L'utilisation de la data et de l'IA pour améliorer la performance de l'entreprise
L'intégration de la data et de l'intelligence artificielle (IA) dans le fonctionnement des entreprises n'est plus une option stratégique, c'est une nécessité pour rester compétitif. Comme l'a montré le dernier congrès national de l'ordre des experts-comptables et des commissaires aux comptes avaient comme thème l'IA.
Au-delà des promesses technologiques
Au-delà des promesses technologiques, il s'agit d'un changement profond qui touche les processus, les compétences, la culture et la gouvernance. Les entreprises qui réussissent ne sont pas celles qui accumulent le plus d'outils, mais celles qui savent traiter les données et en faire un outil d'aide à la décision stratégique et opérationnelle.
Différents indicateurs de performance
La performance d'une entreprise désigne sa capacité à atteindre ses objectifs stratégiques, opérationnels et financiers. Elle peut être évaluée selon plusieurs dimensions : la performance financière (rentabilité, chiffre d'affaires, marge, retour sur investissement), la performance opérationnelle (efficacité des processus, qualité des produits/services, productivité), la performance sociale (bien-être des employés, climat social, responsabilité sociétale), la performance environnementale (impact écologique, gestion des ressources, durabilité) et la performance stratégique (positionnement sur le marché, innovation, croissance).
Les sources principales de performance
La première source de performance tient à l'automatisation intelligente des tâches répétitives. En confiant à des systèmes d'IA le tri, l'enrichissement ou la saisie de données, les équipes gagnent du temps et réduisent les erreurs humaines. Ces gains se traduisent rapidement en productivité et en baisse des coûts opérationnels. Mais l'automatisation ne suffit pas : elle doit être source d'amélioration des processus afin que les collaborateurs se concentrent sur les activités à forte valeur ajoutée.
Sur le plan opérationnel, la data science joue un rôle clé dans la planification et l'optimisation des ressources. La prévision de la demande (yield management dans l'hôtellerie), la maintenance prédictive des installations (remontées mécaniques) ou l'optimisation des stocks (flux tendus dans l'industrie du bois) permettent de réduire les coûts cachés liés aux ruptures, aux surstocks et aux pannes. Dans les secteurs industriels, logistiques ou de la santé, ces modèles optimisent les délais, assurent une qualité et augmentent les scénarios face aux turbulences du marché.
Exemples d'applications concrètes de l'IA
L'intelligence artificielle joue un rôle croissant dans l'amélioration de la performance des entreprises. Voici quelques apports concrets dans quatre domaines de l'entreprise :
Optimisation des processus : automatisation des tâches répétitives (comptabilité, gestion des stocks, déclarations fiscales et sociales), réduction des erreurs humaines et amélioration de la productivité.
Aide à la décision : analyse prédictive (prévision des ventes, détection de tendances), traitement de grandes quantités de données (Big Data) et recommandations personnalisées (marketing ciblé).
Amélioration de l'expérience client : chatbots et assistants virtuels, personnalisation des offres et analyse des retours clients en temps réel.
Innovation et compétitivité : développement de nouveaux produits/services basés sur l'IA, accélération de la recherche et développement et meilleure adaptation aux évolutions du marché.
Finance et contrôle de gestion
La finance et le contrôle de gestion tirent également profit d'une exploitation plus fine des données. Les algorithmes améliorent la détection des fraudes, automatisent les rapprochements comptables et enrichissent les prévisions financières par des scénarios plus nuancés. Le résultat est une meilleure visibilité sur les risques et une prise de décision plus rapide et plus sûre, éléments essentiels en période d'incertitude macroéconomique. L'obligation de la mise en place de la facturation électronique dans les entreprises dès septembre 2026 va améliorer tout le processus de comptabilisation et permettre l'émergence d'outils de datavisualisation et de prise de décisions.
Par où commencer ?
Pour que ces bénéfices se concrétisent, plusieurs prérequis sont indispensables. La qualité des données est la première d'entre elles : sans nettoyage, catalogage, traçabilité et accès maîtrisé, les modèles produisent des résultats erratiques ou biaisés. Enfin, la formation des collaborateurs est indispensable : l'IA ne remplace pas l'expertise métier, elle ouvre d'autres horizons.
Une gouvernance agile permet d'itérer rapidement tout en limitant les risques opérationnels et juridiques. La mise en place d'un comité data transverse, associant métiers, IT et conformité, garantit des choix alignés avec la stratégie et les obligations réglementaires. La transparence des modèles, la gestion des biais et la conformité au règlement général sur la protection des données (RGPD) doivent être traitées dès la conception.
S'approprier l'IA pour créer de la valeur
Concrètement les entreprises devront s'approprier l'IA pour créer de la valeur. Cette technologie ne remplacera pas l'esprit critique et la capacité de jugement des dirigeants, même s'ils sont devancés par la capacité de traitement et d'analyse des systèmes intelligents. Comme l'auditeur, ils devront élaborer une cartographie des risques (sources de données, exhaustivité, réalités) et contrôler les processus par des tests de cohérence et de substance.
La résistance au changement se surmonte en différentes phases : présentation du projet, formations ciblées des collaborateurs, amélioration des processus, présentation des résultats et des gains de productivité.
Le rôle déterminant du management
Au-delà des aspects techniques et organisationnels, l'adhésion des managers est déterminante. Former les décideurs à lire des tableaux de bord, interpréter des signaux d'alerte et intégrer les tendances de son marché dans leurs décisions quotidiennes change la dynamique de l'entreprise plus qu'un simple déploiement d'outils. Le rôle des RH est aussi crucial pour attirer des profils hybrides (data engineers, data scientists, product owners) et pour favoriser une culture d'expérimentation où l'échec devient une source d'apprentissage.
Mesurer l'impact
L'impact économique se mesure par des indicateurs financiers et opérationnels : réduction du coût par transaction, amélioration des marges, diminution du temps de cycle, hausse du Net promoter score (NPS) et augmentation du taux de rétention client. La performance sociale sera mesurée par des indicateurs comme le bien-être au travail et la promotion interne des talents.
Conclusion
En conclusion, la data et l'IA offrent des leviers puissants pour améliorer la performance de l'entreprise lorsqu'elles sont associées au diagnostic stratégique et financier. Le véritable enjeu n'est pas que technologique mais surtout organisationnel. Les entreprises qui amélioreront leurs performances seront celles qui auront su appréhender l'IA et l'exploitation des données comme outils d'aide à la décision.
