Controlling et IA: Traitement du langage naturel appliqué à la gestion financière

Introduction

L’intelligence artificielle en controlling et IA englobe un large éventail de technologies et d’applications liées aux différents aspects de la communication linguistique:

• le traitement automatique du langage naturel (NLP), incluant l’analyse et la génération de texte,
• la reconnaissance vocale avec des applications comme les assistants vocaux (p. ex. Siri, Alexa),
• la synthèse vocale (p. ex. Text-to-Speech),
• les systèmes de dialogue (p. ex. chatbots et assistants virtuels),
• la traduction automatique.

La possibilité d’analyser des données à l’aide d’une saisie vocale ou via le chat offre des gains d’efficacité considérables aux spécialistes du controlling, en particulier pour les tâches de routine. À cette fin, les grands modèles de langage (Large Language Models) tels que les modèles GPT (Generative Pre-trained Transformer), Gemini, Llama et d’autres peuvent être utilisés de manière polyvalente et s’avèrent particulièrement adaptés au traitement automatisé de texte et de la parole.

Grâce à des outils et plateformes d’IA comme ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini et autres, les utilisations possibles de l’IA en controlling sont notamment les suivantes:

1. analyse et interprétation des données (p. ex. dans le cadre d’analyses des écarts),
2. création de rapports et commentaires (p. ex. rapports mensuels ou trimestriels dans le cadre du reporting de gestion),
3. calcul et interprétation des indicateurs clés de performance (Key Performance Indicators),
4. création d’analyses de scénarios et de prévisions (forecasts),
5. élaboration de formules pour Excel, SQL, Power BI ou d’autres outils de controlling.

Domaine d'application: le rôle du controlling et IA dans l’analyse de données

Les analyses des écarts sont une tâche centrale en controlling. Elles consistent à comparer régulièrement les valeurs réelles, prévues et prévisionnelles, ainsi qu’à identifier les causes des écarts. Sur cette base, le controlling développe ensuite des recommandations d’action dans le but de soutenir efficacement la direction.

Exemple:

Le contrôleur d’une PME constate lors de l’élaboration du rapport trimestriel que la marge bénéficiaire d’un certain segment de produits a diminué de 5 points de pourcentage au deuxième trimestre (T2).

Rapport trimestriel

Le contrôleur utilise un outil d’IA (ici ChatGPT 4o) avec le prompt suivant afin d’obtenir une aide pour l’analyse des écarts, leur interprétation et l’élaboration de recommandations d’action à destination de la direction:

Résultat généré par ChatGPT 4o:

1. Résumé à l’attention de la direction

La marge bénéficiaire a diminué de 5 points de pourcentage au deuxième trimestre (T2), passant de 25,0 % à 20,0 %. Cette baisse est principalement due à l’augmentation des coûts des matières premières (+8 %) et des coûts de distribution (+12 %), alors que le chiffre d’affaires est resté stable. Le bénéfice absolu a diminué de 50 000 CHF (-20 %).

2. Analyse des écarts

3. Analyse des causes

Principales raisons de la baisse de la marge:

1. Augmentation des coûts des matières premières (+8 % / +32 000 CHF):

• Les prix des matériaux ont augmenté de 8 %, ce qui a directement impacté les coûts de production.
• Cette hausse pourrait être due à une augmentation des prix d’achat ou à une moindre efficacité dans l’utilisation des matériaux.

2. Hausse des coûts de distribution (+12 % / +18 000 CHF):

• Cette augmentation suggère des dépenses marketing plus élevées, des commissions plus importantes ou des coûts de transport en hausse.

3. Chiffre d’affaires inchangé:

• Alors que les coûts ont augmenté, le chiffre d’affaires n’a pas suivi, ce qui empêche la compensation des surcoûts.

4. Recommandations d’action pour la direction:

A. Réduction des coûts & amélioration de l’efficacité

• Négocier de meilleures conditions avec les fournisseurs ou envisager des sources d’approvisionnement alternatives.
• Analyser l’utilisation des matériaux pour identifier des économies potentielles via une production plus efficace.
• Évaluer la stratégie marketing actuelle : quelles actions génèrent réellement des ventes supplémentaires?
• Examiner des alternatives pour réduire les coûts logistiques.
• Renforcer la fidélisation client si possible.
• Vérification de l’efficience des coûts fixes.

B. Augmentation du chiffre d’affaires par ajustement des prix ou croissance des ventes

• Une hausse modérée des prix est-elle possible sans perte de volume ?
• Campagnes marketing ciblées dans les segments à forte marge.

C. Réflexions stratégiques pour sécuriser durablement la marge

• Diversifier les fournisseurs pour limiter l’exposition aux hausses.
• Recourir à des contrats à prix fixes sur les matières stratégiques.
• Automatiser les processus grâce à l’IA.
• Utiliser des prévisions d’achats intelligentes.

Pourquoi le controlling et IA améliore la productivité

Cet exemple illustre de manière saisissante comment l’outil d’IA ChatGPT 4o permet d’effectuer en un temps très court des calculs, d’analyser les données, de dégager des corrélations et de produire un rapport interprété avec des recommandations concrètes. Des tâches manuelles complexes sont ainsi automatisées.

En générant automatiquement un rapport financier complet, l’outil accroît à la fois la précision et la rapidité. Les outils de traitement du langage peuvent également condenser des informations clés et les présenter dans un format compréhensible pour les décideurs. Le controlling et IA permet donc à l’expert en controlling de se concentrer sur le contrôle de qualité et la validation stratégique.

Création d’une analyse de sensibilité avec différents scénarios

L’identification des variables critiques dans les plans financiers et la simulation de scénarios sont essentielles pour orienter les décisions stratégiques. Le controlling et IA joue ici un rôle central.

Exemple pratique:

Une cadre pose la question: «Que devient notre EBIT si les coûts des matières varient de ±10 %?»

Outil: Gemini (données T2)

1. Données de base T2:

• Chiffre d’affaires : 1 000 000 CHF
• MP : 432 000 CHF
• Distribution : 168 000 CHF
• Fixes : 200 000 CHF
• EBIT : 200 000 CHF

2. Variation simulée : –10 % / +10 %

3. Variables critiques identifiées:

• CA : variation ±100 000 CHF
• MP : ±43 200 CHF

4. Recommandations:

• Accroître les ventes via actions commerciales ciblées
• Améliorer les conditions d’achat
• Réduire les frais de distribution
• Investir pour automatiser

Prompt Engineering: pilier du controlling et IA

La qualité des résultats générés par l’IA dépend directement de la formulation des prompts. Des requêtes bien structurées, contextualisées et précises améliorent significativement les réponses obtenues.

Bonnes pratiques:

• Poser des objectifs clairs
• Segmenter les tâches
• Préciser la forme attendue
• Définir un rôle (ex. : contrôleur financier)

Grâce à ces techniques, le controlling et IA bénéficie de réponses plus ciblées, stratégiques et fiables.

Conclusion

Le potentiel du controlling et IA est immense. En automatisant l’analyse, la génération de rapports et les prévisions, il transforme le rôle du contrôleur: plus stratégique, plus pertinent, plus réactif.

Les entreprises qui intègrent ces technologies se dotent d’un avantage concurrentiel considérable en matière de gouvernance, d’agilité financière et de qualité décisionnelle.