En novembre 2025, Anne-Claire Chauvin a posé la question directement à une deux centaine de professionnels de la finance réunis à Financium : où en êtes-vous avec l'IA ? Les réponses sont sans appel. 10 % n'ont pas encore touché à ces outils. 65 % en sont à l'exploration individuelle rédiger des mails, produire des présentations. 20 % commencent à tester un premier cas d'usage collectif. En résumé, 95 % des équipes finance se trouvent encore dans une phase de tâtonnement ou de questionnement.

Ce chiffre prend tout son sens quand on le met en regard des données publiées par OpenAI en 2024 : 60 % des équipes marketing utilisent l'IA au quotidien, contre 7 % en finance. L'écart n'est pas anecdotique. Il dit quelque chose de structurel sur la manière dont la finance s'est positionnée face à cette transformation.

Dans cet extrait, Anne-Claire Chauvin démonte les vraies raisons de ce retard. Les LLM ont d'abord été présentés comme des outils de rédaction et de synthèse des cas d'usage évidents pour le marketing, moins pour un contrôleur de gestion qui produit des analyses chiffrées. Les premiers modèles étaient par ailleurs peu fiables en mathématiques, ce qui a légitimement refroidi des équipes dont le métier repose sur la rigueur des données. À cela s'ajoute le manque de temps structuré pour expérimenter : là où d'autres fonctions ont pu mettre des ressources sur le sujet, les équipes finance ont continué à avancer à flux tendu.

La question de la confidentialité des données revient régulièrement dans les discussions. Jonathan Plateau pointe un paradoxe que beaucoup de DAFs reconnaîtront : les données sont déjà hébergées sur Azure ou AWS, dans des environnements partagés avec des prestataires externes. Traiter l'IA comme un risque supplémentaire alors que l'infrastructure cloud est déjà en place, c'est un raisonnement qui mérite d'être challengé.

Dernier frein identifié : l'absence de formation au prompting. Utiliser un LLM comme un moteur de recherche produit des résultats décevants, ce qui renforce l'impression que l'outil ne convient pas à la finance. La réalité est différente : ces modèles fonctionnent bien quand on leur donne du contexte, des exemples et des instructions précises.

Pour un DAF ou un contrôleur de gestion qui cherche à comprendre pourquoi son équipe n'a pas avancé sur le sujet, cet extrait fournit un diagnostic clair et des points d'appui concrets pour ouvrir la conversation en interne.

Je m'appelle Jonathan Plateau. Je suis passé par EY, Valeo et Safran et j'essaye d'engager des échanges et des réflexions sur nos métiers de la finance.

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