L'IA n'est plus un sujet d'avenir pour les équipes de trésorerie. Partout dans le secteur des services financiers, les organisations explorent activement l'IA et la mettent en œuvre pour améliorer la prise de décision, simplifier les opérations et dégager de nouveaux gains d'efficacité. Pourtant, malgré une adoption croissante, bon nombre d'institutions se heurtent à un obstacle bien connu : la technologie avance plus vite que la maturité organisationnelle.
Selon le récent Rapport d'Alithya sur le secteur des services financiers 2026, 74,3 % des organisations utilisent déjà l'IA, à tout le moins de façon modérée, pour appuyer la prise de décision. Parallèlement, 66,2 % d'entre elles désignent le manque d'expertise et de compétences internes comme le principal frein à une adoption réussie de l'IA. Ce constat laisse croire que si la technologie elle-même devient plus accessible, la capacité de la déployer efficacement à grande échelle demeure un défi de taille.
L'adoption de l'IA est maintenant généralisée
The conversation around AI has evolved dramatically over the past few years. Financial services institutions are no longer questioning whether AI has a place in treasury and finance functions. Instead, they are exploring how to apply it to real business challenges.
Parmi les cas d'usage courants :
- Améliorer l'exactitude des prévisions;
- Renforcer la gestion des liquidités;
- Favoriser l'analyse de scénarios;
- Accélérer les processus de production de rapports;
- Repérer les tendances et les anomalies dans de vastes ensembles de données.
À mesure que l'adoption progresse, les responsables de la trésorerie constatent de plus en plus que la réussite repose sur bien autre chose que le choix de la bonne plateforme ou du bon outil. Les organisations qui tirent le plus de valeur de l'IA investissent dans les personnes, les processus et les structures de gouvernance nécessaires pour soutenir une adoption durable.
Le véritable défi n'est pas technologique
Historiquement, les grandes initiatives de transformation étaient restreintes par les limites de la technologie. Aujourd'hui, c'est souvent l'inverse.
Un nombre croissant de fonctionnalités propulsées par l'IA est qui peuvent s'intégrer aux environnements de trésorerie sont disponibles sur le marché. Cependant, beaucoup d'organisations peinent à dépasser le stade du projet pilote, faute des capacités internes nécessaires pour opérationnaliser et encadrer ces solutions.
On demande de plus en plus aux équipes de trésorerie :
- D'évaluer les nouveaux cas d'usage de l'IA;
- De comprendre les exigences relatives aux données et les normes de qualité;
- D'évaluer les implications en matière de risque et de conformité;
- D'établir des cadres de gouvernance;
- De mesurer les résultats d'affaires;
- De gérer le changement organisationnel et l'adoption par les utilisateurs.
Ces responsabilités débordent souvent du cadre traditionnel des activités de trésorerie. Résultat : les organisations ont accès à une technologie puissante, mais pas à l'expertise requise pour en exploiter le plein potentiel.
Pourquoi les compétences en gestion de trésorerie sont essentielles
La trésorerie s'est toujours située au croisement de la finance, du risque et de la stratégie. L'IA ne fait qu'amplifier cette réalité.
Si les fournisseurs de technologie proposent des outils, il revient aux responsables de la trésorerie de veiller à ce que ces outils servent les objectifs d'affaires, respectent les exigences réglementaires et produisent des résultats dignes de confiance.
La réussite exige une combinaison de capacités, notamment :
- Expertise du domaine de la gestion de trésorerie : Les équipes doivent comprendre les processus d'affaires, les cadres décisionnels et les considérations de risque sous-jacents que les solutions d'IA visent à soutenir.
- Compétences en données et en analytique : Les données déterminent les retombées de l'IA. Les responsables de la trésorerie doivent pouvoir se fier à la qualité, à la gouvernance, à l'intégration et aux structures de production de rapports de leurs données.
- Gouvernance et gestion des risques : À mesure que l'IA s'intègre aux processus décisionnels, les organisations doivent assurer la transparence, la reddition de comptes et des contrôles appropriés.
- Gestion du changement : Plus important encore, les employés doivent comprendre comment l'IA soutient leur travail et comment utiliser efficacement les nouvelles fonctionnalités.
Sans ces éléments fondamentaux, même les investissements technologiques les plus importants risquent de ne pas générer de valeur d'affaires mesurable.
L'automatisation n'est qu'une première étape
Notre sondage révèle aussi que 72,7 % des répondants désignent l'efficacité opérationnelle comme le principal secteur d'investissement en automatisation.
Cette statistique n'a rien d'étonnant. De nombreuses fonctions de trésorerie reposent encore sur des processus manuels, des flux de travaux bâtis sur des chiffriers et des activités de production de rapports exigeantes en ressources. L'automatisation offre une opportunité claire de réduire les efforts, d'améliorer la constance et de libérer les équipes pour qu'elles se consacrent à des tâches à plus forte valeur.
L'automatisation ne devrait toutefois pas être vue comme le point d'arrivée.
La plus grande opportunité consiste à dépasser l'automatisation des tâches pour aller vers l'aide à la décision intelligente.
Les organisations qui parviennent à conjuguer automatisation, analytique et IA sont mieux placées pour :
- Améliorer l'exactitude des prévisions;
- Réagir plus rapidement à l'évolution des conditions du marché;
- Renforcer la planification stratégique;
- Accroître la visibilité sur les risques;
- Soutenir la prise de décision des dirigeants.
Autrement dit, l'objectif ultime n’est pas de faire le même travail plus rapidement, mais plutôt de permettre aux équipes de prendre de meilleures décisions d'affaires.
La confiance grandit, mais la maturité reste inégale
Une donnée encourageante de notre recherche : 75,9 % des répondants se disent confiants dans leur capacité à répondre à l'évolution des exigences de conformité.
Cela laisse présager que bon nombre d'institutions financières reconnaissent l'importance de la gouvernance et des contrôles dans la modernisation de leurs opérations.
Il ne faut cependant pas confondre confiance en matière de conformité et préparation organisationnelle complète. À mesure que l'usage de l'IA se répand, les institutions devront investir de façon continue dans le développement des compétences, l'évolution de leur modèle opérationnel et la maturité de leur gouvernance.
Le défi que rencontrent bien des organisations n'est pas de savoir si l'IA peut créer de la valeur. Il est de bâtir les capacités organisationnelles nécessaires pour générer cette valeur de façon durable.
De la technologie à la valeur d'affaires
Les transformations de la trésorerie les plus réussies ne reposent pas seulement sur la technologie. Elles s'appuient sur des processus solides, des données de qualité, une gouvernance efficace et des équipes compétentes qui savent arrimer l'innovation aux objectifs d'affaires.
Les organisations qui misent exclusivement sur la technologie obtiennent rarement les résultats espérés. Celles qui investissent avec la même rigueur dans les personnes, les processus et l'adoption sont bien mieux placées pour tirer pleinement parti de l'IA et de l'automatisation.
Alithya aide les institutions financières à bâtir ces capacités. Notre équipe réunit une expertise approfondie des services financiers et des compétences en technologie, en données, en gouvernance et en gestion du changement pour aider les organisations à moderniser leurs activités de trésorerie, à déployer des solutions bonifiées par l'IA, à renforcer leurs processus décisionnels et à générer des résultats d'affaires durables. Que les organisations en soient à explorer leurs premiers cas d'usage de l'IA ou à déployer des initiatives de transformation à l'échelle de l'entreprise, nous veillons à ce que les investissements technologiques se traduisent par une valeur mesurable. Communiquez avec nous pour en savoir plus.