Finansiell kartläggning 2026
90 % des équipes financières exigent une approbation humaine pour les décisions prises par l'intelligence artificielle. Près de la moitié reconnaît que ces règles ne sont pas consignées par écrit.
Les équipes financières l'utilisent quotidiennement pour automatiser les approbations, analyser les dépenses, prévoir les flux de trésorerie et formuler des recommandations. Nombre d'entre elles prévoient déjà de confier encore davantage de responsabilités à une intelligence artificielle autonome et proactive.
Mais si son adoption s'accélère, la confiance, elle, ne suit pas.
Le Medius Financial Census 2026 a révélé que les responsables financiers s'appuient de plus en plus sur l'intelligence artificielle, mais que beaucoup d'entre eux ne disposent toujours pas d'une gouvernance claire concernant l'identité de la personne qui accorde l'approbation pour les décisions de l'intelligence artificielle, le moment où les humains doivent intervenir et la personne responsable en cas de problème.
Les équipes financières agissent en fonction des recommandations de l’intelligence artificielle, souvent sans cadre réglementaire en vue. Notre Financial Census 2026 met en lumière le vide en matière de responsabilité qui se creuse au sein des entreprises, alors que l’intelligence artificielle agentique se développe plus rapidement que la gouvernance censée la réguler.
Presque toutes les entreprises financières exigent encore que les humains restent impliqués dans le processus.
exiger une approbation humaine obligatoire pour les décisions prises par l'intelligence artificielle.
reconnaissent que les seuils d’approbation sont compris mais ne font pas l’objet d’une documentation formelle.
déclarent que leurs équipes agissent souvent sur la base des recommandations de l'intelligence artificielle sans intervention humaine.
déclarent qu'ils suivent presque toujours les recommandations de l'intelligence artificielle.
Il en résulte une contradiction.
Les professionnels de la finance font suffisamment confiance à l'intelligence artificielle pour qu'elle influence leurs décisions au quotidien, mais pas suffisamment pour définir clairement dans quels cas elle devrait prendre ces décisions de manière autonome.
Le débat autour de l'intelligence artificielle a évolué.
Les entreprises ne se demandent plus si elles vont utiliser l'intelligence artificielle, mais quel degré d'autonomie cette intelligence artificielle doit avoir.
L'enquête a révélé que :
prévoient de déployer une intelligence artificielle agentique au cours des 12 prochains mois.
utilisent déjà une intelligence artificielle agentique dans certains processus financiers.
estiment que 10 à 25 % des décisions financières seront prises de manière entièrement autonome d’ici trois ans.
Parmi ceux qui s'attendent à une plus grande autonomie, la plupart se disent enthousiastes à cette idée.
Les responsables financiers considèrent clairement que l'intelligence artificielle autonome fera partie intégrante du futur modèle opérationnel. Le défi consiste à mettre en place une gouvernance adaptée à cet avenir avant que la technologie n'atteigne ce stade.
Lorsqu'on leur a demandé qui serait responsable si l'intelligence artificielle entraînait une perte financière ou un problème de conformité, les personnes interrogées se sont réparties de manière presque égale.
a rejeté la responsabilité sur l'équipe technique.
ont rejeté la faute sur le directeur financier.
a rejeté la responsabilité sur l’employé qui a suivi la recommandation.
Aucune réponse claire n'est ressortie.
Ce manque d'appropriation pourrait devenir l'un des principaux obstacles à la généralisation de l'intelligence artificielle dans le secteur financier.
Les professionnels de la finance ne se contentent pas de réclamer des algorithmes plus intelligents. Ils veulent avoir l'assurance que les décisions prises par l'intelligence artificielle puissent être comprises, régies et contrôlées.
Les principaux facteurs de confiance étaient les suivants :
Explicabilité totale des décisions de l'intelligence artificielle.
Cadre réglementaire ou d'audit clair.
Intervention humaine possible à tout moment.
Les acteurs du secteur adoptent une autonomie similaire.
Précision éprouvée au fil du temps.
Approbation du conseil d'administration ou du directeur financier.
Responsabilité claire du fournisseur.
Les principaux obstacles à la confiance dans l'intelligence artificielle ne tiennent pas à ses capacités, mais à la confiance qu'on lui accorde.
Citations de responsables du secteur financier :
Problèmes liés à la qualité des données.
Peur de devoir rendre des comptes.
Scepticisme vis-à-vis du leadership.
Résistance organisationnelle au changement.
Explicabilité limitée.
Incertitude réglementaire.
Plus inquiétant encore, 23 % des responsables financiers estiment que les employés utilisent déjà des outils d'intelligence artificielle qui n'ont pas été officiellement approuvés.
Cette intelligence artificielle « fantôme » devient un véritable enjeu de gouvernance à part entière.
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Préciser dans quels cas l’intelligence artificielle peut fonctionner de manière autonome et dans quels cas une approbation humaine est requise.
Les équipes financières doivent comprendre pourquoi l'intelligence artificielle est parvenue à une recommandation donnée ; elles ne peuvent pas se contenter d'accepter le résultat tel quel.
La responsabilité doit être établie avant le déploiement, et non après un incident.
Les outils approuvés ainsi que les exigences en matière d'utilisation acceptable et de conformité doivent être cohérents à l'échelle de l'entreprise.
Les pistes d’audit, les scores de confiance et la surveillance en temps réel aident les responsables financiers à adopter l’intelligence artificielle en toute confiance.
Chez Medius, l'intelligence artificielle est conçue pour éliminer les tâches répétitives tout en offrant aux équipes financières une visibilité totale sur le processus décisionnel. Cela se traduit par une automatisation intelligente accompagnée de recommandations explicables, de flux de travail transparents et des contrôles dont les responsables financiers ont besoin pour agir plus rapidement, sans pour autant renoncer à leur supervision.
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La gouvernance de l'intelligence artificielle désigne le cadre qui détermine la manière dont l'intelligence artificielle est utilisée, surveillée et contrôlée dans le secteur financier. Elle définit dans quels cas l'intelligence artificielle peut formuler des recommandations, quand une approbation humaine est requise, qui est responsable des résultats, et comment les décisions sont consignées à des fins d'audit et de conformité.
Les équipes financières adoptent rapidement l'intelligence artificielle pour les workflows d’approbation, de prévision, d'analyse des dépenses et d'autres flux de travail. Le « Financial Census 2026 » a révélé que 50 % des entreprises prévoient de déployer une intelligence artificielle « agentique » au cours de l'année à venir, tandis que 38 % l'utilisent déjà dans certains processus financiers. La gouvernance permet de garantir que l'adoption de l'intelligence artificielle se fasse à grande échelle sans accroître les risques opérationnels ou de conformité.
La plupart des entreprises considèrent l'intelligence artificielle comme un outil d'aide à la décision plutôt que comme un décideur autonome. Selon le Financial Census, 90 % des professionnels de la finance exigent une approbation humaine obligatoire pour certaines décisions prises par l'intelligence artificielle, quel que soit le niveau de précision de cette dernière. Ce contrôle humain contribue à réduire les risques financiers, réglementaires et de réputation.
L'intelligence artificielle agentique désigne les solutions d'intelligence artificielle capables de planifier, de prendre des décisions et de mener à bien des processus métier en plusieurs étapes avec une intervention humaine limitée. Plutôt que de se contenter de générer des recommandations, l'intelligence artificielle agentique peut exécuter des tâches tout en respectant des limites définies en matière de gouvernance et d'approbation.
Le « Financial Census » a révélé que la confiance dépend moins des capacités de l'intelligence artificielle que de sa gouvernance. Les responsables financiers ont cité la qualité des données, la responsabilité, l'adhésion de la direction, la résistance organisationnelle et l'explicabilité comme les principaux obstacles à l'extension de l'autonomie de l'intelligence artificielle.
Les entreprises doivent définir les responsabilités avant de déployer l’intelligence artificielle. La gouvernance doit clarifier les responsabilités des dirigeants financiers, des équipes techniques, des utilisateurs métier et des éditeurs de logiciels, afin que la responsabilité soit clairement établie si l’intelligence artificielle est à l’origine d’un problème financier ou de conformité.
Les professionnels de la finance ont classé l'explicabilité, la clarté des cadres réglementaires, les capacités d'intervention humaine, la précision avérée et le soutien de la direction parmi les principaux facteurs qui renforcent la confiance dans l'intelligence artificielle. Dans l'ensemble, ces résultats suggèrent que la gouvernance renforce la confiance plus efficacement que l'automatisation seule.
L'intelligence artificielle « fantôme » désigne l'utilisation par les employés d'applications d'intelligence artificielle qui n'ont pas reçu l'approbation de l'entreprise. Ces outils peuvent présenter des risques en matière de conformité, de confidentialité et de sécurité, car ils fonctionnent en dehors des processus de gouvernance établis.
Les entreprises doivent définir des seuils d'approbation, formaliser leurs politiques en matière d'intelligence artificielle, mettre en œuvre des mécanismes d'explicabilité, définir les responsabilités, surveiller en permanence les décisions prises par l'intelligence artificielle et s'assurer que leurs collaborateurs comprennent dans quels cas l'intelligence artificielle peut agir de manière autonome et dans quels cas un contrôle humain est nécessaire.
Une gouvernance solide de l'intelligence artificielle permet aux équipes financières d'automatiser le traitement des factures, les approbations et la gestion des exceptions, tout en garantissant la transparence, la traçabilité et le contrôle. Elle permet aux entreprises de gagner en efficacité sans pour autant compromettre la supervision ni la conformité.