L’Intelligence Artificielle en Trésorerie : Comment le Machine Learning et le Deep Learning transforment les pratiques
L’intelligence artificielle évolue rapidement et impacte divers secteurs, y compris la trésorerie. Mais quels sont les concepts sous-jacents à l’IA, au Machine Learning et au Deep Learning ?
Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?
L’intelligence artificielle (IA) est un vaste domaine qui regroupe des technologies capables de simuler des capacités humaines comme le jugement, la vision, ou la compréhension. Les systèmes d’IA sont conçus pour effectuer des tâches nécessitant habituellement de l’intelligence humaine. Cela inclut par exemple la reconnaissance d’images (vision par ordinateur), la prise de décisions basées sur des règles (systèmes experts), ou encore la simulation de conversations grâce au traitement du langage naturel (NLP).
Machine Learning : Apprentissage Automatique
Le Machine Learning (ML) est une sous-catégorie de l’IA. Il se concentre sur des algorithmes capables d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmés pour chaque tâche. Arthur Samuel, un pionnier du domaine, définit le ML comme un ensemble d’algorithmes qui permettent à la machine de s’améliorer automatiquement grâce à l’expérience.
Contrairement aux systèmes experts qui reposent sur des règles prédéfinies, le machine learning s’adapte aux données qu’il parcourt pour en tirer des conclusions. Cette flexibilité permet de traiter des volumes importants d’informations pour identifier des schémas complexes.
Deep Learning : Quand l’IA s’inspire du cerveau humain
Le Deep Learning (DL) est une sous-discipline du machine learning. Il repose sur des réseaux de neurones artificiels qui imitent le fonctionnement du cerveau humain. Ces algorithmes apprennent à reconnaître des motifs complexes à travers plusieurs couches d’analyse. Cela rend les algorithmes de deep learning particulièrement adaptés aux tâches comme la reconnaissance d’images, de voix, ou encore l’analyse prédictive avancée.
Applications de l’IA en Trésorerie
L’intelligence artificielle présente un large éventail de cas d’applications prometteurs dans la trésorerie, allant de la productivité à la sécurité financière.
Automatisation et Gain de Productivité
Une des principales applications de l’IA en trésorerie est l’automatisation des tâches répétitives. Par exemple, les algorithmes de machine learning peuvent automatiser le matching des transactions, une tâche chronophage mais essentielle. Cela permet aux trésoriers de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, comme la stratégie financière.
Avec l’émergence de l’IA générative, comme les modèles de langage (ex : ChatGPT), l’interaction avec la machine devient plus intuitive. Désormais, les trésoriers peuvent donner des instructions en langage naturel, simplifiant ainsi les processus et réduisant le besoin d’expertise en codage.
Détection de Fraude
La détection de fraude est un autre domaine clé où l’IA montre son efficacité. Grâce à l’analyse en temps réel d’un grand volume de transactions, les algorithmes de machine learning peuvent identifier des transactions suspectes ou frauduleuses. Cette approche préventive améliore la sécurité et réduit les risques pour les entreprises.
Analyse Prédictive
L’analyse prédictive est l’un des usages les plus prometteurs pour les trésoriers. Elle permet de faire des prévisions basées sur des données historiques. Par exemple, les algorithmes d’IA peuvent prédire les flux de trésorerie futurs en analysant les transactions passées. Ces prévisions aident les trésoriers à affiner leurs stratégies de financement et à anticiper les risques liés aux fluctuations du marché ou à la fraude.
Comment l’analyse prédictive transforme la Trésorerie ?
L’analyse prédictive avec des méthodes d’IA permet de gagner en précision dans les prévisions des flux de trésorerie à court, moyen et long terme. Ces prévisions constituent la brique de base pour de nombreuses activités du trésorier.
L’estimation des positions de trésorerie futures permet d’anticiper les expositions aux risques de liquidité et de change, et de choisir des instruments de financement/placement et de couvertures adaptés. La possibilité de faire des simulations financières et des stress tests, toujours basées sur les prévisions, participe à l’élaboration de processus de prise de décision plus robustes. D’autres cas d’usage pourront s’appuyer sur ces données, tels que la détermination du free cashflow en tenant compte de l’atterrissage de la dette, optimisation de la structure du capital en fonction des prévisions de FCF…
L’IA permet ainsi de gagner en précision et en efficacité dans la gestion des flux financiers et à améliorer la prise de décision.
L’intégration de l’analyse prédictive chez Diapason
Chez Diapason, l’analyse prédictive est au cœur de notre approche pour révolutionner la trésorerie. Nous avons développé un moteur de forecast flexible et robuste, capable de s’adapter aux besoins spécifiques de chaque client. Grâce à des algorithmes empruntés au machine learning, au deep learning et au traitement du signal, notre moteur fournit des prévisions financières précises et flexibles.
Notre moteur de forecast s’appuie sur un pré-traitement de la donnée qui standardise des flux complexes en un ensemble de composantes simplifiés permettant ainsi de meilleures prévisions et une adaptabilité à un large éventail de structures de données. Cette approche nous permet, ainsi, de pouvoir rapidement adapter nos algorithmes d’IA à de nouveaux clients tout en maintenant la précision des forecasts.
L’importance de la donnée et de l’expertise métier
Tout projet d’IA repose sur la qualité des données. Il est essentiel d’identifier, d’acquérir et de qualifier les données pour garantir des prévisions robustes. Un adage bien connu dans le domaine de l’IA résume cela : “garbage in, garbage out”. Si les données d’entrée sont de mauvaise qualité, les résultats le seront aussi.
Il est également crucial de collaborer étroitement avec les experts métiers, dans ce cas, les trésoriers. L’IA ne vise pas à remplacer les trésoriers, mais à travailler main dans la main avec eux pour améliorer la prise de décision. L’objectif est de fournir aux trésoriers des outils qui leur permettent de mieux maîtriser leurs flux financiers et d’optimiser leurs stratégies.
IA, Machine Learning et Deep Learning au service de la trésorerie
L’IA, et plus particulièrement le machine learning et le deep learning, ouvre de nouvelles perspectives dans le domaine de la trésorerie. Elle permet d’automatiser des tâches, d’améliorer la sécurité et d’anticiper les tendances futures grâce à l’analyse prédictive. Chez Diapason, nous sommes convaincus que l’avenir de la trésorerie passe par une collaboration entre l’expertise humaine et les technologies avancées de l’intelligence artificielle.
A propos de l’auteur
Valérie Lafaury, Chief Marketing Officer
Valérie est la CMO de Diapason, la solution qui simplifie la gestion de trésorerie des entreprises. Elle rédige les communiqués de presse, les articles de fond et d’actualité sur les sujets autour du métier de trésorier. Son objectif est de fournir aux trésoriers des informations utiles et pratiques pour optimiser leur gestion de trésorerie et les aider dans leur quotidien.
