L'IA était censée débarrasser les départements financiers des tâches manuelles : copie des données entre différents systèmes, rectification des incohérences et récupération des reçus manquants, entre autres. Or, même si l’IA a permis de réduire en partie la charge de travail, elle n’a pas éliminé ces tâches (malgré les prédictions enthousiastes en ce sens). Au contraire, selon une nouvelle enquête conduite par Pleo, 50 % des équipes Finance* déclarent que leur stack technique est toujours manuelle. La raison à cela ? C’est la déconnexion. Les équipes ont ajouté des outils d’IA à leurs flux de travail, sans les relier au reste de leur stack. Au lieu de disparaître, les tâches manuelles ont simplement été déplacées.
Même si le gain de productivité n’est pas aussi spectaculaire que prévu, les équipes Finance ne devraient pas perdre foi en l’IA et en sa capacité à réduire les tâches manuelles. En effet, l’IA fonctionne de manière optimale lorsque les départements financiers s’attaquent aux facteurs suivants.
Tel collaborateur ne jure que par Claude, tandis que sa collègue utilise ChatGPT. Dans le même temps, les équipes jonglent entre les e-mails, Slack, les plateformes comptables et d’autres systèmes pour effectuer leurs tâches quotidiennes. Ce problème est courant au sein des départements financiers. D’ailleurs, 47 % des personnes interrogées par Pleo* disent avoir surinvesti dans les différents outils d’IA et se retrouver confrontées à un éparpillement de ces technologies. Les équipes finissent par utiliser des outils, identifiants et fonctionnalités d’exportation séparés, et un employé doit faire l’intermédiaire pour tout rassembler.
Malgré cet éparpillement, il paraît peu réaliste de n’utiliser qu’un seul outil d’IA. Chaque solution présente des avantages et une tarification qui lui sont propres. Au contraire, il convient de configurer votre stack technique pour relier les outils d’IA que l’équipe Finance utilise déjà, plutôt que de lui demander de se familiariser avec un nouveau logiciel.
Avec une stack technique connectée, les équipes peuvent effectuer des actions et exécuter des workflows depuis des LLM comme Claude et ChatGPT, ou d’autres plateformes telles que NetSuite et Microsoft 365. Utilisez les systèmes que vos collaborateurs possèdent déjà sur leur ordinateur plutôt que de les faire passer d’un outil à l’autre. Cette connexion allège les tâches administratives manuelles. Ainsi, l’adoption de l’IA se transforme en un gain de temps concret et ne représente pas simplement un abonnement supplémentaire à gérer.
L’IA fournit des réponses sur les dépenses, les budgets ou les approbations en quelques secondes. Mais, même lorsqu’elle est véritablement utile, il existe bien souvent un écart entre les insights fournis et les actions qui en découlent. Par exemple, si une équipe Finance demande à un outil d’IA de récolter des données de dépenses ou de signaler des anomalies, elle obtiendra une réponse claire, mais devra toujours effectuer des corrections manuellement. La rectification ne se fait pas d’elle-même.
C’est là que les tâches manuelles refont leur apparition.
La véritable réduction du travail manuel se produit lorsque les tâches répétitives et complexes liées aux dépenses, telles que la chasse aux reçus manquants, la classification d’un ensemble de transactions ou le signalement des achats non conformes à la politique, sont regroupées pour ne former qu’une seule et même tâche. Il s’agit ensuite d’aller plus loin, en créant des processus automatisés sur l’ensemble des outils que les équipes Finance utilisent déjà, comme Slack, NetSuite ou Microsoft 365.
Mais, pour combler cet écart, la solution ne doit pas être conditionnée à la participation d’un autre département. Donnez aux membres de l’équipe Finance l’autonomie nécessaire pour créer des flux de travail adaptés à leurs process, sans avoir recours à l’équipe informatique.
Les directeurs financiers peinent souvent à comprendre pleinement d’où viennent les réponses fournies par les outils d’IA. Et puisqu’ils ne saisissent pas la logique, il leur est plus difficile de faire confiance aux résultats. Les équipes perdent donc un temps précieux à vérifier manuellement les informations et à rechercher des preuves, pour s’assurer d’une précision à 100 %.
Pour maintenir la confiance et réduire le temps passé à vérifier les informations, votre stack financière doit être capable de fournir une piste d’audit complète pour chaque action, d’exiger une intervention humaine dans des scénarios définis et d’empêcher certains utilisateurs de modifier les flux de travail sans autorisation préalable.
L’IA devient véritablement efficace lorsqu’elle sait précisément ce qu’elle doit gérer seule et quand elle doit au contraire s’effacer (grâce à des autorisations concrètes et des instructions bien définies). Ainsi, rien ne se passe sans que vous n’en compreniez la raison.
Tout ceci ne signifie pas que les équipes Finance doivent entièrement repenser leur stratégie liée à l’IA. Il s’agit plutôt de se concentrer sur l’interconnexion des outils déjà en place, pour que les informations, les actions et les flux de travail soient centralisés et non dispersés au sein de divers rapports et tableaux de bord.
En adoptant cette approche, les départements financiers arrêteront de jongler entre les différents systèmes et pourront consacrer leur temps à établir des prévisions, définir la stratégie de l’entreprise et orienter ses investissements futurs.
* Ces données sont tirées d’un rapport de Pleo qui paraîtra en septembre 2026. L’enquête a été menée par Sapio Research en avril et juillet 2026, auprès de décideurs et de professionnels financiers au sein d’entreprises comptant entre 51 et 1 000 salariés en Allemagne, au Danemark, en Espagne, aux Pays-Bas et au Royaume-Uni.