EPM et IA : comment améliorer le pilotage de la fonction Finance

Selon l’étude Ifop « Fonction finance : IA, métiers, réglementations - Les priorités pour 2025-2026 », 36% des directions financières placent la mise en œuvre de solutions d’intelligence artificielle parmi leur priorité. Dans de nombreuses ETI et grands groupes, le pilotage financier reste encore freiné par des processus fragmentés. Les données sont dispersées entre plusieurs outils, les fichiers Excel circulent en parallèle, les cycles budgétaires mobilisent fortement les équipes et les reportings arrivent parfois trop tard pour éclairer réellement la décision.

Pour vous, dirigeant, DAF ou DSI, l’enjeu n’est plus seulement de produire une information fiable, il est de disposer d’un pilotage plus dynamique, capable d’intégrer le réel, le prévisionnel, les scénarios et mettre en évidence les signaux d’alerte dans un même environnement. C’est précisément le rôle d’un EPM (Enterprise Performance Management).

Avec l’arrivée de l’IA, cette promesse prend une nouvelle dimension. Les solutions EPM peuvent désormais aider à automatiser les analyses, produire des prévisions plus fines, générer des scénarios à la demande ou interroger les données en langage naturel, à condition, toutefois, de structurer la démarche, de sécuriser la gouvernance des données et d’accompagner les équipes dans l’évolution de leurs usages.

Dans cet article, nos consultants et experts implid vous accompagnent sur ces enjeux, à la croisée de la finance, des systèmes d’information et de la transformation métier.

À quoi sert un EPM dans le pilotage de la performance financière ?

Les EPM (tels Board, Pigment, Anaplan, Jedox, OneStream, Tagetik, Workday Adaptive planning, Oracle Cloud EPM, SAP Analytics Cloud...) sont bien plus que des outils de reporting. Ils constituent une plateforme de pilotage qui relie les données financières, opérationnelles, RH ou commerciales afin d’aider l’entreprise à anticiper, arbitrer et suivre sa trajectoire.

Un outil pour centraliser, fiabiliser et partager la donnée

L’EPM permet d’exploiter les données issues des solutions sources de l’entreprise, par exemple : l’ERP, le CRM, le SIRH ou les outils opérationnels. À partir de ces données et de règles de gestion partagées, il devient possible de construire :

• des plans moyen terme ;
• des budgets ;
• des forecasts ;
• des simulations ;
• des tableaux de bord financiers.

Sa valeur repose d’abord sur la création d’une source unique d’informations, les différents services travaillant sur les mêmes référentiels. Vous réduisez ainsi les écarts entre fichiers, les ressaisies et les risques d’erreurs.

L’EPM apporte une logique de pilotage et recoupe certaines fonctionnalités de la Business Intelligence, mais il ne la remplace pas toujours. Celle-ci reste pertinente pour explorer de grands volumes de données ou des granularités très fines.

Un levier de modernisation pour la fonction Finance

Un EPM modernise la finance en remplaçant des processus manuels par des processus collaboratifs, structurés et itératifs.

Cette approche facilite la prise de décision à plusieurs niveaux : Direction Générale, DAF, DRH, Direction Commerciale, Supply Chain ou Direction Opérationnelle. Les fonctionnalités de simulation permettent de tester plusieurs trajectoires, d’anticiper les impacts financiers et d’arbitrer plus rapidement.

Présenté dans le rapport Gartner « Leadership Vision 2025: FP&A Report », l’EPM devient un socle stratégique, dans un contexte où les priorités de la fonction Finance portent de plus en plus sur la qualité de l’information, le partenariat avec les métiers et le retour sur investissement de l’IA.

Dans quels cas d’usage l’EPM apporte-t-il le plus de valeur aux ETI et grands groupes ?

Les bénéfices d’une solution EPM se mesurent dans des cas d’usage très concrets. L’objectif est de connecter la performance financière à la performance opérationnelle.

FP&A, budget, forecast et rolling forecast

En FP&A, ou Financial Planning & Analysis, l’EPM structure la construction des données prévisionnelles à partir de règles de gestion, d’hypothèses et de scénarios. La logique n’est plus seulement de constater la performance, mais d’anticiper l’atterrissage et les actions correctrices. Vous pouvez suivre le réel par rapport au budget, analyser les écarts, piloter les CAPEX, la trésorerie, la CAF, le tableau de flux de trésorerie ou encore réaliser la consolidation de gestion.

Cette automatisation produit également des gains de productivité significatifs. Selon Pigment Forecasting, l’analyse automatisée pourrait représenter jusqu’à 300 heures économisées par an et par utilisateur FP&A, et la scénarisation automatique jusqu’à 600 heures par an.

Pour les équipes financières, c’est un changement important : moins de temps consacré à produire et consolider les données, davantage de temps dédié à l’analyse et à l’aide à la décision.

Ventes, supply chain, masse salariale et consolidation

Les usages EPM dépassent largement la finance. En milieu commercial, la solution permet de construire le budget des ventes, et de simuler les prévisions à partir des tendances marché ou d’effectuer des hypothèses commerciales. Elle facilite aussi le forecast mensuel des ventes.

Dans la supply chain, l’EPM aide à planifier les stocks, les approvisionnements et la production, dans une logique proche du S&OP (Sales & Operations Planning). Il opère à plusieurs niveaux de granularité : produits, sites, capacités, contraintes fournisseurs, risques de rupture ou recours à la sous-traitance. Les KPI et dashboards permettent de suivre les inventaires, les livraisons, les lancements produits et leurs impacts financiers. L'EPM joue ici un rôle clé de passerelle : il fluidifie les échanges entre la Finance et les Opérations, en donnant aux deux fonctions un accès partagé aux mêmes données et hypothèses.

En gestion RH, la planification de la masse salariale est également un cas d’usage clé. Vous pouvez projeter le calcul des ETP et les coûts salariaux à partir d’hypothèses générales (NAO, taux de charges…) et les hypothèses individuelles (primes, enjeux de recrutements, départs ou mobilités).

Pour les ETI et les PME de taille importante, l’EPM soutient la consolidation statutaire et le reporting : éliminations intercos, ajustements, tax reporting, IFRS 16, disclosure management, reporting ESG et CSRD.

Dans tous les cas, la bonne pratique consiste à avancer par lots itératifs. Plutôt que de vouloir tout couvrir dès le départ, vous pouvez prioriser les processus à forte valeur, sécuriser les données clés, puis élargir progressivement le périmètre.

Comment l’IA augmente-t-elle la valeur d’un logiciel EPM ?

L’IA ne remplace pas l’EPM. Elle en augmente la puissance d’analyse, d’automatisation et d’accessibilité. Elle permet de passer d’un pilotage périodique à un pilotage plus continu, prédictif et scénarisable.

Des prévisions continues et scénarisables grâce au rolling forecast intelligent

L’un des apports majeurs de l’IA dans la fonction finance concerne la prévision financière. Avec le Machine Learning, l’EPM peut évoluer vers un rolling forecast intelligent, capable de produire des prévisions continues et automatiques. Ces modèles peuvent intégrer à la fois les données internes de l’entreprise et des facteurs externes, comme les indicateurs macroéconomiques, les tendances de marché ou les évolutions sectorielles.

L’enjeu est particulièrement fort sur les horizons de prévision longs. Selon l’enquête FP&A Trends 2024 et les analyses Gartner, 63 % des entreprises échouent à produire des modèles prédictifs explicables au-delà de 6 mois. L’IA peut contribuer à dépasser cette limite en identifiant plus finement les variables qui influencent la performance.

Concrètement, certaines solutions du marché, comme Board Foresight & Signals, permettent de comparer les données de l’entreprise à 5,5 millions d’indicateurs mondiaux afin d’identifier les principaux drivers de performance. Avec Board AI, l’entreprise passe ainsi d’un modèle d’extrapolation historique à une projection fondée sur l’environnement réel et actuel.

L’IA permet aussi d’automatiser les scénarios. Grâce à des agents IA, une direction financière peut demander en quelques secondes une simulation d’atterrissage, un scénario what-if, un best case ou un worst case. Cette capacité démocratise le pilotage par scénarios : le contrôleur de gestion devient progressivement chef d’orchestre des simulations, plutôt que producteur de fichiers Excel.

Des tableaux de bord et analyses accessibles en langage naturel

L’IA facilite la génération de reportings. Un utilisateur peut demander : « Quel est le chiffre d’affaires par activité ? », « Pourquoi la marge se dégrade-t-elle ? », « Quels écarts expliquent le retard sur le budget ? ». L’agent IA peut produire des indicateurs, générer une analyse ou suggérer des visualisations.

Cette logique de self-service et de no-code réduit la barrière technique. Elle peut accélérer l’adoption par les métiers, limiter la dépendance à l’IT et réduire le temps de formation. L’IA peut aussi recommander des structures de modèles, des KPI, des tableaux de bord ou détecter des anomalies.

La rupture n’est donc pas uniquement technologique. Le contrôleur de gestion évolue d’un rôle de producteur de données vers un rôle d’analyste stratégique, capable de challenger les hypothèses, d’expliquer les écarts et d’éclairer les décisions.

Quels points de vigilance pour réussir un projet IA et EPM ?

La réussite d’un projet EPM augmenté par l’IA repose sur une approche structurée :

• diagnostic des processus existants ;
• identification des données critiques ;
• priorisation des cas d’usage ;
• définition de l’architecture cible ;
• accompagnement des utilisateurs.

L’enjeu est de construire une solution adaptée au niveau de maturité de l’entreprise, tout en garantissant la fiabilité, la traçabilité et l’appropriation des résultats.

Un projet EPM doit être pensé comme un projet de transformation. L’outil est important, mais la réussite dépend surtout du cadrage métier, de la gouvernance et de l’appropriation par les équipes.

Clarifier l’ambition IA et prioriser les cas d’usage

Avant de déployer une solution EPM augmentée par l’IA, vous devez définir clairement votre ambition : quels processus souhaitez-vous améliorer ? Quels gains attendez-vous ? Quels usages sont à prioriser ?

Cette feuille de route doit aussi préciser les rôles, les compétences nécessaires, les arbitrages entre solution du marché et développement spécifique, ainsi que les indicateurs de succès. L’IA doit être positionnée comme un coéquipier, non comme un substitut à l’expertise financière.

Sécuriser la donnée, la confidentialité et la conduite du changement

La qualité des données est un sujet central, mais elle ne doit pas bloquer le projet. La mise en place d’un EPM permet justement d’identifier les données critiques, les écarts de qualité et les chantiers à prioriser.

Il faut également traiter les enjeux de confidentialité, de responsabilité, d’explicabilité et de contrôle. Les recommandations de l’IA doivent rester compréhensibles, vérifiables et alignées avec les règles de gestion de l’entreprise.

L'association des EPM avec l'IA marque une nouvelle étape dans le pilotage de la performance financière, celle d'une finance qui anticipe plutôt qu'elle ne constate. Reste à construire la trajectoire : une gouvernance robuste, des données maîtrisées, et des équipes formées et en confiance pour transformer durablement l'entreprise. Pour en tirer pleinement parti, vous avez besoin d’un accompagnement à la fois métier, finance et SI. Former les utilisateurs, créer une culture de confiance envers l’IA et sécuriser les usages sont des conditions essentielles pour transformer durablement votre entreprise.