Dresner présente son rapport sur le potentiel de l’IA dans les applications EPM
L’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’automatisation, bien que conceptuellement distincts, sont étroitement liés et ont pris une place prépondérante dans presque tous les aspects de la vie moderne, notamment dans la gestion de la performance d’entreprise (EPM : Enterprise Performance Management) et la planification des ressources d’entreprise (ERP : Enterprise Resource Planning).
Dresner Advisory Services fait écho à cet intérêt croissant pour l’IA dans son étude de marché EPM 2024, qui met en évidence comment et pourquoi les technologies liées à l’IA sont utilisées afin d’optimiser et de repenser la manière dont nous analysons la performance et les outils utilisés à cette fin.
Dans ce blog, nous allons explorer l’impact de l’IA et des technologies connexes sur les produits EPM/FP&A, puis présenter les conclusions et les réflexions de Dresner sur l’IA dans l’EPM.
Qu’est-ce que l’EPM ?
Les outils de gestion de la performance d’entreprise (EPM) permettent à une entreprise de « planifier l’impact de divers facteurs internes et externes sur ses performances futures et ses résultats commerciaux. Cela comprend la planification et les prévisions stratégiques, opérationnelles et financières ».
Plus simplement, il s’agit d’outils qui permettent aux entreprises de comprendre et d’élaborer des stratégies fondées sur l’analyse des performances dans de nombreux domaines différents. Ceux-ci comprennent des outils tels que les logiciels de planification et d’analyse financières (FP&A).
Bien entendu, les capacités liées à l’IA trouvent clairement leur place dans l’analyse des performances. Il peut s’agir simplement d’automatiser la consolidation des données, de permettre à l’apprentissage automatique d’améliorer l’efficacité des processus courants, ou même de laisser l’IA former sa propre compréhension et analyse des tendances en matière de performances.
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Quels sont les cas d’utilisation de l’IA dans l’EPM ?
Il est utile d’[1}[2}ancrer les discussions sur l’IA dans des cas d’utilisation réalistes{3]{4], note Dresner : « Malgré le scepticisme qui entoure l’utilisation de l’IA et du machine learning dans l’EPM, les utilisateurs sont plus convaincus de leur potentiel lorsqu’ils sont appliqués à des cas d’utilisation spécifiques. »
Dresner a interrogé un panel d’utilisateurs finaux de logiciels EPM sur les capacités potentielles de l’IA et leur valeur. Voici quelques exemples d’utilisation potentielle de l’IA dans le domaine de l’EPM :
- Détection automatisée des anomalies
- Extraction d’informations à partir de documents
- Utilisation de l’IA générative pour créer des rapports narratifs et analyser les données EPM
- Requêtes en langage naturel ad-hoc portant sur des données financières et autres données EPM
- Assistance guidée pour recommander des actions à entreprendre en fonction du rôle de l’utilisateur
- Chatbot permettant aux utilisateurs occasionnels d’effectuer des tâches et d’accéder aux données
Parmi tous ces cas d’utilisation, Dresner note que les prévisions prédictives et l’automatisation des tâches comptables routinières ont été identifiées comme celles présentant les meilleurs avantages potentiels, avec plus de 50 % des personnes interrogées les jugeant très bénéfiques.
Quelles sont les perspectives actuelles du marché des outils d’IA dans le domaine de l’EPM ?
Dans son étude de marché, Dresner prévoit que « l’apprentissage automatique a le potentiel d’améliorer considérablement la précision des prévisions dans les applications de planification, et qu’il est nécessaire d’envisager une nouvelle génération d’applications de gestion des performances d’entreprise qui intègrent de manière transparente les capacités de l’IA ».
Fait intéressant, 91 % des entreprises ne pensent pas rencontrer de résistances à l’adoption de l’IA et des capacités d’apprentissage automatique. Cela s’explique sans doute par le fait que les équipes financières disposent de peu d’outils modernes et sont donc ouvertes à toute fonctionnalité susceptible de réduire les tâches manuelles routinières et sources d’erreurs.
39%
des répondants
éclarent que l’IA aura un impact positif sur les processus de EPM
Toutefois, alors que 39 % des personnes interrogées déclarent que l’IA aura un impact positif sur les processus EPM, 52 % restent indécises. Cela montre que la mise en œuvre et l’exécution de l’IA dans les pratiques EPM laissent peut-être encore à désirer et que, grâce à des gains d’efficacité et des cas d’utilisation démontrables, la balance pourrait pencher en faveur des outils d’IA.
Réflexions finales
Les entreprises qui implémentent des capacités liées à l’IA dans leurs processus EPM ou FP&A devraient rencontrer peu de résistance de la part des équipes comptables, souvent privées d’outils modernes et confrontées à une charge de travail écrasante que l’IA pourrait alléger.
Les sceptiques et les indécis ont toutefois besoin d’être rassurés sur le fait que les capacités de l’IA ne sont pas seulement une réalité, mais qu’elles peuvent réellement améliorer et apporter une valeur ajoutée aux processus d’analyse des performances.
Pour découvrir les résultats obtenus par Unit4 dans l’étude de marché 2024 de Dresner sur l’EPM, consultez nos points forts. Si vous souhaitez en savoir plus sur l’approche de Unit4 en matière d’IA dans notre produit FP&A, consultez notre page web consacrée à l’innovation IA chez Unit4, ou découvrez-la par vous-même lors d’une démonstration personnalisée.
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