IA dans la fonction finance : pourquoi l’adoption grimpe plus vite que la valeur

Le comité de direction demande où en est le virage IA de la fonction finance. La réponse rassure : les licences sont déployées, les équipes les utilisent chaque semaine. Puis le contrôleur pose la question qui fâche : qu’est-ce qui s’est amélioré, en chiffres, depuis douze mois ?

Le silence qui suit porte un nom. KPMG l’appelle l’écart de valeur.

Selon KPMG Canada (septembre 2026), 83 % des entreprises canadiennes sondées ont dépassé la phase de planification de l’IA dans la fonction finance, mais seulement 36 % constatent des prévisions plus exactes, contre 64 % à l’échelle mondiale.

Pourquoi l’IA dans la fonction finance produit-elle si peu de valeur mesurable ?

Parce que la plupart des organisations ont déployé des outils sans redessiner les processus, les rôles et les contrôles qui transforment une prédiction en résultat. Le sondage mondial de KPMG, mené auprès de 1 013 dirigeants financiers dans 20 pays (mars 2026), arrive à un constat sans détour : l’usage d’un outil d’IA ne crée pas de valeur en soi.

La valeur apparaît quand une prévision générée par l’IA passe par le jugement d’un professionnel de la finance, appuyé par des données fiables et une gouvernance claire. Elle disparaît quand la propriété du dossier est fragmentée entre la finance, les TI et les données, ou quand les pilotes s’empilent sans chemin vers un résultat d’affaires.

Les répondants canadiens le vivent concrètement. 74 % utilisent l’IA dans la présentation de l’information financière et l’analyse, 68 % dans la planification financière et 64 % dans la gestion des risques (KPMG Canada, 2026). Le rendement suit à peine : 57 % jugent que le RCI répond au moins aux attentes, et seulement 19 % qu’il les dépasse.

Que révèlent les chiffres de 2026 sur l’écart entre adoption et valeur ?

Ils montrent une adoption devenue majoritaire chez les dirigeants, des gains concentrés dans une minorité d’organisations et des équipes de terrain encore largement à l’écart. Les repères publiés cette année tiennent en une courte liste.

• 83 % des répondants canadiens ont dépassé la planification pour l’IA en finance, contre 92 % à l’échelle mondiale (KPMG, 2026).
• 36 % constatent des prévisions plus exactes au Canada, contre 64 % dans le monde; pour la vitesse de décision, le ratio est de 45 % contre 71 % (KPMG, 2026).
• 77 % des répondants canadiens ont dépassé la planification pour l’IA agentique (KPMG Canada, 2026).
• 80 % des équipes de comptes clients n’utilisent aucune IA dans leurs processus, même si plus de huit sur dix s’attendent à davantage d’automatisation (NACM et BlackLine, 2026).
• 12,7 % des entreprises québécoises utilisaient l’IA à des fins de production au deuxième trimestre de 2025 (Institut de la statistique du Québec, novembre 2025).

Une précision de méthode : ces chiffres proviennent de sondages publics dont les échantillons et les définitions diffèrent. Ils donnent des ordres de grandeur, pas le portrait de votre organisation.

La lecture croisée dérange. Les dirigeants déclarent une adoption record pendant que les équipes qui traitent les paiements, elles, travaillent encore à la main.

Où l’IA crée-t-elle une valeur mesurable dans vos processus financiers ?

Dans les processus répétitifs, à fort volume et mesurables en dollars et en jours. L’application des encaissements en est l’exemple le plus net. KPMG le confirme : les gains rapides en rapprochements, en analyse d’écarts et en présentation de l’information financent et dérisquent les usages plus stratégiques.

Le sondage de la NACM et de BlackLine (2026) montre l’ampleur du terrain disponible : la moitié des professionnels de comptes clients nomment la réduction des tâches manuelles répétitives comme leur priorité numéro un des 18 prochains mois. Pas une aspiration. Leur besoin le plus urgent.

Le même sondage révèle la contrainte : aucun répondant ne se dit très à l’aise de confier les interactions clients à une IA. La confiance se gagne d’abord sur les tâches internes, le jumelage des paiements avant les courriels de recouvrement. Quadient (2026) observe la même prudence : l’automatisation agentique progresse là où les règles sont définies.

Dans les mandats de comptes clients que PlanAxion mène auprès de distributeurs B2B, c’est le tri manuel des paiements groupés, partiels ou sans avis de versement qui gruge les heures de l’équipe. Les solutions d’application des encaissements que PlanAxion met en place visent ce point précis, et la question de qui approuve ce que l’agent décide se règle dès la conception.

L’écart de valeur ne se comble pas avec un outil de plus. Il se comble un processus à la fois, avec une mesure de départ et un responsable des résultats.

Comment combler l’écart de valeur en quatre étapes ?

En documentant la base de référence, en choisissant un processus borné, en encadrant les décisions automatisées, puis en mesurant au trimestre. La séquence tient en quatre gestes.

1. Documenter la base de référence. Heures consacrées au processus, taux d’exceptions, délais de cycle. Sans base documentée, aucun calcul de rendement n’est crédible.
2. Choisir un processus borné. Un processus, une unité d’affaires, un résultat mesurable en dollars et en jours. L’application des encaissements coche les trois cases.
3. Encadrer les décisions. Un périmètre écrit, des seuils d’approbation humaine, une piste d’audit. KPMG observe que 66 % des répondants canadiens peuvent produire efficacement des éléments probants liés à l’IA, contre 82 % à l’échelle mondiale. C’est un frein direct à la mise à l’échelle.
4. Mesurer et décider. Après un trimestre, les mêmes indicateurs tranchent : étendre ou arrêter.

C’est exactement la démarche de notre atelier de solutions IA à gains rapides : 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.

Par où commencer d’ici la fin du trimestre ?

Prenez un seul processus financier à forte friction, souvent les encaissements, et documentez sa base de référence : heures, exceptions, délais. Ce document de deux pages vaudra plus que le prochain outil, parce qu’il change la conversation avec votre comité de direction : on ne parlera plus d’adoption, mais de valeur.

Foire aux questions sur l’IA dans la fonction finance

Qu’est-ce que l’écart de valeur de l’IA en finance ?

L’écart de valeur désigne la distance entre l’adoption déclarée de l’IA et les résultats mesurables qu’elle produit. Au Canada, 83 % des entreprises sondées utilisent l’IA dans la fonction finance, mais seulement 36 % constatent des prévisions plus exactes, selon KPMG (2026). L’écart se comble par la refonte des processus, pas par l’achat d’outils.

Pourquoi les entreprises canadiennes tirent-elles moins de valeur de l’IA que leurs pairs mondiaux ?

Selon KPMG Canada (2026), la valeur est freinée par la propriété fragmentée des dossiers, des pilotes sans chemin vers un résultat d’affaires et une mesure incomplète. Seulement 64 % des répondants canadiens suivent des indicateurs d’IA significatifs, contre 85 % à l’échelle mondiale. La capacité organisationnelle compte plus que la technologie.

Quels processus financiers offrent les gains d’IA les plus rapides ?

Les processus répétitifs, à fort volume et mesurables : rapprochements, application des encaissements, analyse d’écarts et présentation de l’information. KPMG (2026) observe que ces gains rapides financent les usages plus stratégiques. En comptes clients, la moitié des équipes nomment la réduction des tâches manuelles comme priorité des 18 prochains mois (NACM et BlackLine, 2026).

Comment mesurer la valeur d’un projet d’IA dans la fonction finance ?

Documentez la base de référence avant le déploiement : heures consacrées, taux d’exceptions, délais de cycle. Comparez ensuite les mêmes indicateurs après un trimestre, puis valorisez les heures récupérées et l’accélération des encaissements. Sans base documentée avant le projet, aucun calcul de rendement n’est crédible.