Une tribune signée David Bellaïche, Directeur Général d’Althéa.
L’IA générative n’est plus un sujet réservé aux conférences tech. Elle est déjà là, dans les mains de vos collaborateurs, embarquée dans les nouvelles versions de vos logiciels, qu’on l’ait décidé ou non. Ce que j’observe sur le terrain depuis dix-huit ans, c’est que les grandes ruptures technologiques ne préviennent pas. Elles arrivent, et elles divisent les organisations en deux camps : ceux qui avaient anticipé, et ceux qui rattrapent.
Honnêtement ? Je pense qu’on est encore massivement dans le deuxième camp.
« Nous avons le temps » — la phrase que j’entends trop souvent
Chaque semaine, dans nos missions, on nous dit : « attendons que les solutions se stabilisent », « nos priorités sont ailleurs », « on verra en 2026 ». Je comprends la logique. Il y a quelque chose de rassurant dans l’attente. Sauf que penser son organisation à trois ans, ce n’est pas de la prospective — c’est du court terme.
Un projet de transformation sur une fonction aussi centrale que la Finance ou les Achats, ça ne se lance pas en quelques semaines. J’ai vu trop d’entreprises subir encore aujourd’hui les séquelles de projets ERP mal anticipés. Des mois de diagnostic, des mois pour construire le modèle cible, des mois pour choisir les bons partenaires — et surtout, des mois pour accompagner vraiment les équipes. Pas en communication, en accompagnement réel.
Et il y a une pression supplémentaire que personne ne peut ignorer : l’échéance SAP ECC 2027. Des milliers d’entreprises vont être forcées de refondre leur SI Finance en mode urgence. J’ai déjà vu le film. Quand un projet est piloté par le calendrier plutôt que par la vision, on règle la technique et on bâcle l’essentiel — les processus, les organisations, le contrôle interne. Les clôtures comptables se dérèglent. La lecture des flux financiers se brouille. L’IA rajoutera une couche de complexité supplémentaire à ces organisations déjà sous tension. Ce n’est pas un scénario catastrophe, c’est une probabilité.
Finance et Achats : des fonctions sous pression qui n’ont pas droit à l’erreur
Ces deux directions ont des cultures différentes, des enjeux distincts, mais elles partagent un point commun : elles sont submergées. Et l’IA change radicalement ce que « être submergé » peut vouloir dire.
Côté Directions Financières, je me souviens précisément de ce qu’on a observé chez un grand distributeur. Les contrôleurs de gestion passaient une proportion absurde de leur temps post-clôture à commenter des écarts. Un travail minutieux, souvent réalisé la nuit ou le week-end, et qui arrivait trop tard pour changer quoi que ce soit. La donnée était là. Mais toute l’énergie humaine était consommée à la produire, pas à l’exploiter. Ce n’est pas un problème d’intelligence ou de motivation — c’est un problème structurel.
Avec l’IA, on peut imaginer un contrôleur qui reçoit une première analyse déjà construite : les écarts identifiés, les causes probables, les anomalies signalées. Il peut enfin passer son temps à dialoguer avec les opérationnels, challenger les plans d’action. Devenir ce business partner qu’on réclame depuis vingt ans sans jamais lui en donner vraiment les moyens.
Côté Directions Achats, le paradoxe est brutal. Leur rôle n’a jamais été aussi stratégique — sécuriser les chaînes d’approvisionnement, gérer la performance fournisseurs, porter les engagements RSE. Mais sur le terrain ? Les acheteurs passent un temps fou à être des archéologues de la donnée. J’ai accompagné une entreprise industrielle dont les acheteurs préparaient leurs revues fournisseurs en consolidant des historiques de commandes éparpillés dans cinq systèmes différents, des incidents qualité dans des tableurs, des données contractuelles dans des mails. Chaque revue était un marathon. L’IA peut rendre cette consolidation automatique. Ce n’est pas anodin — ça change la posture de l’acheteur. Il pense stratégie, pas logistique de l’information.
Ne commencez pas par le choix de l’outil
Le premier réflexe que j’observe — et c’est culturel, très français — c’est de se demander quelle solution choisir. « Faut-il acheter sur étagère ou développer en interne ? » C’est la mauvaise question, ou du moins ce n’est pas la première.
L’IA n’est pas une application qu’on branche. C’est une transformation qui va interroger votre modèle opérationnel en profondeur. Avant de choisir l’outil, il faut savoir ce qu’on veut construire :
- Quels rôles vont disparaître ? Lesquels vont émerger — analystes de données, contrôleurs « augmentés », acheteurs-stratèges ?
- Quels processus standardiser à l’échelle, et lesquels garder flexibles ?
- Qui est responsable de la qualité de la donnée qui nourrit l’IA ? (Parce qu’une IA entraînée sur de mauvaises données, c’est pire que pas d’IA.)
- Quelles compétences développer — et sur quel horizon ?
Je le dis sans détour : l’IA, c’est d’abord un projet de schéma directeur. L’IT arrive après.
Trois horizons, mais pas trois phases distinctes
J’ai l’habitude de penser cette transformation en trois temps qui se chevauchent plutôt qu’ils ne se succèdent.
Automatiser d’abord — les tâches répétitives, les rapports récurrents, la classification de factures, l’extraction de clauses contractuelles. C’est là que le ROI est le plus rapide. C’est aussi là que les équipes commencent à toucher l’IA du doigt sans se sentir menacées. Ne sous-estimez pas cet aspect : la première expérience compte énormément.
Augmenter ensuite — la décision reste humaine, mais elle est outillée différemment. J’ai vu mettre en place dans un grand groupe industriel un système où l’IA synthétisait les réponses à un appel d’offres, relevait les écarts au cahier des charges, préparait une grille d’analyse comparative. En quelques minutes. Les acheteurs pouvaient se concentrer sur la stratégie de négociation, les risques cachés, la valeur réelle. Ce n’est pas de la magie — c’est de la redéfinition du travail.
Transformer enfin — et c’est là que ça devient vertigineux. Le contrôleur de gestion qui modélise les futurs possibles plutôt que de commenter le passé. L’acheteur qui gère un écosystème fournisseur plutôt que de négocier des prix. J’ai vu une entreprise de services B2B où l’IA a révélé des poches de rentabilité — et de sous-performance — totalement invisibles dans les tableaux de bord habituels. L’outil n’améliorait pas la marge à la marge. Il changeait les décisions stratégiques.
Par où commencer concrètement ?
La pire approche serait de multiplier les « PoC » dans tous les sens pour montrer qu’on « fait de l’IA ». Ça donne bonne conscience et ça ne construit rien.
Ma conviction — après dix-huit ans de transformation et quelques cicatrices — c’est qu’on ne part pas du technologique. On part des irritants réels des équipes.
Organisez des ateliers avec vos équipes. Cartographiez où passe réellement le temps. Identifiez ce qui frustre, ce qui est subi, ce qui n’apporte aucune valeur mais qu’on fait quand même par habitude ou par manque d’alternative. C’est de là que naissent les vrais cas d’usage — pas des catalogues de fournisseurs.
Dessinez votre cible à trois ans. Quelle sera la mission de votre fonction Finance ou Achats en 2027 ? Quels profils la composeront ? Quelle organisation permettra d’en extraire la valeur ?
Construisez une trajectoire réaliste. Une transformation n’est pas un ascenseur, c’est un escalier. Il faut des victoires rapides pour embarquer les équipes — et montrer que ça marche. Sans adhésion interne, le meilleur modèle cible reste un beau document PDF.
Et mettez l’humain vraiment au centre — pas en slogan, mais en actes. Les résistances à l’IA sont souvent des peurs légitimes, mal entendues. Le travail de conduite du changement n’est pas la cerise sur le gâteau d’un projet techno. C’est la condition sine qua non de son succès.
Le moment de vérité est là. Les DAF et Directeurs Achats ont un choix concret à faire — pas philosophique, pas futuriste — maintenant : commencer à construire l’organisation de 2027, ou attendre que l’urgence la construise à leur place.
J’ai rarement vu l’urgence construire quelque chose de solide.
Rédaction
