{"id":112102,"date":"2024-05-31T10:05:56","date_gmt":"2024-05-31T10:05:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.board.com\/blog\/intelligence-humaine-et-intelligence-artificielle-pour-transformer-la-planification-financiere"},"modified":"2025-12-10T10:57:39","modified_gmt":"2025-12-10T10:57:39","slug":"intelligence-humaine-et-intelligence-artificielle-pour-transformer-la-planification-financiere","status":"publish","type":"blogs","link":"https:\/\/wwwstg.board.com\/fr\/blog\/intelligence-humaine-et-intelligence-artificielle-pour-transformer-la-planification-financiere","title":{"rendered":"Transformer la FP&#038;A en combinant les insights issus de l&rsquo;IA et l\u2019Expertise Humaine"},"content":{"rendered":"<p>\u00c9crit par Michael Coveney, Responsable de la Recherche chez FP&amp;A Trends Group*<\/p><p><strong>\u00a0<\/strong><\/p><p><strong>Introduction<\/strong><\/p><p>Face \u00e0 un paysage commercial en constante \u00e9volution, les entreprises se tournent de plus en plus vers l&rsquo;Intelligence Artificielle (IA), le Machine Learning (ML) et l&rsquo;IA G\u00e9n\u00e9rative pour acqu\u00e9rir un avantage concurrentiel. Pour les professionnels de la FP&amp;A, combiner l&rsquo;IA et l&rsquo;intelligence humaine est essentiel pour r\u00e9pondre aux probl\u00e9matiques financi\u00e8res complexes et piloter la prise de d\u00e9cision strat\u00e9gique. Dans cet article de blog, nous \u00e9tudierons comment l&rsquo;IA\/ML, l&rsquo;IA G\u00e9n\u00e9rative et l&rsquo;ing\u00e9niosit\u00e9 humaine peuvent se compl\u00e9ter pour faire de la FP&amp;A un partenaire strat\u00e9gique.<\/p><p>Comme nous l&rsquo;avons abord\u00e9 dans nos <a href=\"https:\/\/wwwstg.board.com\/fr\/retail\/alimentaire\/strategic-grocery-planning-screen-2\">pr\u00e9c\u00e9dents blogs<\/a>, l&rsquo;IA\/ML s\u2019appr\u00eate \u00e0 d\u00e9mocratiser la planification. L&rsquo;IA G\u00e9n\u00e9rative, la capacit\u00e9 des syst\u00e8mes \u00e0 comprendre et r\u00e9pondre aux requ\u00eates en langage naturel, transforme la mani\u00e8re dont les utilisateurs finaux utilisent l&rsquo;IA, modifiant ainsi radicalement le r\u00f4le de la FP&amp;A. Les t\u00e2ches traditionnelles telles que la gestion des donn\u00e9es et le reporting laisseront place \u00e0 de nouveaux r\u00f4les multifonctionnels tels que celui de Data Scientist FP&amp;A.<\/p><p>\u00a0<\/p><p><em>\u00a0\u00ab D&rsquo;ici 2030, 38,6 millions d&rsquo;ETP potentiels seront d\u00e9log\u00e9s par l&rsquo;automatisation. Le storytelling bas\u00e9 sur les donn\u00e9es sera un facteur de diff\u00e9renciation des professionnels de la FP&amp;A de demain. \u00bb\u00a0 <\/em><\/p><p><em>Saurabh Jain, Directeur Financier Endovascular Robotics, Siemens Healthineers, Membre du New York FP&amp;A Board<\/em><\/p><p>\u00a0<\/p><p>M\u00eame si l&rsquo;IA\/ML peut analyser des volumes de donn\u00e9es exponentiels pour effectuer des t\u00e2ches quotidiennes, l&rsquo;intelligence humaine reste cruciale pour orienter les algorithmes et interpr\u00e9ter les r\u00e9sultats.<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Domaines o\u00f9 l\u2019IA\/ML excelle :<\/strong><\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>L\u2019analyse approfondie<\/strong><\/li><\/ul><p>L&rsquo;IA\/ML excelle dans l&rsquo;analyse des d\u00e9tails, car elle identifie des mod\u00e8les, des tendances et fait des pr\u00e9visions \u00e0 un niveau granulaire (par exemple, par ligne de produit ou client), \u00e0 condition que les donn\u00e9es soient v\u00e9rifi\u00e9es. Cela signifie que chaque dimension d&rsquo;un produit, service ou client peut avoir une pr\u00e9vision unique bas\u00e9e sur l&rsquo;environnement commercial dans lequel il existe. C&rsquo;est une m\u00e9thode bien plus pr\u00e9cise pour produire des pr\u00e9visions bas\u00e9es sur des faits qui vont bien au-del\u00e0 des capacit\u00e9s des tableurs et autres outils d&rsquo;analyse traditionnels.<\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>La r\u00e9p\u00e9tabilit\u00e9<\/strong><\/li><\/ul><p>Comme toute machine, les processus d&rsquo;IA\/ML sont r\u00e9p\u00e9tables et ne sont pas soumis \u00e0 l&rsquo;oubli humain ou aux biais. Cela \u00e9limine la plupart des erreurs manuelles et des pr\u00e9f\u00e9rences subconscientes, am\u00e9liorant ainsi la fiabilit\u00e9 des r\u00e9sultats.<\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>La rapidit\u00e9<\/strong><\/li><\/ul><p>L&rsquo;IA\/ML fonctionne \u00e0 la vitesse de la lumi\u00e8re, 24 heures sur 24. Elle ne se fatigue pas et ne prend jamais de pause. Les algorithmes peuvent analyser d&rsquo;\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es, d\u00e9terminer quel mod\u00e8le produit les meilleurs r\u00e9sultats, et ex\u00e9cuter plusieurs sc\u00e9narios en temps quasi r\u00e9el. Gr\u00e2ce aux insights fournis, les risques sont r\u00e9duits et les entreprises peuvent s\u2019adapter \u00e0 toute nouvelle \u00e9volution du march\u00e9 tr\u00e8s rapidement.<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>\u00a0<\/strong><\/p><p><strong>Domaines o\u00f9 l\u2019intelligence humaine excelle :<\/strong><\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>l\u2019intuition<\/strong><\/li><\/ul><p>Les humains sont intuitifs et excellents pour interpr\u00e9ter des \u00e9l\u00e9ments non num\u00e9riques, tels que le langage corporel et le fait de \u00ab lire entre les lignes \u00bb. Il arrive que les donn\u00e9es pertinentes pour un algorithme IA\/ML ne soient tout simplement pas disponibles. Par exemple, si le gouvernement modifie soudainement les r\u00e8gles commerciales ou si un \u00e9v\u00e9nement impr\u00e9visible tel qu&rsquo;une pand\u00e9mie survient. Ces \u00e9v\u00e9nements pourraient modifier les performances commerciales d&rsquo;une mani\u00e8re qui n&rsquo;est pas pr\u00e9visible \u00e0 partir des donn\u00e9es historiques.<\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>La d\u00e9finition des besoins en donn\u00e9es<\/strong><\/li><\/ul><p>L&rsquo;IA n\u00e9cessite des donn\u00e9es, mais ses algorithmes ne savent pas forc\u00e9ment quelles donn\u00e9es existent et si elles sont fiables ou pertinentes. Un humain est n\u00e9cessaire pour d\u00e9finir quelles donn\u00e9es collecter, o\u00f9 les obtenir, comment en garantir l&rsquo;exactitude, et comment les comptabiliser. L&rsquo;IA peut aider le processus, mais elle a besoin de l&rsquo;orientation et du jugement d\u2019un humain.<\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>L\u2019orientation des analyses IA<\/strong><\/li><\/ul><p>L&rsquo;IA\/ML dispose de nombreux algorithmes, mais chacun peut produire des r\u00e9sultats diff\u00e9rents pour un m\u00eame ensemble de donn\u00e9es. Par cons\u00e9quent, un humain est n\u00e9cessaire pour d\u00e9finir le point de d\u00e9part des ensembles de donn\u00e9es \u00e0 inclure, savoir quels r\u00e9sultats ont du sens et identifier ceux qui sont purement fortuits. Il existe de nombreux exemples de pr\u00e9dictions et de connexions bas\u00e9es sur l&rsquo;IA qui se sont av\u00e9r\u00e9es spectaculairement erron\u00e9es. Le syst\u00e8me repose effectivement sur l\u2019intervention d\u2019humains qui s&rsquo;assurent que les r\u00e9sultats aient un sens.<\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>La prise de d\u00e9cisions strat\u00e9giques<\/strong><\/li><\/ul><p>Toutes les d\u00e9cisions n&rsquo;ont pas de r\u00e9sultats mesurables, et en particulier lorsque l&rsquo;objectif d&rsquo;une entreprise est philanthropique. Entre l&rsquo;accomplissement d&rsquo;objectifs \u00e0 court ou \u00e0 long terme et la disponibilit\u00e9 des ressources, il peut y avoir des priorit\u00e9s conflictuelles. Dans ces circonstances, un Homme est n\u00e9cessaire pour identifier et d\u00e9terminer les insights prioritaires.<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>L\u2019IA et l\u2019intelligence humaine combin\u00e9e : un atout de taille<\/strong><\/p><p>Dans un monde en rapide mutation empli d&rsquo;\u00e9v\u00e9nements impr\u00e9visibles, les donn\u00e9es historiques peuvent ne pas pr\u00e9dire l\u2019avenir de mani\u00e8re fiable. L\u2019International FP&amp;A Board pr\u00e9conise de prendre des d\u00e9cisions <em>appuy\u00e9es<\/em> sur les donn\u00e9es plut\u00f4t que purement <em>bas\u00e9es<\/em> sur les donn\u00e9es. Si les professionnels de la FP&amp;A peuvent combiner les donn\u00e9es avec l&rsquo;intuition, la perspicacit\u00e9 commerciale et la vision d\u2019ensemble, ils fourniront des insights plus significatifs.<\/p><p>Comme nous l&rsquo;avons mentionn\u00e9 ci-dessus, la FP&amp;A doit acqu\u00e9rir des comp\u00e9tences suppl\u00e9mentaires pour tirer parti de l&rsquo;IA. Cela inclut le r\u00f4le de Data Scientist FP&amp;A qui sait utiliser et diriger les algorithmes IA pour interpr\u00e9ter leurs r\u00e9sultats. Il ne faut pas oublier que l&rsquo;IA peut se tromper. Les Hommes sont n\u00e9cessaires pour v\u00e9rifier que les pr\u00e9dictions aient du sens. Un deuxi\u00e8me r\u00f4le crucial dans la FP&amp;A est celui du storyteller, qui sait clairement expliquer la signification des r\u00e9sultats et des d\u00e9cisions \u00e0 prendre.<\/p><p>\u00a0<\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Data Scientist FP&amp;A :<\/strong><\/li><\/ul><p>Les Data Scientists FP&amp;A sont responsables de la s\u00e9lection et de l\u2019ajustement des mod\u00e8les IA, de la v\u00e9rification des donn\u00e9es d&rsquo;entr\u00e9e, et de l\u2019&rsquo;interpr\u00e9tation des r\u00e9sultats. Ils orientent les algorithmes IA\/ML pour fournir des insights significatifs et pr\u00e9cis.<\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Storyteller FP&amp;A :<\/strong><\/li><\/ul><p>Les Storytellers FP&amp;A jouent un r\u00f4le cl\u00e9\u00a0: ils traduisent les r\u00e9sultats techniques en r\u00e9cits convaincants. Ils comblent le foss\u00e9 entre les donn\u00e9es et les d\u00e9cideurs en pr\u00e9sentant des insights strat\u00e9giques de fa\u00e7on claire et intelligible.<\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Product Manager et rolling forecasts issus de l\u2019IA<\/strong><\/li><\/ul><p>TriLink Biotechnologies, un innovateur biotechnologique bas\u00e9 aux \u00c9tats-Unis, a am\u00e9lior\u00e9 les pr\u00e9visions de ses chefs de produits en mettant en \u0153uvre des rolling forecasts aliment\u00e9s par le machine learning. En utilisant le ML en conjonction avec des mod\u00e8les bas\u00e9s sur des indicateurs \u00e0 travers la plateforme d&rsquo;intelligence de planification de Board, les chefs de produits ont pu se fier \u00e0 des pr\u00e9visions automatis\u00e9es au lieu de tableurs manuels. Cela leur a permis de se concentrer sur l&rsquo;analyse strat\u00e9gique plut\u00f4t que sur le traitement des donn\u00e9es, conduisant \u00e0 une am\u00e9lioration de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es et \u00e0 une r\u00e9duction des t\u00e2ches manuelles. La plateforme unifi\u00e9e a fourni une source unique de v\u00e9rit\u00e9 \u00e0 travers les d\u00e9partements des op\u00e9rations, de la finance et des ventes, ce qui a permis une pr\u00e9vision plus pr\u00e9cise et une prise de d\u00e9cision strat\u00e9gique am\u00e9lior\u00e9e.<\/p><p>\u00a0<\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>D\u00e9fis :<\/strong><\/li><li>Probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es : les donn\u00e9es doivent \u00eatre pr\u00e9cises et coh\u00e9rentes.<\/li><li>Surd\u00e9pendance aux mod\u00e8les IA : il ne faut pas avoir une confiance aveugle dans les r\u00e9sultats issus de l&rsquo;IA.<\/li><li>Barri\u00e8res de communication : il existe un foss\u00e9 entre les connaissances des data scientists et celles des d\u00e9cideurs.<\/li><\/ul><p><strong>\u00a0<\/strong><\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Solutions :<\/strong><\/li><li>Pour g\u00e9rer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es : mettre en place un cadre de gouvernance des donn\u00e9es pour garantir la pr\u00e9cision et la coh\u00e9rence des donn\u00e9es.<\/li><li>Pour \u00e9quilibrer la prise de d\u00e9cision: utiliser l&rsquo;IA pour informer plut\u00f4t que dicter les d\u00e9cisions et introduire le jugement humain pour les d\u00e9cisions strat\u00e9giques.<\/li><li>Pour faciliter la collaboration : combler le foss\u00e9 de communication entre les data scientists et les d\u00e9cideurs gr\u00e2ce \u00e0 des ateliers interfonctionnels.<\/li><\/ul><p><strong>Conclusion<\/strong><\/p><p>En r\u00e9sum\u00e9, l&rsquo;IA am\u00e9liore la FP&amp;A, en lui permettant de devenir un r\u00e9el partenaire commercial. Elle permet une meilleure connaissance des principaux moteurs de l&rsquo;entreprise et active de nouveaux \u00e9changes et insights absents auparavant. N\u00e9anmoins, l&rsquo;IA n&rsquo;est pas ma\u00eetre ; elle doit rester une aide. Bien qu&rsquo;elle permette de d\u00e9couvrir des tendances sous-jacentes, ses r\u00e9sultats et actions sugg\u00e9r\u00e9es sont am\u00e9lior\u00e9s et rationalis\u00e9s par le jugement humain.<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Points-cl\u00e9s<\/strong><\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li>L&rsquo;IA\/ML fournit des analyses granulaires, coh\u00e9rentes en un temps record.<\/li><li>L&rsquo;intelligence humaine apporte l&rsquo;intuition, la direction strat\u00e9gique et la r\u00e9partition des donn\u00e9es.<\/li><li>Combiner l&rsquo;IA et l&rsquo;expertise humaine permet de prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es par les donn\u00e9es et de r\u00e9aliser un storytelling efficace<\/li><\/ul><p>\u00a0<\/p><p><strong>Recommandations<\/strong><\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Identifier les principaux moteurs de l&rsquo;entreprise <\/strong><\/li><\/ul><p>Les \u00e9quipes FP&amp;A doivent commencer par identifier les indicateurs cl\u00e9s o\u00f9 l&rsquo;IA peut ajouter de la valeur.<\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Investir dans la culture des donn\u00e9es et les comp\u00e9tences en storytelling<\/strong><\/li><\/ul><p>Renforcer la culture des donn\u00e9es et les comp\u00e9tences en storytelling au sein de l&rsquo;\u00e9quipe FP&amp;A permet de d\u00e9bloquer tout le potentiel de l&rsquo;IA.<\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Impl\u00e9menter des outils collaboratifs <\/strong><\/li><\/ul><p>Utiliser des outils collaboratifs pour encourager le travail d&rsquo;\u00e9quipe entre les data scientists, les storytellers, et les d\u00e9cideurs.<\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Adopter des plateformes de planification intelligente <\/strong><\/li><\/ul><p>Recourir aux plateformes offrant des capacit\u00e9s de planification intelligente pour unifier les donn\u00e9es et am\u00e9liorer la pr\u00e9cision des pr\u00e9visions.<\/p><p>\u00a0<\/p><p>\u00a0<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00c9crit par Michael Coveney, 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