IA en trésorerie : construction d’un tableau de prévisions

Si l’intelligence artificielle est appelée à transformer la fonction trésorerie, son impact semble pour le moment encore mesuré. D’après le dernier baromètre sur le métier conduit par l’AFTE, Forvis-Mazars et Robert Walters, 27 % des trésoriers sondés estiment ses effets comme « modérés » tandis qu’ils sont « faibles » pour 41 % d’entre eux. Seulement 5 % constatent pour le moment des changements significatifs dans leur métier.

Mais cette transformation à pas feutrés ne doit pas pour autant occulter les avancées. Car si l’on évoquait il y a encore quelques années des cas d’usage comme les prévisions de trésorerie de façon vague, il est désormais courant d’assister à des démonstrations concrètes qui étonnent plus d’un professionnel.

C’est à ce sujet que s’est penchée la commission « Innovations et solutions numériques » de l’AFTE à l’occasion d’une réunion en octobre. Deux cas d’usage principaux ont été présentés, à savoir la construction d’un tableau de prévision et l’utilisation de la technologie à des fins de rapprochement comptable.

Prévisions de trésorerie

Les prévisions de trésorerie constituent le cas d’usage de l’IA le plus plébiscité par les trésoriers. Il peut autant s’agir d’aider à nettoyer les bases de données nécessaires à leur construction que d’identifier des tendances, des corrélations ou des anomalies difficilement détectables à l’œil nu.

Une démonstration a été faite par Thomas Mehani, formateur à l’AFTE et associé d’Expertem. Ce dernier s’est appuyé sur le modèle de langage Claude pour construire un tableau en recourant à des agents IA, c’est-à-dire des programmes dotés de suffisamment d’autonomie pour effectuer une série de tâches. Pour cela, le formateur a utilisé trois fonctionnalités de Claude :

• Compétences (skills) : instructions (prompt) adressées à l’IA pouvant embarquer du code exécutable, des modèles de documents ou des fichiers de référence. Elles se présentent sous la forme d’une brique que l’on configure une fois et que l’on peut ensuite réutiliser dans différentes conversations
• Travail collaboratif (cowork) : on donne accès à l’IA à des dossiers afin de ne pas avoir à lui téléverser de fichiers manuellement. Elle devient capable de lire, créer et modifier des fichiers, voire d’en supprimer. Un accès extensif étant accordé, il faut veiller à n’autoriser l’accès qu’aux dossiers utiles et non à l’ensemble de la base de données.
• Code : permet de coder en donnant des instructions en langage naturel sur son besoin. Attention : la délégation de l’écriture du code à l’IA n’exempt pas le collaborateur de sa responsabilité. Il doit rester en mesure d’expliquer les résultats obtenus.

Mis bout-à-bout, ces fonctionnalités permettent d’aboutir à un classeur Excel contenant les informations nécessaires à la construction d’un tableau de prévisions de trésorerie. « La compétence crée et remplit le classeur Excel. Elle suit mes hypothèses en extrapolant par exemple les charges récurrentes ou la saisonnalité des ventes », explique Thomas Mehani.

Le formateur précise être allé jusqu’à demander à l’IA de générer la compétence pour lui. Il a cependant donné des consignes très précises, relues attentivement par la suite. Côté temps, « la configuration des instructions m’a pris une heure car j’avais déjà l’idée en tête », indique Thomas Mehani.

La compétence contient notamment des consignes sur le modèle du classeur à utiliser, le détail des colonnes, les détails de la procédure (comme le fait de ne rien inventer, de ne pas omettre les éventuels échecs ou anomalies) ou encore les limites de l’agent (ne pas s’écarter des consignes, ne rien supprimer ou ajouter…).

Il est ensuite possible d’aller au-delà de la génération d’un classeur Excel en recourant à une nouvelle compétence pour consolider les fichiers obtenus en un tableau de bord interactif afin de rendre l’information plus lisible et dynamique. « Tous les chiffres deviennent alors cliquables et l’on peut même moduler les hypothèses dans un onglet « simulation ». Par exemple, quel sera l’effet sur ma trésorerie si mes retards clients passent à 45 jours ? Quel sera l’effet si je réduis les retards fournisseurs ? Ou si un choc sur les devises survient ? », détaille le formateur.

Ci-dessous, la synthèse groupe produite par Claude :

Ci-dessous le tableau d’une filiale :

Il est possible de se pencher sur chaque filiale, de cliquer pour obtenir le détail par poste :

Source : Thomas Mehani, Expertem, tableau présenté lors de la réunion sur les agents IA du 5 octobre 2026

Pour construire ce fichier, l’agent IA a interagi de façon autonome avec les fichiers Excel pour extraire, calculer et compiler les différentes métriques. Il a également procédé à des contrôles et est allé jusqu’à relever des anomalies, comme la présence de doublons de paiement ou encore des virements sans référence.

Il est aussi possible d’automatiser cet agent en le planifiant de façon périodique un jour et une heure précise dans la semaine. On passe alors d’un agent à la demande, qui se déclenche après une action humaine, à un agent autonome, qui se déclenche selon un calendrier, un évènement ou une condition.

Il est à noter que l’exercice n’a été fait « que » sur trois comptes bancaires. Plus on ajoute de données, plus le risque d'erreurs ou d'hallucinations générées par l'IA devient important. Des contrôles renforcés sont alors nécessaires. Un trésorier qui assistait à la démonstration a par exemple indiqué avoir tenté de réaliser un exercice similaire avec une quarantaine de comptes et que le programme a tout simplement décidé de ne traiter que la moitié d’entre eux.

Il faut donc rester vigilant quant aux résultats obtenus et procéder systématiquement à des vérifications, tant sur les chiffres que sur la composition des tableaux. Mais, au vu des progrès réalisé ces dernières années, il y a peu de doute que la technologie continuera de s’améliorer et de produire des résultats plus précis d’ici les prochaines années, voire les prochains mois.

« Il est toujours possible d’y apporter des changements par la suite afin de supprimer des lignes ou reformater certains éléments. Le tout va assez vite une fois que l’on a une idée claire en tête. N’hésitez pas à tester par vous-même ! », a invité Fabricio Bezerra, vice-président de la commission « Innovations et solutions numériques ».

« Il est impératif d’utiliser l’IA de façon responsable », avertit Thomas Mehani. « Il faut penser à sécuriser ses données en prenant à minima un abonnement entreprise. La qualité des données en entrée reste également un aspect important et ne signe donc pas, à mon avis, la fin d’outils comme Power BI. Pensez aussi à bien baliser le périmètre de votre demande : plus vous serez précis, plus vous obtiendrez un résultat proche de vos attentes. Enfin, n’hésitez pas à demander à l’IA de reformuler ou d’expliquer ses résultats afin d’être sûr de comprendre et maîtriser tout ce qu’elle produit. Les résultats ont beau être impressionnants, ils relèvent de la responsabilité du trésorier qui se doit de les contrôler, qu’ils soient obtenus avec l’IA ou non ».

Cet article est tiré d’une réunion de la commission « Innovations et solutions numériques » début octobre. Un autre cas d’usage sur le rapprochement comptable a été présenté par Nicolas Marchais, co-fondateur de Phacet, avec des exemples de clients comme Smartbox ou Alterna, mais n’est pas retranscrit. Pour ne rien manquer des sujets de trésorerie, connectez-vous aux prochaines réunions de l’AFTE !