Controlling et IA: Traitement du langage naturel appliqué à la gestion financière
Contenu
- Comment le traitement du langage naturel transforme-t-il le controlling financier ?
- Introduction
- Domaine d'application: le rôle du controlling et IA dans l’analyse de données
- Rapport trimestriel
- Création d’une analyse de sensibilité avec différents scénarios
- Prompt Engineering: pilier du controlling et IA
- Conclusion
- FAQ: Controlling et IA
EN BREF
Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux contrôleurs de Suisse d'automatiser l'analyse des écarts, la génération de rapports financiers et la simulation de scénarios grâce à des grands modèles de langage. Cette technologie transforme les tâches manuelles complexes en processus rapides et précis, libérant ainsi du temps pour des analyses stratégiques et la validation des données.
À retenir:
- Le NLP analyse et interprète les données financières via des outils comme ChatGPT, Copilot ou Gemini.
- L'automatisation réduit considérablement le temps consacré aux rapports mensuels et trimestriels.
- Les contrôleurs peuvent générer des formules Excel, SQL ou Power BI par simple requête textuelle.
- La qualité des résultats dépend directement de la précision des prompts (Prompt Engineering).
- L'IA permet de simuler des scénarios de sensibilité (ex. : impact des coûts de matières sur l'EBIT) en quelques secondes.
Prof. Dr. Thomas Rautenstrauch
Thomas Rautenstrauch est professeur pour la formation en économie d’entreprise et plus particulièrement en accounting et controlling. Il est d’ailleurs directeur du Center for Accounting & Controlling de la Haute école d’économie de Zürich. De plus, il enseigne, en qualité de professeur invité, le management accounting en Executive MBA au sein de l’Institute for Management in Technology (iimt) de l’Université de Fribourg. Thomas Rautenstrauch est l’auteur de plusieurs ouvrages spécialisés et de nombreux articles pour des revues et pour la presse économique.
Aides de travail appropriées
Comment le traitement du langage naturel transforme-t-il le controlling financier ?
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:
- analyse et interprétation des données (p. ex. dans le cadre d’analyses des écarts),
- création de rapports et commentaires (p. ex. rapports mensuels ou trimestriels dans le cadre du reporting de gestion),
- calcul et interprétation des indicateurs clés de performance (Key Performance Indicators),
- création d’analyses de scénarios et de prévisions (forecasts),
- 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
| Positions | RÉEL trimestre 1 | RÉEL trimestre 2 |
|---|---|---|
| Chiffre d'affaires | 1 000 000 CHF | 1 000 000 CHF |
| Coûts des matières premières | 400 000 CHF | 432 000 CHF |
| Frais de distribution | 150 000 CHF | 168 000 CHF |
| Frais fixes | 200 000 CHF | 200 000 CHF |
| Bénéfice | 250 000 CHF | 200 000 CHF |
| Marge bénéficiaire | 25,0 % | 20,0 % |
Le contrôleur utilise un outil d’IA (ici ChatGPT) 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:
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
| Poste | T1 | T2 | Écart absolu | Écart en pourcentage |
|---|---|---|---|---|
| Chiffre d'affaires | 1 000 000 CHF | 1 000 000 CHF | 0 CHF | 0,0 % |
| Coûts des matières premières | 400 000 CHF | 432 000 CHF | +32 000 CHF | +8,0 % |
| Frais de distribution | 150 000 CHF | 168 000 CHF | +18 000 CHF | +12,0 % |
| Frais fixes | 200 000 CHF | 200 000 CHF | 0 CHF | 0,0 % |
| Bénéfice | 250 000 CHF | 200 000 CHF | -50 000 CHF | -20,0 % |
| Marge bénéficiaire | 25,0 % | 20,0 % | -5,0 % | -20,0 % |
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.
Recommandations de produits
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 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 %
| Paramètre | Variation | Chiffre d'affaires (CHF) | Coûts des matières premières (CHF) | Frais de distribution (CHF) | Frais fixes (CHF) | EBIT (CHF) | Variation de l'EBIT (CHF) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Chiffre d'affaires | -10 % | 900 000 | 432 000 | 168 000 | 200 000 | 100 000 | -100 000 |
| 0 % | 1 000 000 | 432 000 | 168 000 | 200 000 | 200 000 | 0 | |
| +10 % | 1 000 000 | 432 000 | 168 000 | 200 000 | 300 000 | +100 000 | |
| Coûts des matières premières | -10 % | 1 000 000 | 388 800 | 168 000 | 200 000 | 243 200 | +43 200 |
| 0 % | 1 000 000 | 432 000 | 168 000 | 200 000 | 200 000 | 0 | |
| +10 % | 1 000 000 | 475 200 | 168 000 | 200 000 | 156 800 | -43 200 | |
| Frais de distribution | -10 % | 1 000 000 | 432 000 | 151 200 | 200 000 | 216 800 | +16 800 |
| 0 % | 1 000 000 | 432 000 | 168 000 | 200 000 | 200 000 | 0 | |
| +10 % | 1 000 000 | 432 000 | 168 000 | 200 000 | 183 200 | -16 800 | |
| Coûts fixes | -10 % | 1 000 000 | 432 000 | 168 000 | 180 000 | 220 000 | +20 000 |
| 0 % | 1 000 000 | 432 000 | 168 000 | 200 000 | 200 000 | 0 |
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
Checklist pratique
- Identifier les tâches répétitives éligibles à l'automatisation (rapports, calculs d'écarts).
- Sélectionner un outil d'IA adapté (ChatGPT , Microsoft Copilot, Gemini) en fonction des besoins.
- Préparer et structurer les données financières (chiffres réels, prévisions) pour une ingestion optimale.
- Définir des rôles clairs pour les prompts (ex. : « Agis comme un contrôleur financier senior »).
- Formuler des objectifs précis et segmenter les tâches complexes en sous-questions.
- Exiger des formats de sortie spécifiques (tableaux, résumés exécutifs, recommandations d'action).
- Vérifier systématiquement la précision des calculs et des interprétations générées par l'IA.
- Négocier avec les fournisseurs ou ajuster les stratégies d'achat suite aux analyses d'écarts automatisées.
- Former l'équipe de controlling aux techniques de Prompt Engineering pour maximiser l'efficacité.
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.
FAQ: Controlling et IA
Comment l'IA peut-elle aider à analyser une baisse de marge bénéficiaire ?
En fournissant les données réelles et prévisionnelles à un modèle de langage, ce dernier identifie les causes des écarts (ex. : hausse des coûts de matières ou de distribution), calcule les impacts en pourcentage et propose des recommandations d'action concrètes pour la direction.
Quels sont les principaux avantages du NLP pour la création de rapports ?
Le NLP accélère la rédaction de rapports financiers, assure une cohérence dans le langage utilisé, génère automatiquement des commentaires d'analyse et permet de condenser des données complexes en résumés exécutifs compréhensibles.
Comment réaliser une analyse de sensibilité avec l'IA ?
Il suffit de soumettre les données de base et de demander une simulation de scénarios (ex. : « Que devient l'EBIT si les coûts varient de ±10 % ? »). L'IA calcule instantanément les variations et identifie les variables critiques influençant la rentabilité.
Quelle est l'importance du Prompt Engineering en controlling ?
La qualité des réponses de l'IA dépend entièrement de la formulation des requêtes. Des prompts structurés, contextualisés et précis garantissent des résultats fiables, stratégiques et adaptés au rôle de contrôleur financier.
