L'automatisation financière par l'IA dans les PME suscite un intérêt croissant. Entre la multiplication des indicateurs de pilotage, la pression sur les marges et la nécessité d'anticiper les risques, les dirigeants ont besoin d'une information financière fiable et rapidement disponible.

Pourtant, dans de nombreuses PME, la production de l'information financière reste largement manuelle. Les équipes passent encore un temps considérable à consolider des données, vérifier des chiffres et produire des reportings dans des fichiers Excel.

Cette étude de cas présente le travail réalisé par Skalgo auprès d'une PME industrielle française confrontée à ce problème. L'objectif de la mission consistait à analyser les processus financiers de l'entreprise afin d'identifier les cas d'usage IA capables de réduire la charge administrative et d'améliorer le pilotage financier.

Contexte de l'entreprise

L'entreprise est une PME industrielle spécialisée dans la fabrication d'équipements techniques pour le secteur du bâtiment.

Elle compte environ 85 salariés et réalise un chiffre d'affaires d’environ 18 millions d'euros.

La fonction financière est assurée par :

• un directeur administratif et financier
• deux comptables
• une assistante administrative.

L'entreprise dispose d'un ERP pour la gestion comptable et commerciale, mais une grande partie des analyses financières est réalisée dans des tableurs Excel.

Les reportings financiers sont produits mensuellement pour la direction et comprennent :

• l'analyse du chiffre d’affaires
• la marge par produit
• les coûts de production
• le suivi de trésorerie.

Une production d'information financière très manuelle

Consolidation des données financières

Chaque mois, l'équipe finance doit extraire plusieurs jeux de données :

• ventes par produit
• coûts de production
• dépenses opérationnelles
• indicateurs de trésorerie.

Ces données sont ensuite consolidées dans différents fichiers Excel afin de produire le reporting mensuel.

Cette consolidation représente environ 38 heures de travail par mois, soit environ 450 heures par an.

Analyse des marges par produit

L'entreprise produit plusieurs gammes de produits avec des niveaux de marge différents.

L'analyse des marges nécessite de croiser :

• les données de ventes
• les coûts matières
• les coûts de production.

Cette analyse est réalisée manuellement chaque mois et représente environ 320 heures de travail par an.

Production des reportings de direction

Une fois les analyses réalisées, les résultats doivent être synthétisés dans un rapport destiné à la direction.

Cette phase comprend :

• la rédaction de commentaires financiers
• la préparation de graphiques
• la synthèse des indicateurs clés.

Cette activité représente environ 430 heures de travail par an.

Synthèse des charges opérationnelles

Au total, ces processus représentent environ 1.200 heures de travail par an, soit plus de 45.000 € de charge interne, essentiellement consacrées à la manipulation et à l'analyse de données.

Cette situation limite la capacité du directeur financier à se concentrer sur des tâches à plus forte valeur stratégique, comme l'analyse de la rentabilité ou l'anticipation des besoins de trésorerie.

Analyse Data & systèmes

Le diagnostic réalisé par Skalgo a mis en évidence plusieurs éléments structurants.

L'entreprise dispose déjà de nombreuses données financières structurées dans son ERP. Les données historiques couvrent plus de cinq années d'activité et permettent de réaliser des analyses pertinentes.

Cependant, plusieurs limites ont été identifiées :

• extraction manuelle des données
• multiplication des fichiers Excel
• absence d’outils d’analyse automatisée
• dépendance à certaines personnes pour produire les reportings.

La maturité Data & IA de l’entreprise a été estimée à environ 45 / 100, ce qui correspond à un niveau permettant de déployer rapidement certains cas d’usage IA.

Opportunités IA identifiées par Skalgo

L'objectif n'était pas de remplacer les outils financiers existants, mais de réduire le temps consacré à l'analyse et à la production de reportings.

Trois cas d'usage IA ont été alors identifiés.

Analyse automatisée des données financières

l'IA peut être utilisée pour analyser automatiquement les données issues de l'ERP.

L'outil permet notamment de :

• identifier les variations de chiffre d’affaires
• détecter les anomalies dans les coûts
• mettre en évidence les évolutions de marges.

Ces analyses permettent de gagner du temps sur la phase d'interprétation des données.

Génération assistée des reportings financiers

Un second cas d'usage consiste à automatiser la production des rapports financiers.

L'IA peut :

• structurer les indicateurs clés
• générer une synthèse des résultats
• proposer des commentaires financiers.

Le directeur financier conserve évidemment la validation finale.

Analyse des marges par produit

L'IA peut également aider à analyser la rentabilité des différentes gammes de produits.

En croisant plusieurs sources de données, elle peut :

• identifier les produits les plus rentables
• détecter les variations de coûts
• mettre en évidence certaines anomalies.

Ces analyses permettent d’améliorer le pilotage financier de l’entreprise.

Gains estimés

Les estimations réalisées dans le Plan d'actions IA reposent sur des hypothèses prudentes.

Une réduction de 20 à 25 % du temps consacré aux analyses financières est réaliste dans ce type d’organisation.

Cela représente environ 260 à 300 heures de travail économisées par an, soit environ 10.000 € à 12 000 € de charge interne.

Le principal bénéfice reste toutefois organisationnel : la fonction finance peut consacrer davantage de temps à l'analyse stratégique plutôt qu'à la production de données.

L'expertise de Skalgo

Les entreprises qui s'intéressent à l'IA rencontrent souvent le même problème : elles ne savent pas par où commencer.

- Faut-il automatiser les reportings ?
- Analyser les données clients ?
- Optimiser les processus internes ?

La mission de Skalgo consiste précisément à répondre à ces questions.

Notre méthodologie repose sur trois étapes.

1. Le Diagnostic IA Express permet d'identifier rapidement les enjeux et les opportunités liés à l'IA dans l'entreprise.
2. Le Bilan d’opportunités IA analyse ensuite les processus métiers, les données disponibles et les tâches manuelles afin d’identifier les cas d’usage réellement pertinents.
3. Enfin, le Plan d’actions IA permet de prioriser les projets et d’estimer les gains potentiels avant tout investissement.

Cette approche opérationnelle permet d'éviter les projets IA coûteux et peu utiles, et de concentrer les efforts sur les usages réellement créateurs de valeur.

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Ce cas montre que l'automatisation financière par l'IA dans les PME peut générer des gains significatifs sans transformation technologique lourde.

Dans de nombreuses entreprises, les premières opportunités d'IA consistent simplement à exploiter plus efficacement les données déjà disponibles.

En automatisant certaines analyses et en assistant la production des reportings, l'IA permet aux équipes financières de se concentrer davantage sur leur rôle stratégique : aider la Direction à prendre de meilleures décisions.

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Vous vous demandez combien de temps vos équipes consacrent réellement à produire vos reportings financiers ?

Et si certaines de ces analyses pouvaient être automatisées ?

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