Le débat autour de l’Intelligence Artificielle se focalise trop souvent sur une confrontation binaire et stérile : l’outil va-t-il remplacer l'expertise humaine ? Pour les professionnels des chiffres et du pilotage stratégique, la véritable révolution se joue ailleurs. Il s'agit d'une refonte complète des flux d'information : de la collecte brute à la prise de décision en temps réel. L’IA redéfinit le rôle du financier en le propulsant de gestionnaire de tableaux à véritable stratège augmenté.
Lors du Devoxx France, nous avons tendu le micro à Marie Crappe, un profil hybride particulièrement inspirant. Forte d'une douzaine d'années d'expérience dans la tech, elle occupe aujourd'hui une double fonction stratégique au sein de la startup e-commerce Choose : Directrice Data et aujourd'hui DAF.
Comment fusionne-t-on la rigueur financière et l'agilité de la data ? Comment passe-t-on d'un P&L mensuel laborieux à un pilotage en temps réel ? Installez-vous confortablement et découvrez ce retour d'expérience sans filtre sur la construction de l'entreprise de demain :
INTERVIEW VIDÉO : Marie Crappe, Directrice Data & DAF chez Choose
1. Briser les silos techniques : "La finance, c'est de la data"
Historiquement, les directions financières et les équipes data ont évolué dans des mondes parallèles. Les premiers manipulent des fichiers Excel complexes souvent figés dans le temps, tandis que les seconds conçoivent les infrastructures et les pipelines de données de l'entreprise. Cette séparation engendre une frustration majeure : l'information financière arrive presque toujours trop tard pour corriger le tir en cours de mois.
Le parcours de Marie chez Choose prouve que l'abolition de cette frontière est la clé de voûte de la performance moderne. Déjà Directrice Data de la structure, elle a accepté le défi de reprendre la direction financière avec une conviction forte :
« Je ne dirais pas que la transition a été brutale, parce que finalement la finance c'est de la data. Et le pari c'était de transformer la fonction financière en une fonction très tech, équipée data et équipée IA. »
En considérant chaque ligne comptable, chaque transaction et chaque flux comme une donnée brute à modéliser, la fonction financière s'affranchit de ses limites traditionnelles. La valeur ajoutée se déplace instantanément : elle ne réside plus dans la saisie ou le retraitement manuel des lignes, mais dans la pertinence de l'analyse et la réactivité du pilotage.
2. Court-circuiter les processus : le P&L en quelques heures chrono
Le modèle classique de la gestion financière repose sur des clôtures mensuelles séquentielles et lourdes. Dans une immense majorité d'entreprises, sortir le fameux P&L (Profit and Loss) ou compte de résultat relève du parcours du combattant, exigeant des semaines de réconciliation de données.
C'est précisément cette lourdeur opérationnelle que l'approche "bionique" vient court-circuiter. Chez Choose, le traitement des données financières a été entièrement automatisé pour basculer dans une autre dimension temporelle.
« Il y a énormément d'entreprises aujourd'hui qui vous diront : "moi, mon P&L je le sors un mois en retard". Nous aujourd'hui, sortir le P&L c'est quelques heures de travail. Et encore, ce travail c'est vraiment plus de la vérification, parce que toute la donnée, elle est là. »
Grâce à un export automatisé en one-shot qui alimente directement leurs outils de synthèse, le travail manuel a été totalement éradiqué au profit d’une posture de supervision. Pour Choose, les bénéfices de cette agilité sont immédiats : la direction dispose d'un regard hyper réactif sur la santé financière de la boîte, permettant d’ajuster les investissements au jour le jour plutôt qu'à posteriori.
3. L'entreprise bionique : vers la posture de "Manager d'Agents IA"
Au-delà de la simple automatisation des processus comptables, ce retour d'expérience s'inscrit dans une vision plus large partagée au sein de l'écosystème SFEIR : l'entreprise bionique. Inspiré par les réflexions de Didier Girard (DG de SFEIR), ce concept compare l'organisation à un corps humain dont chaque membre peut être augmenté par la technologie.
Cette augmentation par l'IA ne doit pas rester le précarré des équipes d'ingénierie logicielle. Elle a vocation à innerver l'intégralité des métiers de l'entreprise : du marketing aux ressources humaines, en passant par la finance. L'objectif ? Atteindre des facteurs d'accélération majeurs. Si le palier théorique du "X10" fait rêver, Marie rappelle qu'un gain de "X3 ou X4" suffit déjà à bouleverser radicalement les business models et la vision stratégique d'une entreprise.
Cette transition impose néanmoins de repenser fondamentalement notre propre manière de travailler et de collaborer avec les machines :
« Didier parle justement de cette collaboration qu'on doit construire entre des personas humains, nous, et des personas IA. (...) Il y a une vraie réflexion à avoir sur comment on devient tous des managers d'agents IA. »
Travailler avec une multitude d'agents autonomes demande une agilité nouvelle. Le context switching (changement de contexte) devient ultra-rapide puisque ces agents exécutent les tâches à la demande et tournent en continu. Pour l'humain, le défi est d'apprendre à orchestrer cette force de frappe plutôt que de s'éparpiller. Au lieu de vouloir mener de front dix combats opérationnels, le collaborateur moderne se positionne comme un chef d'orchestre, garant du sens et de la direction générale.
Conclusion : L'expérimentation comme seule boussole
La transformation bionique des entreprises n'est pas un modèle théorique figé, mais un terrain en constante évolution. Personne ne peut prétendre détenir aujourd'hui la formule magique parfaite pour gérer cette cohabitation entre humains et agents autonomes. La clé du succès réside dans l'action et la culture du test. Comme le conclut si bien Marie : « Je pense qu'il faut pratiquer pour trouver les bonnes recettes. » Une invitation claire pour toutes les directions métiers à s'emparer des outils dès maintenant.
