OpenAI : Révolutionner la finance avec l'IA, cinq leçons clés

Révolutionner la finance avec l'IA : l'expérience d'OpenAI

Une transformation en temps réel de la fonction financière

Dans le monde de la finance, la rapidité et l'efficacité sont devenues des impératifs. Pour OpenAI, l'opportunité d'intégrer l'intelligence artificielle va bien au-delà de l'accélération des clôtures de comptes ou de la mise à jour des prévisions. Il s'agit de transformer la manière dont l'entreprise perçoit son évolution, de permettre aux dirigeants de prendre des décisions plus rapidement et de donner aux équipes financières le temps de se concentrer sur l'avenir.

Lorsque l'entreprise a intégré OpenAI il y a deux ans, l'équipe financière était encore embryonnaire, soutenant une entreprise en pleine expansion. Il a fallu construire cette fonction à partir de zéro, en intégrant l'IA comme un pilier central du processus décisionnel et du soutien à l'entreprise.

Défis initiaux et ambitions audacieuses

Au départ, les défis rencontrés étaient familiers : la clôture des comptes et la mise à jour des prévisions nécessitaient encore beaucoup de travail manuel, impliquant la recherche d'informations, l'explication des changements et la compilation des éléments nécessaires à la prise de décision. Bien que l'accès aux outils d'IA les plus avancés ait été disponible, l'apprentissage pour redéfinir l'approche financière autour de ces technologies était encore en cours.

L'entreprise a donc fixé deux objectifs ambitieux : atteindre une clôture à zéro jour et automatiser les prévisions de manière continue. L'idée derrière une clôture à zéro jour est de fournir aux dirigeants une vue en temps réel, précise et traçable de la situation financière de l'entreprise. Les prévisions continues s'appuient sur cette base pour montrer l'évolution de l'entreprise, anticiper les événements futurs et guider les décisions qui pourraient influencer les résultats.

Évolution des méthodes de travail

Bien que l'entreprise soit encore en chemin pour atteindre ces objectifs, le travail a déjà transformé le fonctionnement. Les limites des feuilles de calcul statiques et des recherches manuelles ont été dépassées pour adopter des outils dynamiques basés sur le contexte et les données complètes de l'entreprise. Cette évolution a permis aux professionnels de la finance de créer les outils nécessaires à leur travail et d'élargir leur expertise.

Pour l'entreprise, la véritable promesse d'une fonction financière native à l'IA réside dans une équipe capable de comprendre les événements en temps réel, d'aider les dirigeants à anticiper les choix futurs et de donner à l'entreprise plus de temps pour agir tant que les résultats peuvent encore être influencés.

Cinq leçons pratiques pour les CFO

1. Accès généralisé et incitation à l'utilisation

   Le premier pas vers l'intégration de l'IA a été de garantir un accès large à tous. Les employés doivent pouvoir explorer l'IA dans le contexte de leur travail quotidien. Cet accès est le plus précieux lorsqu'il est associé à une expérimentation structurée autour de problèmes concrets.

   • Un hackathon financier a été organisé, invitant des ingénieurs commerciaux à participer et à transformer des tâches qu'ils souhaitaient améliorer. Un des résultats a été la création d'IR-GPT, un GPT personnalisé basé sur les documents approuvés par l'équipe des relations investisseurs pour répondre aux questions de diligence.
   • Ce hackathon a permis de passer de l'IA comme concept abstrait à un outil fonctionnel. En une journée, les participants ont pu identifier une tâche récurrente, développer une solution, la tester avec leurs collègues et l'améliorer.

   Pour les CFO, la leçon est claire : il faut encourager l'expérimentation de bas en haut tout en ayant une stratégie claire de haut en bas. Fournissez une IA sécurisée et performante aux employés et laissez ceux qui sont les plus proches du travail identifier de meilleures méthodes.

2. Redéfinir le flux de travail autour des décisions

   Les équipes financières consacrent beaucoup d'énergie à rassembler les éléments nécessaires à la prise de décision. Une révision des prévisions peut nécessiter la recherche des dernières données, la réconciliation des feuilles de calcul, l'explication des écarts, la création de graphiques, la préparation de documents et leur transformation en présentations.

   L'IA modifie cette dynamique en permettant de redéfinir le parcours complet des données sources à la décision.

   • L'entreprise travaille vers un modèle opérationnel différent. L'ambition d'une clôture à zéro jour est de connecter les plans de dépenses approuvés, les mises à jour du grand livre, les bons de commande, les provisions et les détails des transactions dans une vue continuellement réconciliée.

3. Les professionnels de la finance deviennent des créateurs

   La transformation la plus significative est que les professionnels de la finance peuvent désormais construire les outils dont ils ont besoin.

   • Une étude récente d'OpenAI a révélé que 40 % de l'utilisation spécialisée de l'IA par les professionnels de la finance concerne des tâches en dehors de la finance traditionnelle, et 22 % sont liées à l'ingénierie.

   Chaque membre de l'équipe crée des tableaux de bord et des outils IA personnalisés avec ChatGPT Work et Codex. Le travail évolue des modèles Excel statiques et des présentations PowerPoint vers des tableaux de bord en direct basés sur le contexte et les données complètes de l'entreprise.

4. Allier rapidité et contrôle

   L'expérience avec IR-GPT a enseigné l'importance du contrôle. Les questions de diligence des investisseurs peuvent nécessiter qu'un analyste recherche dans des documents antérieurs, rédige une réponse, vérifie la cohérence et coordonne la révision. Avec un GPT personnalisé basé sur des sources approuvées, un travail qui prenait auparavant des heures peut désormais produire un premier brouillon solide en quelques secondes.

   • Le rôle humain reste essentiel. L'équipe des relations investisseurs lit le brouillon, ajoute du jugement et du contexte, et s'assure que les réponses restent cohérentes.

5. Évaluer la valeur par unité d'intelligence

   Les CFO ont besoin d'un tableau de bord pour l'IA ancré dans la performance opérationnelle. Acheter plus de licences ou utiliser plus de jetons ne donne pas une image complète. Ce qui compte, c'est de savoir si le travail est bien fait et quel en est le véritable coût.

   Pour chaque flux de travail, posez quatre questions :

   • L'IA a-t-elle permis d'améliorer la qualité du travail ?
   • A-t-elle réduit le temps nécessaire pour accomplir les tâches ?
   • A-t-elle diminué les coûts associés ?
   • A-t-elle augmenté la satisfaction des employés ?

Ces leçons montrent comment l'intégration de l'IA dans la finance peut transformer les pratiques traditionnelles, offrant une meilleure réactivité et une prise de décision plus éclairée.