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IA en finance et en comptabilité : les enjeux autour de la Data

Si l’IA révolutionne la manière dont travaillent les équipes Finance en entreprise, ces nouveaux usages s’accompagnent aussi de points de vigilance, en particulier autour de la question des données.

DAF en entreprise analysant ses données financières
SOMMAIRE
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Si l’IA révolutionne la manière dont travaillent les équipes Finance en entreprise, ces nouveaux usages s’accompagnent aussi de nouveaux points de vigilance, en particulier autour de la question des données. Indispensable pour exploiter l’IA à son plein potentiel, cette précieuse data doit aussi être utilisée avec précaution. Il faut veiller à sa qualité, mais aussi préserver sa confidentialité.

L’importance de la qualité et de la quantité des données

L'efficacité de l'intelligence artificielle (IA) dans la direction financière repose sur la fondation que constituent les données. Comme le carburant pour un moteur, des données de qualité et en quantité suffisante sont indispensables pour alimenter les algorithmes d'IA, leur permettant d'apprendre avec précision et de générer des insights fiables.

Les données comme carburant de l’IA

Les algorithmes d'IA, de l'apprentissage automatique aux réseaux de neurones, dépendent fortement des données pour leur entraînement. Ils analysent les tendances historiques et les modèles de comportement pour prédire des résultats futurs. Sans un volume de données adéquat et pertinent, ces prédictions pourraient être inexactes. “Les utilisateurs ont en effet tout intérêt à récolter et à centraliser le plus de données possibles. C’est une problématique que l’on connaît déjà, car elle est au cœur du bon fonctionnement de nombreux systèmes d’informations aujourd’hui, mais l’IA accentue très clairement cette tendance à la centralisation de grands volumes de données”, explique Vincent Bonnivard, chef d’équipe IA chez Probayes.

Quels critères de qualité pour les données

La qualité des données compte autant que la quantité. Elle est mesurée par plusieurs critères, notamment la précision, la complétude, l'actualité et la pertinence. Des données précises et complètes assurent que les informations traitées par l'IA reflètent fidèlement la réalité, tandis que l'actualité garantit que les décisions sont prises sur la base des informations les plus récentes. La pertinence, quant à elle, s'assure que seules les données significatives sont prises en compte, évitant ainsi le bruit qui pourrait fausser les analyses. Pour Vincent Bonnivard, le sujet de la qualité est primordial : “l’IA se base sur l’apprentissage par l’exemple. Si on l'entraîne avec des données erronées ou peu fiables, les résultats seront très décevants”. 

Implications pour la direction financière

Pour les directeurs financiers, la qualité et la quantité des données ne sont pas seulement des questions techniques. Elles sont aussi stratégiques. Elles influencent directement la précision des prévisions de trésorerie, l'efficacité de la détection des fraudes, la gestion des risques et la prise de décision en matière d'investissement. Investir dans l'amélioration de la qualité des données et s'assurer de leur volume adéquat devient donc une priorité pour maximiser les bénéfices de l'IA dans la direction financière. 

Sécurité et confidentialité des données

Alors que la qualité et la quantité des données sont essentielles pour l'efficacité de l'IA, leur sécurité et confidentialité sont tout aussi importantes, particulièrement dans le domaine financier où les données sont souvent sensibles et réglementées. C’est un vrai sujet d’attention pour les équipes Finance, car l’utilisation que les modèles d’IA font des données n’est pas toujours très claire.

Enjeux de la sécurité des données

La sécurité des données financières est au cœur des préoccupations des entreprises, car une violation peut entraîner des conséquences désastreuses, allant de la perte financière à la détérioration de la réputation. Dans le contexte de l'IA, où de grandes quantités de données sont traitées et analysées, les risques de fuites ou d'accès non autorisés sont amplifiés, rendant impérative l'adoption de mesures de sécurité robustes.

Confidentialité et réglementations

La gestion des données dans le secteur financier est par ailleurs soumise à des réglementations strictes visant à protéger la confidentialité des informations personnelles et financières. Des législations comme le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) dans l'Union Européenne imposent des directives strictes sur la collecte, le traitement et la conservation des données, avec des sanctions sévères en cas de non-conformité. Les directions financières doivent donc comprendre et respecter ces réglementations pour éviter les sanctions et maintenir la confiance des clients.

Stratégies de protection des données

Pour sécuriser les données dans un environnement d'IA, les entreprises doivent adopter une approche multicouche incluant le chiffrement des données, à la fois en repos et en transit, la gestion des accès pour s'assurer que seules les personnes autorisées puissent accéder aux informations sensibles, et la mise en place de systèmes de détection d'intrusion pour surveiller et prévenir les activités suspectes. De plus, des audits réguliers et des tests de pénétration peuvent aider à identifier et à corriger les vulnérabilités.

IA et sécurité des données

Paradoxalement, l'IA elle-même peut jouer un rôle clé dans la protection des données. Par exemple, les systèmes d'IA avancés sont capables de détecter des comportements anormaux qui pourraient indiquer une tentative de piratage ou une fuite de données, permettant ainsi une réaction rapide pour prévenir les violations. De plus, l'IA peut aider à automatiser et à optimiser les processus de conformité réglementaire, réduisant le risque d'erreurs humaines et assurant une gestion des données plus sûre.

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