.jpeg)
Alors que les équipes financières passent d’un rôle d’analyse à un rôle de partenaire stratégique, l’intelligence artificielle (IA) devient rapidement indispensable.
Mais la réalité terrain est hétérogène. L’adoption de l'IA est large, mais le niveau de maturité varie. Certaines équipes ont déjà intégré l’IA dans leurs workflows et mesurent un vrai retour sur investissement. D’autres en sont encore aux phases pilotes ou peinent à tirer de la valeur de leurs premiers projets.
L’émergence de l’IA agentique, des systèmes capables d’exécuter des tâches avec un minimum d’intervention humaine, vient bouleverser les attentes des équipes FP&A. Dans ce contexte, la stratégie de montée en compétence des équipes et les bons partenariats technologiques sont tout aussi critiques que le choix des solutions elles-mêmes.
Cet article synthétise les derniers chiffres issus d’études et d’enquêtes pour dresser un état des lieux : adoption, ROI, percée de l’IA agentique, compétences clés... 10 statistiques qui éclairent les décisions à prendre dès maintenant.
1. D'ici 2026, 90% des équipes finance auront déployé au moins une solution basée sur l'IA
Source : Gartner, 2024
L'étude de Gartner sur les fonctions finance aux États-Unis et en Europe montre à quel point l'adoption de l'IA s'accélère rapidement. En 2023, seuls 37% des professionnels de la finance utilisaient l’IA. En 2024, ce chiffre est passé à 58%. Et selon Gartner, 9 équipes sur 10 auront intégré au moins une technologie basée sur l’IA d’ici deux ans.
Ce que cela signifie : La phase des “early adopters” se referme. En 2026, l’IA ne sera plus un avantage concurrentiel, mais un prérequis.
2. 75% des dirigeants financiers prévoient que l'IA agentique sera standard d'ici 2028
Source : Boston Consulting Group (BCG), 2025
L'IA agentique marque la prochaine rupture technologique pour la finance. La plupart des responsables financiers anticipent que l'IA agentique passera du statut de "projets pilotes" pour devenir standard au cours des trois prochaines années. Ce qui semble expérimental aujourd'hui deviendra bientôt une pratique courante, tout comme l'automatisation et l'adoption du cloud l'ont fait avant l'arrivée de l'IA.
Selon BCG, si 17% des équipes y ont déjà recours, 75% des répondants estiment qu’elle fera partie intégrante des opérations d’ici 2028. L'estimation de Wolters Kluwer n'est que de 6% concernant l'adoption actuelle de l'IA agentique. De telles variations dans les enquêtes peuvent s'expliquer en raison de différences dans la formulation, des groupes de répondants et des méthodes de mesure. Mais le signal est constant : l'IA agentique progresse rapidement.
Ce que cela signifie : L’IA agentique passe du stade expérimental au standard. Les équipes qui montent en compétence dèsmaintenant prendront de l’avance sur le marché demain.
3. 70% des directeurs financiers constatent que l'IA améliore la rapitidé et la productivité de leurs équipes
Source : Mostly Metrics, 2025
L’IA permet d’accélérer les workflows sans nécessairement réduire les effectifs. 88% des CFO n’ont pas observé de suppressions de postes. Au contraire, ils redéploient leurs talents vers des missions à plus forte valeur ajoutéees. L'adoption est particulièrement forte dans les organisations de taille moyenne (50 millions à 100 millions de dollars de chiffre d'affaires), où près d'un tiers déclarent avoir déployé l'IA à l'échelle de l'organisation.
Ce changement reflète ce que Gartner appelle le modèle de diffusion des capacités: au lieu de s'appuyer sur des professionnels de la finance pour fournir une aide individuelle à la décision, les équipes intègrent leur expertise directement dans les outils et les plateformes. Ainsi, les décideurs de l'entreprise peuvent accéder à des informations en libre-service, tandis que les équipes financières se concentrent sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Ce que cela signifie : L’IA ne remplace pas les équipes, elle les libère pour se concentrer sur le pilotage stratégique.
4. 2 dirigeants sur 3 estiment que l'insuffisance des fondations en matière de bases de données freine les initiatives IA
Source : EY, 2024
67% des dirigeants pointent des infrastructures data inadéquates comme principal obstacle à l’adoption de l’IA. 83% estiment que des fondations plus solides accéléreraient leur transformation.
Lorsque les données sont confinées au sein de chaque unité commerciale, les systèmes d'IA ne disposent que d'informations partielles. Cette fragmentation entraîne un déploiement restreint, des applications superficielles et un potentiel non réalisé d'impact à l'échelle de l'organisation. Le coût est réel : 68% des organisations disposant de données décentralisées, où moins de la moitié de leurs informations sont unifiées, signalent des pertes de revenus liées à l'échec ou au retard de la mise en oeuvre de projets d'IA.
Ce que cela signifie : Sans données unifiées et de qualité, l’IA reste bloquée au stade du POC. Côté finance, cela se traduit par des prévisions peu fiables, un reporting fragmenté et des investissements gaspillés.
5. Seules 18% des organisations ont mis en place une gouvernance IA structurée
Source : McKinsey, 2024
Malgré l’impact prouvé de la gouvernance sur la performance financière, moins d’une organisation sur cinq dispose d’un comité transversal pour encadrer l’IA. Les recherches menées par McKinsey montrent que les organisations qui obtiennent un impact significatif sur leur EBIT grâce à l'IA générative sont près de deux fois plus susceptibles d'intégrer l'évaluation des risques dès les premières phases de développement et d'impliquer les équipes juridiques dès le départ.
Sans ces structures de gouvernance, les entreprises sont confrontées à des imprécisions, à des problèmes de conformité et à des occasions manquées de faire évoluer l'IA de manière responsable.
Ce que cela signifie : Une gouvernance efficace n’est pas une contrainte, c’est un socle. Pour la finance, cela signifie intégrer IT, juridique et processus métier dès les premières phases.
6. 85% des responsables financiers privilégient désormais les compétences en IA dans leur recrutement
Source : Wolters Kluwer, 2025
L’IA devient un critère incontournable de recrutement. 11% des dirigeants la considèrent même comme essentielle. La capacité à manipuler les données, se former à l’IA et utiliser des plateformes intégrant l’IA figurent aussi parmi les priorités. Ensemble, ces résultats soulignent que la stratégie en matière de gestion des talents et les capacités techniques doivent progresser en même temps si les équipes financières veulent tirer parti du retour sur investissement de l'IA.
Ce que cela signifie : La maturité IA repose autant sur les talents que sur les outils. Recruter et former en continu devient stratégique.
7. 1 équipe finance sur 5 obtient déjà un ROI supérieur à 20% grâce à l'IA
Source : Boston Consulting Group (BCG), 2025
Alors que le retour sur investissement moyen des initiatives d'IA n'est que de 10%, les équipes finance obtiennent déjà des rendements supérieurs à 20% selon BCG. Pourtant, seuls 45% des dirigeants sontcapables de quantifier le ROI de leurs efforts, et un tiers d'entre eux font état de gains limités ou nuls à ce jour. Pourtant, l'optimisme reste de mise : 30% des dirigeants s'attendent à une valeur transformatrice de l'IA d'ici la fin de 2025, et la moitié prévoient des résultats révolutionnaires d'ici trois ans.
Ce que cela signifie : Le ROI de l’IA est réel mais inégal. Les équipes qui intègrent l’IA à leur transformation globale sont celles qui réussissent.
8. Les équipes dirigeantes pilotent 10 à 11 cas d'usage IA simultanément
Source : Boston Consulting Group (BCG), 2025
En moyenne, une équipe finance gère 6 cas d’usage IA en test et 5 en production. Intégrer ces projets à une feuille de route de transformation augmente de 7 points les chances de succès.
Ce que cela signifie : La puissance de l’IA vient de l’effet cumulé des cas d’usage. Mieux vaut plusieurs cas bien orchestrés qu’un seul projet isolé.
9. 87% des organisations "prêtes à se réinventer" excellent dans l'exploration des processus et l'analyse comparative
Source : Accenture, 2024
Accenture mesure l'état de préparation de l'IA sur une courbe de maturité allant de la phase fondamentale à la capacité de réinvention. Au sommet de cette courbe se trouvent les eorganisations prêtes à se transformer, c'est-à-dire des entreprises qui ont déjà transformé leurs opérations de bout en bout. Au lieu de procéder à une automatisation fragmentaire, ces équipes ont standardisé les processus au sein des différentes directions et ont appliqué des méthodes avancées et basées sur des règles de manière cohérente.
L'un des indicateurs de cette maturité est l'exploration des processus (process mining) et l'analyse comparative (benchmark) : 87% des entreprises prêtes se réinventer utilisent ces outils pour cartographier leurs workflows, identifier les points de friction ainsi que pour comparer leur performance à leurs concurrents. Cela leur permet de faire évoluer l'IA en toute confiance, car elles comprennent parfaitement leurs processus métier avant de demander à l'IA de les optimiser.
Ce que cela signifie : La maturité IA commence par la maturité des processus. Avant d’automatiser, il faut comprendre finement le fonctionnement de l’organisation.
10. S’appuyer sur un partenaire technologique augmente de 5% les chances de succès des projets IA
Source : Boston Consulting Group (BCG), 2025
Les équipes finance ne sont pas obligées de faire cavalier seul. Les partenariats avec des édtieurs augmentent les taux de réussite de la transformation des projets de 5% selon le BCG. Cela correspond à la prédiction de Forrester selon laquelle 75% des organisations qui tentent de créer des agents d'IA en interne échoueront, évoquant la complexité des architectures qui nécessitent de multiples modèles, des piles RAG avancées et une expertise spécialisée. Les équipes performantes s'appuient sur l'expertise des fournisseurs pour des cas d'usage évolutifs et reproductibles, tout en réservant des versions personnalisées aux cas clairement différenciés.
Ce que cela signifie : Bien choisir ses partenaires permet d’accélérer l’impact, d’industrialiser les cas d’usage et de sécuriser la montée en échelle.
Découvrez comment les clients Pigment mettent cela en pratique →
Ce qu'il faut retenir
La finance est en pleine mutation. L’adoption de l’IA progresse vite, mais les résultats restent hétérogènes.
Pour les leaders FP&A, la leçon est claire : réussir avec l’IA ne se résume pas à lancer des POCs. Il faut planifier, former, gouverner, et intégrer l’IA dans une dynamique de transformation globale. Les équipes qui y parviendront ne façonneront pas seulement leurs prochains trimestres, mais leur avantage concurrentiel sur le long terme.
