L’intelligence artificielle, une clé pour de meilleures prévisions de trésorerie

L’intelligence artificielle commence discrètement à s’implanter dans la trésorerie. Devant le potentiel que représente l’utilisation de l’IA dans les prévisions de trésorerie, nul doute que les projets de mise en œuvre vont se multiplier.

Alors, quelles sont les applications de l’IA pour la trésorerie des entreprises ? Et quels principes faut-il retenir pour implémenter cette technologie dans les prévisions ?

Intelligence artificielle : quelles applications en trésorerie d’entreprise ?

L’IA au service des prévisions de trésorerie

L’intelligence artificielle présente un intérêt majeur pour les prévisions de trésorerie. Quel que soit le niveau d’automatisation (moteurs de règles, Machine Learning, Deep Learning…), l’IA améliore la visibilité sur l’évolution des encaissements et décaissements.

Par conséquent, il devient plus facile de prendre de bonnes décisions en matière de gestion du cash, telles que :

  • anticiper les besoins en liquidités,
  • réévaluer la pertinence de la structure du capital et de la dette,
  • réduire le cash immobilisé et de l’investir ailleurs…

Autres domaines d’application

Au-delà des prévisions, l’intelligence artificielle trouve aussi des applications dans d’autres domaines de la trésorerie.

Les capacités d’auto-apprentissage de l’IA peuvent s’employer pour optimiser la réconciliation de trésorerie. En se basant sur un bon historique, l’IA effectue des rapprochements automatiques fiables.

L’intelligence artificielle apporte aussi énormément aux processus de détermination de la position de change et d’optimisation du ratio de couverture. Ainsi, l’entreprise parvient à réduire le risque de change à moindre coût, en évitant la sur-couverture.

Enfin, en matière de détection de la fraude, les moteurs de règles aident à identifier les comportements atypiques. Toutefois, l’IA dispose ici d’une marge de progrès : les fausses alertes déclenchent encore trop de recherches manuelles inutiles.

Principes de mise en œuvre de l’intelligence artificielle pour les prévisions de trésorerie

Avant tout projet de mise en œuvre de l’IA en entreprise, il est important de bien travailler sur deux facteurs clés de succès : la perspective humaine et les données.

Intelligence artificielle et dimension humaine

D’abord, dans tout projet lié à l’intelligence artificielle, l’humain est un aspect à prendre en compte suffisamment en amont. Une phase d’explication et de pédagogie constitue en effet un prérequis indispensable.

Évidemment, l’implication des trésoriers et autres collaborateurs impliqués dans les prévisions de trésorerie est fondamentale. L’IA ne vise pas à les remplacer mais bien à leur fournir des outils d’aide à la décision.

Comme c’est le cas par exemple dans la relation entre Credit Manager et intelligence artificielle, l’IA doit être vue en tant que complément ou assistant aux professionnels. L’IA les décharge de certaines tâches répétitives et chronophages. Elle permet donc de gagner du temps, d’affiner des analyses et de sécuriser des processus, pour prendre finalement des décisions plus rapides et de meilleure qualité.

L’expert métier conserve son sens humain, son expérience et son regard critique. Il peut se concentrer sur des tâches à plus haute valeur ajoutée.

Les données, matière première de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle la plus sophistiquée ne serait pas d’une grande utilité pour les prévisions de trésorerie sans des données pertinentes. L’IA a impérativement besoin d’informations de qualité et facilement accessibles.

Ainsi, la collecte des données est un enjeu majeur. Ceci est d’autant plus vrai si les informations proviennent de sources multiples, internes et externes, et sous forme peu structurée. Au sein de l’entreprise, il convient d’insister sur la collaboration entre services et sur le décloisonnement des systèmes d’information.

Il faut ensuite consolider, nettoyer et compléter les données pour s’assurer de leur qualité et de leur exhaustivité tout en évitant la redondance.

Enfin, la modélisation nécessite aussi de passer par un processus de visualisation et d’analyse dans lequel interviennent notamment des facteurs explicatifs, des éléments de saisonnalité ou d’interdépendances.

 

Les périodes de crise rappellent toujours aux entreprises l’importance de disposer de bonnes prévisions de trésorerie. L’intelligence artificielle pourrait vite devenir l’outil indispensable pour progresser sur cet objectif.

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