, ils sont 76% à déclarer n’avoir jamais eu recours à l’IA générative et à ne pas en avoir l’intention. L’absence de prise en compte est d’autant plus marquée au sein des directions générales et des directions comptables (80 %), dans le secteur du commerce (81 %) et dans les entreprises localisées en Ile de France (80 %). 

Bertrand Dufour, associé RSM en charge de l’activité Expertise et spécialiste des start-up et entreprises technologiques, tempère ce résultat :

« Les dirigeants sont nombreux à déclarer ne jamais avoir eu recours à l’intelligence artificielle générative et à ne pas en avoir l’intention. Pourtant, de nombreux outils comptables et financiers intègrent déjà des solutions d’IA traditionnelle et générative sans que nous en ayons conscience ! Au sein des directions, se pose surtout la question de la pédagogie et de la conduite du changement. »

Dans cette perspective, les directions administratives et financières se démarquent avec une position plus ouverte sur le sujet. Elles sont au total 35 % à utiliser déjà l’IA générative ou avoir l’intention d’y recourir (vs 22% en moyenne). Un enthousiasme légèrement plus prononcé également dans le secteur des services (24 %) et dans les grandes ETI / GE de plus de 500 salariés (26 %). 

 

L’impact pressenti de l’IA générative sur les activités financières de l’entreprise. 

L’apparition de l’IA générative suscite plusieurs préoccupations chez les dirigeants. A moyen terme, le défi principal identifié concerne la sécurité et la protection des données financières dans l’environnement IA, cité par 61 % des répondants. Elle frôle les 2/3 des citations dans les services et les grandes PME /petites ETI (200 à  499 salariés). 

Le 2ème défi (cité par 41%) concerne l’intégration de solutions techniques IA adaptées à l’activité comptable et financière. Puis dans des proportions beaucoup plus réduites, le besoin d’accompagnement externe est mentionné par 25 % des dirigeants et DAF interrogés, suivi de la possible évolution des politiques RH type licenciement, formations, embauche… ( 22 %).

Face à ces préoccupations encore très relatives des entreprises, Jocelyn Grignon, associé RSM spécialiste de la “regtech” et de l’accompagnement de grands groupes, analyse :

« L’appréhension et la méconnaissance des entreprises sont légitimes face aux nouveaux défis créés par l’apparition de l’IA générative. Il est bien évidemment crucial de prioriser la protection des données stratégiques, pour non seulement se conformer aux normes réglementaires mais aussi pour préserver la confiance des clients, Cela ne doit toutefois pas freiner l’exploration de son potentiel pour les métiers de la finance et son adoption réfléchie et structurée dans les prochaines années. »

Dans cette optique, il a d’ailleurs initié début 2024 le Lab IA de RSM pour réfléchir avec l’ensemble des collaborateurs à ces changements de pratiques à venir pour les fonctions finances. 

 

Une méconnaissance des programmes de financements publics pour développer l’IA dans les entreprises

Avec une échéance à horizon 2025, le « plan national pour l’IA » lancé par le gouvernement met à la disposition des entreprises françaises de nombreux programmes d’aide à l’innovation en matière d’IA générative depuis 2018. Pourtant, l’enquête révèle que 16% seulement des répondants ont connaissance de ces programmes en faveur du déploiement de l’IA générative. Dans le détail, certains se déclarent néanmoins plus informés que d’autres, tels que les chefs d’entreprise (23 %) et les répondants travaillant dans les petites et moyennes ETI de 250 à 499 salariés (24 %).

 

Alors, un retard d’appropriation de l’IA générative spécifiquement français ?  

Dans une enquête réalisée sur le même sujet en novembre 2023 auprès des entreprises britanniques du “middle market”  – RSM UK indique que 45 % des répondants déclarent utiliser l’IA générative dans au moins un service de leur entreprise et que seulement 6% n’ont pas l’intention de l’utiliser dans le futur. Si l’enquête de RSM UK ne se cantonne pas aux activités financières, l’écart d’appropriation semble néanmoins considérable : 80 % des répondants occupant des fonctions dirigeantes au sein des entreprises françaises déclarent «ne pas avoir recours à l’IA générative ni en avoir l’intention » dans le cadre de leurs activités financières.

Cette mise en perspective laisse à penser que les entreprises françaises vont forcément mettre un coup d’accélérateur pour intégrer l’IA générative dans l’ensemble de leurs process (financiers et non financiers). Cela pour saisir - comme le souligne la commission IA dans son premier rapport publié en mars 2024 -  son « potentiel économique majeur » et sous réserve de lever les freins à l’innovation caractéristiques du marché français : « méconnaissance des enjeux technologiques sous-jacents de l’IA et de ses effets potentiels sur la société », « aversion collective au risque, qui nous amène à éviter les investissements dans des technologies et des modèles d’affaires non prouvés. ».

Cette étude sur l’usage de l’IA dans les processus financiers et comptable a été menée avec l’institut de sondage IFOP, dans le cadre de la réalisation d’un baromètre de notoriété sur les cabinets d’audit, expertise comptable et conseil. 

L’enquête a été réalisée du 18 janvier au 9 février 2024 par entretiens téléphoniques sur un échantillon de 400 dirigeants, DAF et directeurs comptables en poste dans des entreprises françaises de 100 salariés et plus. La représentativité a été assurée par la méthode des quotas sur les critères de taille d’entreprise, secteur d’activité et implantation géographique. 

Les résultats peuvent être analysés selon 3 typologies d’entreprises représentatives du tissu économique français :

  • « les grandes PME » (100 à 249 salariés) 
  • les « petites et moyennes ETI » (250 à 499 salariés)  
  • « les grandes ETI et GE » (500 salariés et +) 

Une segmentation par zone géographique :

  • Ile-De-France,
  • Nord-Est,
  • Nord-Ouest,
  • Sud 

Ainsi qu'une segmentation par grands secteurs d’activité :

  • Agriculture,
  • BTP, 
  • Industrie, 
  • Tertiaire : services et commerce.

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