Une nouvelle étude de BearingPoint révèle que, si 75% des directeurs financiers anticipent un impact élevé ou très élevé de l’IA d’ici 2030, seuls 9% sont parvenus à la déployer à l’échelle, ce qui met en évidence la nécessité de transformer le modèle opérationnel.
Amsterdam, 21 mai 2026 – Le cabinet de conseil en management et en technologie BearingPoint a publié une nouvelle étude sur l’avenir de la fonction finance, mettant en lumière un décalage croissant entre les ambitions liées à l’IA et leur mise en œuvre. Si les directeurs financiers s’attendent à ce que l’intelligence artificielle transforme en profondeur la finance, la plupart des organisations peinent encore à dépasser le stade de pilotes isolés.
S’appuyant sur des enquêtes internationales et des entretiens approfondis avec des responsables financiers, l’étude montre que l’IA est appelée à transformer la prévision, à rationaliser les processus financiers clés et à renforcer la prise de décision. Toutefois, des contraintes structurelles continuent de freiner les avancées, empêchant les organisations de déployer l’IA sur l’ensemble des processus de bout en bout et de l’ancrer dans leurs modèles opérationnels.
Notre étude montre clairement que les obstacles au déploiement à grande échelle de l’IA dans la fonction finance ne sont pas d’ordre technologique, mais structurel. La qualité des données, la gouvernance et la conception des processus sont déterminantes pour transformer un pilote en une capacité industrialisable, plutôt que de le voir rester au stade d’expérimentation. Les directeurs financiers qui considèrent ces éléments comme des prérequis, et non comme des aspects secondaires, sont ceux qui prendront une longueur d’avance.
Olivier Beugnet, Associé chez BearingPoint
L’IA transforme la fonction finance, mais le niveau de maturité reste faible
La fonction finance évolue d’un rôle de reporting vers celui de partenaire stratégique, l’IA accélérant cette transformation. Les directeurs financiers attendent davantage d’analyses prédictives, des cycles de décision plus rapides et un renforcement de l’aide à la décision à l’échelle de l’entreprise.
Cependant, le niveau de maturité actuel demeure limité. Si 75% des directeurs financiers anticipent un impact élevé ou très élevé de l’IA d’ici 2030, la plupart des organisations en sont encore à un stade précoce d’adoption, avec des initiatives concentrées sur des pilotes isolés plutôt que dans des programmes à l’échelle de l’entreprise. 73% qualifient leur niveau actuel d’adoption de l’IA de limité ou élémentaire, et plus de 80% prévoient des évolutions significatives ou modérées des métiers de la finance dans les cinq prochaines années.
Ce décalage reflète un enjeu structurel plus large. L’IA démontre déjà un potentiel clair dans des domaines financiers tels que la prévision, l’automatisation et l’aide à la décision. Toutefois, en l’absence de fondations solides en matière de données, de modèles de gouvernance adaptés et de compétences adéquates, les organisations peinent à transformer ce potentiel en un impact durable et déployable à grande échelle.
Le passage à l’échelle de l’IA reste le principal défi
Si de nombreuses organisations ont identifié des cas d’usage prometteurs de l’IA, leur déploiement à l’échelle de la fonction finance demeure complexe. Seuls 9% des directeurs financiers indiquent que l’IA a été déployée conformément à leurs attentes, malgré des expérimentations largement répandues. La qualité des données reste la contrainte la plus importante, 74% des directeurs financiers la citant comme un obstacle majeur à l’adoption. Des systèmes fragmentés, une gouvernance manquant de clarté et des capacités insuffisantes ralentissent également les avancées.
En conséquence, de nombreuses organisations restent piégées dans ce que l’étude qualifie de « pilot trap ». Si certaines initiatives individuelles créent de la valeur, elles restent souvent isolées et ne se traduisent pas par une transformation à l’échelle de l’entreprise. En l’absence d’alignement entre les données, les processus et les modèles opérationnels, le passage à l’échelle de l’IA au-delà des premiers cas d’usage reste un défi majeur.
La transformation du modèle opérationnel est le levier clé
Le passage à l’échelle de l’IA dans la fonction finance nécessite plus qu’une accumulation de cas d’usage. Cela implique une refonte en profondeur du modèle opérationnel, incluant les processus, les fondations data, la gouvernance et les rôles.
L’étude montre que les organisations les plus avancées vont déjà au-delà de la phase d’expérimentation. Elles alignent les initiatives d’IA sur des programmes de transformation plus larges, standardisent les processus en amont de l’automatisation et mettent en place les structures de données et de gouvernance nécessaires au passage à l’échelle.
Dans le même temps, les compétences et la confiance s’imposent comme des facteurs déterminants. À mesure que l’IA vient renforcer les activités clés, les professionnels de la finance évoluent vers des rôles d’analystes, chargés d’interpréter et de valider les résultats générés par l’IA. Les organisations qui investissent dans des compétences hybrides, à la croisée de la finance et de la donnée, tout en instaurant des cadres de gouvernance et de confiance clairs, sont mieux positionnées pour déployer l’IA à grande échelle.
Cette évolution marque le passage de pilotes isolés à une IA intégrée comme une capacité clé. Plutôt que de considérer l’IA comme une succession de projets, les organisations les plus avancées l’intègrent dans leurs systèmes, leurs processus et leurs mécanismes de décision, permettant un pilotage continu de la performance ainsi qu’une finance plus prédictive et guidée par les insights.
Looking ahead
L’IA, à elle seule, ne suffit pas à transformer la fonction finance. Les organisations performantes sont celles qui redéfinissent leur modèle opérationnel, et pas seulement leur portefeuille d’outils.
À mesure que les attentes continuent de croître, les directeurs financiers font face à un impératif clair : combler le décalage entre ambition et exécution. Cela passe par des actions ciblées sur la conception du modèle opérationnel, la transformation des données et des systèmes, la gouvernance, ainsi que le développement des compétences.
À propos de l’étude
L’étude repose sur une enquête mondiale réalisée en 2025, complétée par plus de 30 entretiens approfondis avec des directeurs financiers (CFO) et des responsables financiers de haut niveau à travers l’Europe et les États-Unis. Au total, l’étude inclut les réponses de plus de 200 décideurs de la fonction finance et analyse la maturité en matière d’IA, l’impact sur les équipes et la transformation du modèle opérationnel.
L’étude complète est disponible à l’adresse suivante : https://www.bearingpoint.com/fr-fr/publications-evenements/publications/cfo-in-the-age-of-ai/.
À propos de BearingPoint
BearingPoint est un cabinet de conseil en management et technologies indépendant, aux racines européennes et à la couverture internationale.
Nous accompagnons les entreprises dans leurs transformations en associant une expertise sectorielle approfondie à de solides compétences en stratégie, en opérations et en technologie. L’expertise de nos équipes sur les transformations SAP et Microsoft, alliée à des investissements soutenus dans l’intelligence artificielle et à des solutions orientées résultats, nous permet de développer des approches sur mesure, innovantes et créatrices de valeur durable.
Outre ses activités principales de conseil, BearingPoint opère deux coentreprises. Arcwide, partenariat établi avec IFS, est spécialisée dans les transformations d’entreprise s’appuyant sur les technologies IFS. BearingPoint North America, coentreprise menée avec ABeam Consulting, se consacre à l’excellence du conseil et aux transformations développées sur SAP.
BearingPoint compte parmi ses clients les plus grandes organisations mondiales publiques et privées ; en association avec son partenaire stratégique ABeam Consulting, le cabinet réunit plus de 15 000 collaborateurs, dont plus de 1 000 en France, et accompagne ses clients dans plus de 70 pays, en conduisant des transformations opérationnelles intégrées, en renforçant leur performance et en générant un impact durable.
BearingPoint figure parmi les TIME World’s Best Companies et les Forbes World’s Best Employers. Le cabinet est également certifié B Corp depuis 2024, affirmant ainsi son engagement en faveur d’un modèle économique responsable et durable pour les organisations, ses collaborateurs et la société.
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