Selon la dernière enquête CFO (Chief Financial Officer, ou directeur financier) de Deloitte, près de neuf directeurs financiers sur dix s’attendent à ce que le travail humain reste prépondérant dans leur fonction dans trois ans. Le 23 octobre 2026, le magazine PME publie l’analyse d’Alexandre Buga sur l’intelligence artificielle (IA) pour PME, les petites et moyennes entreprises : l’outil doit décharger le directeur financier, pas le remplacer.
Ce que dit l’enquête CFO de Deloitte
L’article de PME retient d’abord un résultat de l’enquête : l’humain gardera la main dans la fonction financière. Près de neuf directeurs financiers sur dix le pensent à un horizon de trois ans.
Leur rôle va pourtant changer. Ils traiteront moins les informations financières et passeront davantage de temps à les interpréter et à décider. L’IA traitera des volumes de données plus importants, mais les responsables financiers garderont la maîtrise des décisions.
Les CFO suisses citent aussi les domaines où ils envisagent d’investir dans l’IA :
- la gestion et l’analyse des données ;
- l’efficacité opérationnelle ;
- la planification et le reporting.
Ce qui relève de l’avis de l’expert
Le reste de l’article est la lecture d’Alexandre Buga, pas un résultat d’enquête. Selon lui, investir dans l’IA n’est pas forcément synonyme d’économies. Le retour financier n’est pas immédiat, et l’investissement doit d’abord créer de la valeur pour l’entreprise.
L’auteur s’appuie aussi sur une autre étude, le swissVR Monitor, qu’il présente comme « notre étude ». De nombreuses entreprises y déclarent un cadre de gouvernance pour l’IA générative. Mais moins d’une sur cinq fait valider tous les contenus par une personne. Pour lui, une directive sur l’usage de l’IA ne suffit donc pas.
Quelles tâches financières l’IA peut-elle automatiser ?
Le traitement des factures fournisseurs est le premier exemple donné. L’IA extrait les données et repère les doublons, les montants inhabituels ou les changements de coordonnées bancaires. Elle signale ensuite ces cas à la personne responsable, qui les vérifie.
La prévision de trésorerie est le second exemple. L’IA analyse les flux historiques, les factures ouvertes, les habitudes de paiement et les données opérationnelles. Elle en tire plusieurs scénarios, utiles face aux variations de commandes, aux retards de paiement ou aux coûts volatils.
Ces exemples décrivent ce que l’outil peut faire. L’article ne dit pas combien de PME suisses l’utilisent déjà ainsi.
Ce qui reste humain dans la finance d’entreprise
L’approbation finale d’un paiement reste soumise aux contrôles habituels. L’objectif, selon l’auteur, n’est pas de supprimer l’intervention humaine, mais de la concentrer là où le risque est le plus élevé.
Prévoir n’est pas décider. La direction apprécie les scénarios et ajoute ce que les systèmes ignorent, par exemple un client qui annonce une restructuration. Elle choisit ensuite de préserver des liquidités, d’ajuster les dépenses ou de chercher un financement.
Le directeur financier garde ainsi ce qui ne se délègue pas : le jugement, le dialogue avec les parties prenantes et la qualité des décisions. Pour Alexandre Buga, il s’agit d’automatiser ce qui peut l’être sans confier la responsabilité à une machine.
Enquête ou avis : qui dit quoi
| Point | Origine | Ce qui est dit |
|---|---|---|
| Place de l’humain | Enquête CFO de Deloitte | Près de neuf directeurs financiers sur dix la jugent prépondérante dans trois ans |
| Priorités d’investissement | Enquête CFO de Deloitte | Données, efficacité opérationnelle, planification et reporting |
| Validation humaine des contenus | swissVR Monitor | Moins d’une entreprise sur cinq fait tout valider par une personne |
| Rentabilité de l’IA | Avis de l’auteur | Pas d’économies garanties, la valeur créée prime |
| Factures et trésorerie | Avis de l’auteur | Exemples d’usage, avec contrôle humain des anomalies et des décisions |
IA pour PME : les premiers pas concrets en Suisse
Beaucoup de projets d’IA restent au stade de l’expérimentation, selon l’auteur. La difficulté est de les intégrer aux processus, aux contrôles et aux responsabilités. Un rapport d’OpenAI sur les agents IA dans les PME européennes invitait lui aussi à dépasser les projets pilotes.
Pour passer de l’essai à l’usage, Alexandre Buga propose une démarche simple :
- désigner une personne responsable du projet ;
- fixer les coûts, les résultats attendus et les critères pour les mesurer ;
- décider quelles tâches s’automatisent, quelles exceptions se vérifient et qui en répond ;
- évaluer l’outil après une période définie, puis l’adapter ou l’arrêter.
Les critères qui comptent sont le temps gagné, les erreurs évitées et de meilleures décisions.
Les données sont l’autre chantier. Une PME doit respecter la législation suisse sur la protection des données, y compris dans le choix de l’outil. Avant de transmettre des données de clients, de fournisseurs ou d’employés, elle doit savoir où elles sont traitées, à quelles fins elles peuvent être réutilisées et qui peut y accéder.
L’auteur recommande donc des outils professionnels adaptés. Il conseille aussi des règles simples sur les données qui peuvent, ou non, y être utilisées.
Ce qu’on ne sait pas encore
L’article de PME ne donne ni l’adresse de l’enquête CFO, ni sa date, ni le nombre de directeurs financiers interrogés. Le pourcentage exact derrière « près de neuf sur dix » n’est pas publié non plus.
On ignore aussi la part des CFO suisses qui ont déjà automatisé une tâche, et le gain mesuré dans une PME. Les chiffres disponibles décrivent des attentes et des intentions d’investissement, pas des résultats obtenus.
