Comment industrialiser l’IA en finance

Pourquoi est-ce critique ?

Jusqu’à 88% des projets IA (proof of concept) n'atteignent jamais la mise en production, souvent en raison d’objectifs flous, d’un socle de données fragile ou d’un manque d’expertise interne. Parallèlement, McKinsey observe que, bien que 90% des organisations aient lancé une transformation digitale ou IA, seules un tiers des retombées financières attendues se matérialisent.

Le problème n’est pas technologique : c’est l’opérationnalisation. Les équipes Finance performantes savent sélectionner leurs cas d’usage avec précision, préparer une infrastructure data robuste, encourager l’expérimentation dans un cadre maîtrisé et industrialiser ce qui fonctionne, tout en éliminant ce qui ne fonctionne pas.

Ce que contient la ressource...

• Identifier où l’IA apporte de la valeur en finance : Présentation des 3 scénarios où l’IA crée un impact réel : les processus à fort volume et inputs variables, la synthèse multi-systèmes nécessitant rapidité et fiabilité, les décisions nécessitant un jugement basé sur des schémas récurrents. Et les situations où l’automatisation classique ou l’expertise humaine restent plus adaptées
• Construire les fondations pour passer à l’échelle : Méthodes pour évaluer la maturité data, arbitrer entre développement interne et solutions du marché, et définir des critères de succès alignés sur des résultats tangibles : précision des prévisions, réduction des délais de clôture, efficacité des analyses.
• Permettre l’expérimentation et l’itération : Cadre opérationnel pour structurer des équipes cross-fonctionnelles, établir une vraie responsabilité métier au-delà de la simple capacité technique, et créer des boucles de feedback continues.
• Passer des pilotes à la production : Bonnes pratiques pour concevoir une infrastructure réutilisable, automatiser le monitoring des modèles et investir dans la formation et la refonte des processus – deux leviers décisifs pour garantir une adoption durable de l’IA.