Confiance en l’IA en finance : le fossé qui freine vos projets en 2026

Le comité de direction demande un plan IA pour les comptes clients. Pendant ce temps, l’équipe passe encore ses fins de mois à jumeler des paiements groupés à la main.

Tout le monde veut automatiser. Personne ne veut être le premier à laisser un agent écrire dans le grand livre. Cette tension porte maintenant un nom et des chiffres.

« Plus de 8 répondants sur 10 s’attendent à ce que leur organisation automatise davantage les comptes clients. Pourtant, 80 % n’utilisent actuellement aucune IA dans leurs processus. » Source : NACM et BlackLine, The State of AR Automation 2026 (mai 2026)

Qu’est-ce que le fossé de confiance en l’IA en finance?

Le fossé de confiance en l’IA, c’est l’écart entre l’automatisation que les équipes financières réclament et celle qu’elles acceptent réellement de mettre en production. L’enquête menée par la NACM en collaboration avec BlackLine (2026) auprès de professionnels de la finance et du crédit le mesure sans détour.

La moitié des répondants placent la réduction des tâches manuelles répétitives au premier rang de leurs priorités des 18 prochains mois. Le besoin est immédiat, pas théorique.

Et pourtant, pas un seul répondant ne se dit très à l’aise de confier les interactions clients à l’IA. Pas un seul. La demande d’automatisation est bien réelle; la confiance pour la déployer ne suit pas.

Pourquoi vos équipes hésitent-elles à faire confiance à l’IA?

Parce que leur prudence repose sur une expérience vécue, pas sur une peur du changement. L’étude mondiale de l’Université de Melbourne et de KPMG (2025), menée auprès de plus de 48 000 personnes dans 47 pays, chiffre le paradoxe : 66 % des gens utilisent l’IA régulièrement, mais seulement 46 % se disent prêts à lui faire confiance.

La même étude révèle pourquoi. 66 % des employés s’appuient sur des résultats d’IA sans en vérifier l’exactitude, et 56 % disent avoir commis des erreurs au travail à cause de l’IA.

Une contrôleuse qui a vu un jumelage automatique mal appliqué sait exactement ce qu’un faux positif coûte à réparer.

Côté projets, Gartner (2025) prévoit que plus de 40 % des projets d’IA agentique seront annulés d’ici la fin de 2027, notamment en raison de contrôles de risque inadéquats. La méfiance des équipes n’est pas un frein irrationnel : c’est un signal de gouvernance à prendre au sérieux.

Comment bâtir la confiance sans geler vos projets d’IA?

En rendant les contrôles visibles : un périmètre d’action écrit, des seuils d’approbation humaine, une piste d’audit complète et un premier processus borné qui prouve la valeur. La confiance ne se décrète pas dans une présentation; elle se construit dans des mécanismes que l’équipe peut vérifier elle-même.

Nous avons détaillé ces quatre contrôles dans notre article sur la gouvernance des agents IA en finance. Le principe tient en une phrase : ce que la page de périmètre ne nomme pas, l’agent ne le fait pas.

Le choix du premier processus compte autant que les contrôles. L’application des encaissements reste le candidat le plus fréquent dans les mandats que PlanAxion mène en comptes clients : un problème borné, des volumes élevés, des années d’historique ERP et un résultat mesurable en heures et en dollars. C’est précisément le profil des solutions d’application des encaissements que PlanAxion met en place.

Les repères pour situer votre organisation en 2026 :

• Plus de 8 répondants sur 10 s’attendent à plus d’automatisation en comptes clients, mais 80 % n’utilisent aucune IA (NACM et BlackLine, 2026)
• Aucun répondant ne se dit très à l’aise de confier les interactions clients à l’IA (NACM et BlackLine, 2026)
• 66 % des gens utilisent l’IA régulièrement, mais 46 % seulement se disent prêts à lui faire confiance (Université de Melbourne et KPMG, 2025)
• Plus de 40 % des projets d’IA agentique seront annulés d’ici la fin de 2027 (Gartner, 2025)
• L’application manuelle des encaissements mobilise encore environ 25 % des ressources des équipes financières (HighRadius, 2026, chiffre d’éditeur)

Une note de méthode : ces chiffres proviennent d’enquêtes publiques dont les périmètres varient. Aucun ne décrit votre situation particulière; ils donnent l’ordre de grandeur, pas une promesse de résultat.

La confiance en l’IA ne se demande pas : elle s’audite. Un agent digne de confiance est un agent dont chaque geste peut être vérifié.

Par où commencer pour passer de la méfiance au premier gain mesurable?

Par un seul processus à forte friction, des indicateurs avant-après et des seuils d’approbation validés par la direction financière. Un projet borné donne à l’équipe une raison concrète de faire confiance : elle voit ce que l’agent fait, ce qu’il n’a pas le droit de faire et ce qui remonte à un humain.

C’est la démarche de notre atelier IA : 4 semaines, 5 étapes (préparer, identifier, prioriser, valider les données, décider et livrer), avec le même filtre appliqué à chaque idée : problème à régler, valeur attendue, données disponibles, effort requis. L’investissement varie selon la portée et se confirme lors d’un court appel exploratoire.

Questions fréquentes sur la confiance en l’IA en finance

Qu’est-ce que le fossé de confiance en l’IA?

C’est l’écart entre l’automatisation souhaitée et l’automatisation réellement déployée. En comptes clients, plus de 8 répondants sur 10 s’attendent à automatiser davantage, mais 80 % n’utilisent aucune IA, selon l’enquête NACM et BlackLine publiée en 2026. Le fossé se comble par des contrôles vérifiables, pas par des promesses.

Pourquoi les équipes financières ne font-elles pas confiance à l’IA?

Parce que l’expérience leur donne raison d’être prudentes : 56 % des employés disent avoir commis des erreurs au travail à cause de l’IA, selon l’Université de Melbourne et KPMG (2025). En finance, une écriture mal appliquée engage les états financiers. La prudence est un signal de gouvernance, pas un refus du progrès.

Comment bâtir la confiance dans l’IA en entreprise?

Avec quatre contrôles visibles : un périmètre d’action écrit, des seuils au-delà desquels un humain approuve, une piste d’audit complète et une revue périodique des exceptions. Un premier processus borné et mesurable, comme l’application des encaissements, permet de démontrer la valeur avant d’élargir la portée du projet.

Quel premier processus financier confier à l’IA?

Un processus répétitif, à fort volume et à résultat mesurable. L’application des encaissements en est l’exemple type : jumeler les paiements aux factures ouvertes, y compris les paiements partiels ou groupés, en ne remontant que les exceptions à un humain. Les gains se mesurent en jours de DSO et en heures récupérées.