.jpeg)
Sommaire
Points essentiels
L'IA est désormais acceptée et intégrée dans les flux de travail financiers quotidiens, de la prévision et du reporting à la planification de scénarios. Le CFO Index du T2 2026 de Pigment révèle que seulement 3,2 % des équipes financières n'ont aucun projet d'adoption, tandis que 8,4 % sont en bonne voie mais encore au stade de la planification.
La plus grande part des répondants (28,8 %) déploie l'IA sur plusieurs flux de travail, tandis qu'un quart (25,3 %) en est aux premiers stades de mise en œuvre et qu'un nombre croissant (15,9 %) qualifie son adoption de « mature » – soit deux points de pourcentage de plus que lors de notre enquête du T1.
Votre position sur cette échelle est déterminante, car la maturité en matière d'IA est désormais étroitement corrélée à la confiance des dirigeants financiers envers leur entreprise. Parmi les quatre niveaux de maturité de l'Index, seuls 23 % des organisations au stade initial se disent « très confiantes » dans la direction prise par leur entreprise. Ce chiffre grimpe à 34 % au stade de développement, 43 % au stade avancé et 75 % au stade de leader. Notre enquête du T1 révélait la même progression en termes de performance : les organisations les plus matures en IA affichaient une croissance annuelle de leur chiffre d'affaires de 18,1 %, contre 6,2 % pour les équipes au stade initial.
Cette corrélation ne prouve pas que la maturité génère la confiance, et une entreprise en forte croissance a ses propres raisons d'être à la fois optimiste et prompte à adopter de nouvelles technologies. Cependant, nos données sur les attitudes méritent une attention particulière. Si les équipes les plus avancées sont aussi les plus performantes, alors leurs déclarations actuelles sur l'IA illustrent ce à quoi ressemble une fonction finance une fois la technologie pleinement intégrée. Entrons dans le vif du sujet.
Le CFO Index de Pigment suit la performance financière, l'adoption de l'IA et l'incertitude du marché auprès de 2 000 dirigeants financiers aux États-Unis, au Royaume-Uni, en France et en Allemagne. Explorer le rapport du T2 2026 →
La valeur de l’IA évolue : de l’exécution des tâches à l’amélioration des décisions
Les gains de productivité et d’efficacité restent le bénéfice de l’IA le plus fréquemment cité par les équipes Finance. Ce chiffre a très peu évolué, passant de 58,8% des répondants au premier trimestre à 59,7% au deuxième trimestre.
L’accélération des cycles de planification et de prévision arrive juste derrière, à 54,1%, soit une hausse de 4,4 points par rapport au premier trimestre. La rapidité reste donc au cœur de la proposition de valeur de l’IA - et cela ne devrait pas changer.
Mais d’autres bénéfices progressent nettement. La plus forte hausse concerne la qualité de la prise de décision, désormais citée par 50,8% des répondants, soit 5,9 points de plus qu’au premier trimestre. La précision des plans et le niveau de confiance dans les prévisions progressent également de 5,4 points, à 46,8%.
Ces deux bénéfices concernent davantage la qualité du jugement que la simple productivité. Ils montrent que l’IA améliore ce que les équipes Finance décident, et pas seulement la vitesse à laquelle elles produisent les chiffres nécessaires à ces décisions.
Cela suggère que l’IA est désormais mobilisée sur des tâches plus stratégiques, comme les prévisions, l’analyse des écarts et la planification de scénarios,) plutôt que uniquement sur les étapes mécaniques qui les alimentent.
Un bénéfice évolue cependant nettement dans l’autre sens. La réduction des tâches manuelles, deuxième bénéfice le plus cité au premier trimestre, recule de 7,4 points pour atteindre 42,7%. L’amélioration de l’expérience de travail et le temps dégagé pour des projets plus stratégiques diminuent également, mais dans une moindre mesure, respectivement de 2,7 et 1,8 point.
La réduction du travail manuel est particulièrement citée en France, à 46,4%, soit le niveau le plus élevé de tous les marchés étudiés. Pourtant, seules 5,2 % des organisations françaises qualifient leur adoption de l’IA de mature, et plus de la moitié sont encore au stade du pilote ou en amont.
À l’inverse, ce bénéfice est le moins cité aux États-Unis, avec 40,5%, alors que le marché américain est en tête sur presque tous les indicateurs d’adoption de l’IA. La qualité de la décision, citée par 56% des répondants, et l’accélération des cycles, à 59,8%, y prennent davantage d’importance.
Ce schéma suggère que la réduction du travail manuel ne perd pas de valeur parce qu’elle cesse de se produire. Elle est plutôt l’un des premiers bénéfices que les équipes constatent et mesurent, avant de ne plus le suivre une fois l’automatisation devenue la nouvelle norme.
La qualité des données est désormais le principal frein, devant le coût
La qualité et la disponibilité des données sont désormais le premier obstacle cité par les équipes Finance lorsqu’il s’agit de tirer de la valeur de l’IA. Cet enjeu progresse de 35,7 % à 40,3 % et arrive en tête dans toutes les segmentations analysées dans l’Index.
Les coûts élevés, auparavant principal frein, restent globalement stables autour de 39 %. Rien de surprenant : au cours du dernier trimestre, aucun changement majeur n’a rendu l’IA significativement moins coûteuse. La prochaine édition du CFO Index analysera spécifiquement la manière dont le marché réagit à l’évolution des modèles de tarification de l’IA.
Dans le même temps, tous les obstacles liés aux compétences internes reculent :
- Le manque d’expertise interne baisse de 3 points, passant de 33,4% à 30,4%.
- Le manque de clarté sur le ROI et la résistance culturelle diminuent respectivement de 1,3 et 1,5 point.
Un manager est presque deux fois plus susceptible qu’un VP ou un CFO de considérer la mauvaise qualité des outputs comme un frein : 16,4% contre 8,9%. Il s’agit du même écart de perception que nous avions identifié dans les données du premier trimestre, et celui-ci ne s’est pas réduit. Les collaborateurs qui travaillent le plus directement avec les résultats produits par l’IA sont ceux qui détectent le problème. Cela signifie que les dirigeants qui évaluent eux-mêmes la qualité et la disponibilité de leurs données disposent probablement d’une vision plus favorable que la réalité. Construire les bonnes en matière de données est désormais l’un des investissements IA avec le plus fort effet de levier pour les équipes Finance. La première étape consiste donc à savoir précisément où en est l’organisation.
Le Pigment CFO Indexsuit les performances financières, l’adoption de l’IA et l’incertitude de marché auprès de 2 000 responsables Finance aux États-Unis, au Royaume-Uni, en France et en Allemagne. Découvrir le rapport Q2 2026 →
Les frictions restantes sont structurelles, et non culturelles
Deux freins progressent alors que ceux liés aux capacités internes reculent. La lenteur des processus d’achat et d’implémentation augmente de 1,5 point, tandis que 28,8% des répondants citent désormais les enjeux réglementaires et de sécurité.
Notre interprétation est que les équipes Finance ont, dans l’ensemble, cessé de se demander si elles devaient utiliser l’IA. Elles ont désormais appris à l’utiliser. Les principaux obstacles restants sont donc ceux qu’elles ne contrôlent pas totalement : des données réparties dans des systèmes déconnectés, des fournisseurs et modèles qui doivent satisfaire à des exigences de conformité, ou encore des processus d’achat conçus pour des catégories logicielles qui évoluaient traditionnellement beaucoup plus lentement. La Finance est une fonction fortement réglementée qui achète aujourd’hui des technologies appartenant à une catégorie dont les standards de gouvernance, les pistes d’audit et les garanties de résidence des données sont encore en cours de définition. Cela entraîne naturellement des processus d’évaluation prudents et collectifs : audits de sécurité, évaluations du risque fournisseur, validations juridiques. Autant d’étapes qui prennent du temps.
Les données par marché renforcent cette analyse. L’Allemagne affiche la plus forte proportion d’organisations matures en matière d’IA parmi les marchés étudiés, à 21,4%. C’est également le pays où le frein lié à la lenteur des achats est le plus élevé, à 29,1%, et où les préoccupations liées aux coûts atteignent leur maximum, à 47,4%. Un déploiement plus avancé ne supprime donc pas les frictions liées aux achats. Il les rend au contraire plus visibles, car les nouveaux cas d’usage touchent progressivement des processus financiers critiques et deviennent donc plus difficiles à faire approuver.
La croissance des budgets IA commence à plafonner chez les organisations les plus matures
Les budgets consacrés à l’IA continuent d’augmenter à tous les niveaux de maturité, mais le rythme de cette croissance évolue.
Les organisations les plus avancées prévoient désormais d’augmenter leurs budgets IA de 22,7% au cours de l’année à venir, contre 29,9% au premier trimestre. Les organisations classées comme « avancées » suivent le mouvement inverse, passant de 21,8% à 28,7%. La tendance s’inverse donc par rapport au premier trimestre : le deuxième groupe le plus mature prévoit désormais une hausse budgétaire supérieure à celle des leaders.
Les équipes les plus matures ont déjà intégré l’IA dans la plupart des workflows où la création de valeur était évidente. Les dépenses restantes sont donc davantage incrémentales : licences supplémentaires, extension des usages et renouvellements. À l’inverse, les organisations avancées disposent encore de cas d’usage évidents à couvrir et savent plus clairement où investir leur budget supplémentaire. Les tendances par marché confortent ce constat. La France, qui reste le marché le moins mature, affiche la plus forte progression de tout l’Index : les investissements IA prévus augmentent de 16,2 points pour atteindre 27,3%, faisant passer le pays de la dernière à la première place en matière de hausse budgétaire anticipée. L’Allemagne, marché le plus sensible aux coûts, prévoit quant à elle la plus faible augmentation, à 13,3%.
Le Pigment CFO Indexsuit les performances financières, l’adoption de l’IA et l’incertitude de marché auprès de 2 000 responsables Finance aux États-Unis, au Royaume-Uni, en France et en Allemagne. Découvrir le rapport Q2 2026 →
Rien de tout cela ne traduit un recul de l’investissement. En réalité, l’augmentation moyenne prévue sur l’ensemble de l’échantillon progresse de 17 % au premier trimestre à 19,1 % au deuxième trimestre. Mais un plafond commence à se dessiner, ce qui change la question à laquelle les responsables Finance doivent désormais répondre. Tant que les budgets augmentaient pour couvrir de nouveaux cas d’usage, la justification des dépenses IA allait largement de soi. À mesure que cette croissance ralentit, les investissements IA doivent désormais répondre aux mêmes critères de performance que n’importe quel autre poste budgétaire.
L’IA entre dans l’ère du ROI
Le fil conducteur de ces trois évolutions est clair : les équipes Finance ne se demandent plus si l’IA fonctionne. Elles cherchent désormais à savoir ce qu’elle rapporte.
La phase d’expérimentation a permis de répondre à la première question. Il est désormais relativement clair quels cas d’usage génèrent de la valeur et lesquels n’en génèrent pas. Ceux qui n’apportent pas de résultats peuvent simplement être abandonnés progressivement. La deuxième question est plus complexe, car la plupart des organisations ne disposent pas aujourd’hui des données nécessaires pour y répondre. Les dépenses liées à l’IA apparaissent sous différentes formes : factures fournisseurs, tableaux de bord des plateformes ou outils de suivi pilotés par les équipes Engineering. Ces éléments permettent de connaître la dépense globale, mais pas de l’attribuer précisément. Si vous ne pouvez pas rattacher le coût de l’IA à une équipe, un workflow ou une initiative, vous ne pouvez pas le comparer à la valeur générée par cette initiative. L’analyse s’arrête alors au constat : « l’IA coûte cher ».
C’est précisément le problème que le template AI Token Management Application de Pigment a été conçu pour résoudre. Il intègre l’usage des tokens et leur coût directement dans l’environnement de planification. Les dépenses IA peuvent ainsi être affectées aux départements, projets et cas d’usage, suivies en temps réel par rapport au budget, prévues selon différents scénarios d’adoption et de combinaison de modèles, puis comparées à la valeur générée, qu’il s’agisse du temps économisé ou des gains de productivité. L’objectif est de gérer les dépenses IA comme n’importe quel autre poste de coût déjà piloté par la Finance : elles deviennent attribuables, prévisibles et mesurables au regard d’un retour clairement défini.
Les perceptions de l’IA ont évolué plus vite que les systèmes utilisés pour en mesurer les coûts et la valeur. Combler cet écart constitue désormais la prochaine étape pour les équipes Finance.
Ne laissez pas vos dépenses IA progresser plus vite que votre capacité à les piloter
Suivez l’utilisation des tokens, attribuez les coûts aux bonnes équipes et aux bons projets, et mesurez les dépenses par rapport à des retours concrets grâce à l’AI Investment Planner de Pigment.
