RPA, IA : des systèmes au service du quotidien opérationnel de la fonction Finance
Qu’elle en soit au stade de projet ou déjà bien ancrée au sein des fonctions financières, la RPA (ou Robotic Process Automation) permet d’automatiser certaines tâches sans qu’une expertise humaine soit indispensable, en les déléguant à la machine.
L’Intelligence Artificielle (IA), quant à elle, englobe des technologies multiples, allant de la robotisation de ces tâches simples jusqu’à la mise en place de systèmes informatiques auto-apprenants, capables d’effectuer des déductions et hypothèses, de raisonner et même de s’auto-améliorer en continu.
Un levier de performance, passant par l’optimisation des processus
La fonction financière absorbe des tâches très chronophages de traitement de la donnée. Ce temps consacré est d’autant plus problématique que le volume de données est de plus en plus important. La RPA peut résoudre cette question du temps passé : en automatisant certaines tâches, le temps économisé est alors redistribué de façon plus qualitative, en permettant aux collaborateurs d’endosser enfin des missions à plus forte valeur ajoutée. Cette automatisation permet potentiellement de réduire de 46% le temps et les coûts liés à certaines procédures.
Cette mise en place de RPA peut aussi être une première étape avant l’instauration d’une Intelligence Artificielle, qui permet de passer à un cap supérieur, avec des systèmes capables de rapprocher des référentiels, de faire du prédictif, d’émettre des hypothèses ou encore de générer des reportings à la demande, en temps réel. Point non négligeable, elle permet aussi la détection d’anomalies ou de fraudes. Avec des processus fluidifiés, une plus-value analytique et davantage de traçabilité, l’Intelligence Artificielle devient donc un véritable outil d’aide à la prise de décision qui permet de rationaliser les coûts et un levier de performance pour les directions financières.
Des directions financières en pleine mutation
Au sein des directions financières, certaines tâches seront toutes robotisées à l’avenir. Et 67% de directeurs financiers souhaitent enrichir le reporting avec davantage d’analyses prédictives et de recommandations, dans le cadre du pilotage de la performance.
A terme, cela conduira à une évolution naturelle des effectifs et des métiers, avec des compétences transversales et analytiques vraiment recherchées et mises à profit.
ADA, l’IA de Tradeshift : une technologie intuitive et avancée pour les équipes
Dans leur mise en place, les procédés de RPA et les systèmes reposant sur l’Intelligence Artificielle s’inscrivent idéalement dans le quotidien très opérationnel des équipes, avec une logique de facilitation plus que de rupture des pratiques. C’est justement dans cette logique que Tradeshift a créé ADA, interlocutrice privilégiée des équipes Finance. Cette couche d’Intelligence Artificielle simplifie toutes les tâches, en fournissant un accès rapide à l’information recherchée, avec des suggestions pertinentes très adaptées à la demande. Garante des procédures, elle détecte les erreurs ou anomalies et simplifie certains circuits de validation. En alliée du quotidien, elle permet alors aux équipes de travailler plus vite et plus intelligemment.
Un des leviers d’optimisation est l’utilisation de données structurées. Celles-ci permettent d’échanger en réseau au sein de Tradeshift et ainsi de décupler les performances de l’IA en automatisant à 100%. Nous passons donc de l’aide permettant des gains de productivité important type RPA sur données non ou peu structurées (mails, traitement auto sur tableur) à l’industrialisation.
1 PWC, « Confidence in the future, How tomorrow’s technologies can help the finance function of today »
2 Association Nationale des Directeurs Financiers et de Contrôle de Gestion – DFCG / PWC, « Priorités 2019 du Directeur Financier »