Rapport Savant révèle un écart dans l'automatisation de l'IA financière : 76% prévoient d'investir, seulement 6% mettent en œuvre une implémentation avancée

L'exécution est en retard sur l'ambition pour l'automatisation pilotée par l'IA dans la finance, la gouvernance étant l'obstacle à l'adoption

Savant Labs, un leader dans l'automatisation de l'analyse pilotée par l'IA, a annoncé la publication de son rapport sur les tendances 2026 concernant l'automatisation agentique dans la finance, la fiscalité et la comptabilité, une étude de recherche examinant comment les dirigeants d'entreprise abordent l'IA et l'automatisation dans leur planification pour l'année à venir.

Le rapport a interrogé des responsables seniors de la finance, de la fiscalité et de la comptabilité dans des entreprises nord-américaines réparties sur 22 secteurs afin d'évaluer l'état actuel de l'automatisation agentique au sein de leurs organisations.

Alors que 76% des répondants citent massivement 2026 comme l'année d'investissement dans l'automatisation agentique stratégique et l'IA générative, seulement 30% ont des projets pilotes fonctionnels en cours, suggérant que leurs aspirations sont en retard sur l'exécution de l'IA. La recherche a identifié un écart de gouvernance prononcé comme l'obstacle le plus important à l'exécution, avec 37% des dirigeants signalant des préoccupations persistantes concernant la capacité à gouverner, auditer et contrôler les flux de travail d'automatisation pilotée par l'IA. L'intégration avec les systèmes ERP de base et les systèmes existants est la deuxième plus grande préoccupation à 24%.

"Les équipes d'entreprise sont alignées sur les avantages attendus de l'automatisation agentique, mais de nombreuses entreprises ont du mal à l'opérationnaliser", a déclaré Chitrang Shah, PDG et cofondateur de Savant Labs. "Leur incertitude concernant la gouvernance, l'auditabilité et le risque freine le déploiement confiant - ce qui peut être résolu grâce aux avancées des plateformes d'automatisation agentique comme Savant."

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Les résultats remettent également en question les hypothèses courantes concernant l'impact de l'automatisation agentique sur la main-d'œuvre. Plus de 80% des dirigeants ne s'attendent à aucun changement net des effectifs en 2026, signalant que l'IA est principalement perçue comme un multiplicateur de productivité plutôt qu'un outil de réduction de la main-d'œuvre. Seuls 3% des répondants anticipent une croissance nette de l'emploi, suggérant une pression accrue sur les équipes existantes pour fournir plus de résultats avec les mêmes ressources. Cette dynamique accélère l'intérêt pour les initiatives d'automatisation agentique conçues pour absorber le travail répétitif et sujet aux erreurs tout en préservant le jugement humain pour les responsabilités à plus forte valeur ajoutée.

Les conclusions supplémentaires du rapport incluent :

● L'ambition dépasse l'exécution : Seuls 6% des dirigeants ont une stratégie avancée avec une mise en œuvre à grande échelle dans leurs équipes, la majorité des répondants citant que l'adoption de leurs organisations reste limitée à des pilotes isolés ou à des cas d'usage individuels à fonction unique.

● La gouvernance et la confiance comme principaux obstacles : Plus de 60% des dirigeants ont classé la gouvernance et la sécurité des données, ainsi que les préoccupations d'intégration ERP, comme les principaux obstacles à une adoption généralisée. Ces préoccupations se classent trois fois plus haut que le 'coût et le ROI' et trois fois plus haut que les préoccupations concernant le contrôle qualité et le manque de compétences de l'équipe combinées.

● Adoption inégale selon les fonctions : Les premiers succès apparaissent avec les équipes d'opérations comptables et financières qui adoptent l'automatisation agentique pour gérer des flux de travail répétables à volume élevé, tandis que les équipes fiscales restent plus prudentes, compte tenu de l'exposition réglementaire.

Le rapport souligne également le risque concurrentiel croissant pour les organisations qui retardent l'action. Dans les écosystèmes financiers et fiscaux étroitement connectés, les premiers adopteurs commencent à se standardiser sur des approches gouvernées de l'IA. À mesure que ces normes s'installent, les organisations qui ne parviennent pas à combler l'écart de gouvernance peuvent avoir du mal à suivre le rythme des pairs qui opérationnalisent déjà l'automatisation agentique et l'IA à grande échelle.

Pour aider les dirigeants à avancer, le rapport conclut par un plan directeur et des recommandations immédiates sur la meilleure façon d'opérationnaliser l'automatisation agentique tout en comblant l'écart de gouvernance.

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