L'adoption de l'IA est peut-être généralisée au sein des fonctions financières américaines, mais une nouvelle étude de Rillion suggère que cette adoption crée une illusion de progrès. Derrière un usage intensif et des attentes élevées, les équipes financières continuent de se heurter à une confiance limitée, à des tâches manuelles et à des lacunes de compétences émergentes.

Le rapport 2026 AI in Finance repose sur une enquête menée auprès de 250 CFO et responsables financiers aux États-Unis. Il a été réalisé par Rillion, un fournisseur de logiciels d'automatisation des comptes fournisseurs, et examine quatre écarts entre l'ambition liée à l'IA et la réalité : confiance, compétences, automatisation et transformation. Le rapport combine les résultats de l'enquête avec les perspectives de responsables financiers et d'experts en IA, notamment des contributeurs de GitHub, Meltwater, Docusign, Foxit, Joe & The Juice et CFO Alliance.

Les résultats révèlent une nette tension entre adoption et confiance. Soixante-huit pour cent des équipes financières utilisent déjà l'IA dans leur travail quotidien, tandis que 28 % supplémentaires la testent ou l'envisagent. Pourtant, seuls 39 % des CFO déclarent être à l'aise avec l'idée de laisser l'IA agir de manière autonome sans revue humaine. Cette prudence s'inscrit dans la lignée du fonctionnement traditionnel des contrôles financiers, où les résultats affectant les paiements et les rapports sont examinés avant d'être appliqués.

« L'IA est passée extrêmement vite d'un outil que les responsables financiers expérimentaient à un outil que de nombreuses équipes utilisent désormais chaque jour. Mais l'adoption seule ne signifie pas transformation », déclare Daniel de Sousa, PDG de Rillion. « Ce qui est intéressant dans cette recherche, c'est l'écart entre l'apparente maturité des fonctions financières sur le papier et ce qui se passe réellement en dessous. La confiance, les compétences et le travail manuel freinent encore de nombreuses organisations. »

L'automatisation dépend encore du travail manuel

L'écart est particulièrement visible dans les domaines répétitifs tels que le traitement des factures, une tâche centrale des comptes fournisseurs, longtemps considérée comme une cible d'automatisation en raison de son volume et de sa répétitivité. Près de neuf CFO sur dix signalent des lacunes dans leurs solutions actuelles de capture de factures et d'extraction de données. Près de la moitié, soit 45 %, affirment qu'une revue humaine reste nécessaire après le traitement des factures. Cette étape de vérification persiste pour des raisons pratiques : les erreurs d'extraction en facturation peuvent entraîner des paiements en double ou en retard.

« Les équipes financières automatisent des processus depuis des années, mais trop d'automatisation dépend encore de l'intervention humaine lorsque quelque chose change », déclare de Sousa. « L'étape suivante ne consiste pas simplement à ajouter davantage d'IA, mais à construire des processus capables de gérer la réalité du fonctionnement des entreprises, sans que le travail manuel ne s'immisce à nouveau. »

Les fonctions financières présentent peut-être un angle mort en matière de compétences en IA

Le rapport met également en évidence un décalage entre les compétences que les responsables financiers estiment nécessaires aujourd'hui et celles qu'ils pensent importantes à l'avenir.

Seuls 21 % citent le manque d'expertise interne en IA comme un obstacle majeur à l'adoption aujourd'hui. Dans le même temps, 60 % estiment que la maîtrise des outils d'IA deviendra l'une des compétences les plus importantes en finance. Cette attente devient plus difficile à repousser à mesure que des fonctionnalités d'IA sont intégrées dans les logiciels financiers et ERP standards que les équipes utilisent déjà, transformant la familiarité avec l'IA, autrefois sujet de spécialiste, en une composante du travail financier quotidien.

« Nous ne devrions pas réduire la compétence en IA à l'apprentissage d'un outil particulier », déclare de Sousa. « Le véritable changement, c'est d'apprendre à travailler différemment : savoir quoi automatiser, comment contester les résultats et où le jugement humain reste essentiel. Ces capacités prennent du temps à se construire, c'est pourquoi les responsables financiers doivent commencer à y investir dès maintenant. »

Ceux qui utilisent le plus l'IA attendent la transformation la plus importante

Les équipes financières utilisant déjà largement l'IA sont plus de trois fois plus susceptibles, à 51 % contre 16 %, de s'attendre à ce que l'IA transforme la plupart des processus financiers que celles qui commencent leur parcours en IA.

« Les personnes ayant le plus d'expérience pratique de l'IA sont aussi celles qui anticipent les changements les plus importants », déclare de Sousa. « Cela devrait être un signal d'alarme pour les organisations qui restent en marge. L'ampleur de la transformation est peut-être la plus difficile à percevoir lorsque l'on se trouve au début du parcours. »