Suivre le rythme de l’évolution rapide du secteur des services financiers et comptables est un véritable défi. La façon dont les services de F&A sont livrés est en pleine refonte, les fournisseurs de services passant d’un modèle fortement axé sur les ETC à un modèle plus agentique et de plus en plus autonome. Dans cet esprit, j’ai récemment discuté avec l’équipe de HCLTech de leur lancement d’une plateforme de finance autonome en partenariat avec Google Cloud’s Gemini Enterprise.

D’une approche centrée sur les personnes à une approche orientée plateforme

HCLTech présente son propre parcours comme une transition d’une offre F&A centrée sur les personnes vers des opérations guidées par les plateformes, mettant désormais l’accent non plus sur le nombre de personnes affectées à un processus, mais sur la façon dont les données peuvent être utilisées pour orchestrer universellement des agents AI. De grands modèles de langage sont utilisés pour prévoir et agir, et l’écosystème est gouverné de façon centralisée plutôt que géré processus par processus et équipe par équipe.

La courbe de la finance autonome

La finance autonome n’est pas nouvelle et on en parle depuis de nombreuses années. Ce qui a changé aujourd’hui, c’est la trajectoire. Depuis 10 à 12 ans, le traitement direct (STP) dans la F&A a progressé de façon arithmétique, avec des gains progressifs grâce à l’utilisation d’outils de workflow et à l’automatisation fondée sur des règles. Ces dernières années, cette courbe a connu une accélération et la croissance du STP ressemble davantage à une progression géométrique qu’arithmétique.

Il s’agit là du véritable changement : le discours reste le même, mais la courbe d’adoption a évolué. Ce changement transforme une aspiration de longue date en une réalité opérationnelle que les directeurs financiers doivent planifier, même si le parcours demeure long et que de nombreux détails restent à résoudre.

Qu’est-ce que la finance autonome signifie pour un directeur financier?

La finance autonome bouleverse la façon dont le travail financier est effectué. Dans le modèle traditionnel, la livraison des services F&A reposait essentiellement sur une forte main-d’œuvre. L’hyperautomatisation a rendu les équipes plus productives, mais n’a pas fondamentalement transformé qui, ou quoi, réalisait le travail.

Dans le modèle agentique et autonome, les solutions transfèrent davantage de tâches à des agents AI et à une couche d’orchestration. HCLTech évoque une amélioration potentielle de la productivité de 50 à 60 %, les agents réalisant davantage d’exécutions.

L’architecture habilitante dans ce modèle est appuyée par des adaptateurs tels que la RPA, les API, les connecteurs et les passerelles LLM, qui aident les agents à interagir avec les systèmes et processus existants.

L’argument en faveur du changement repose sur un ensemble commun de problèmes. Pendant des années, la fragmentation et le cloisonnement de la F&A ont généré des pertes de revenus, des inefficacités de coûts et piégé la trésorerie. HCLTech présente sa solution F&A autonome et agentique comme une réponse à ces problèmes. Selon les indicateurs de HCLTech, la solution vise à résoudre les fuites de revenus, à améliorer l’efficacité des coûts de 2-3 % et à accroître les flux de trésorerie jusqu’à 25 %.

Atteindre ces résultats exige des directeurs financiers, de leurs parties prenantes et des fournisseurs de services qu’ils réinventent le modèle opérationnel, plutôt que d’ajouter de nouveaux outils superposés à l’ancien. Les retombées potentielles peuvent être importantes, par exemple, des gains de productivité allant jusqu’à environ 50 %, une amélioration de la capture des escomptes d’environ 40 %, une réduction du délai moyen de recouvrement d’environ 23 %, et une réduction du cycle de conversion de trésorerie allant jusqu’à 36 %. Sur le plan transactionnel, la solution vise une amélioration du STP allant jusqu’à ~35 %, une réduction des exceptions jusqu’à ~35 %, et une diminution des paiements en double jusqu’à ~90 %, en plus d’un gain global de productivité d’environ 50 %, d’une amélioration du fonds de roulement et d’une hausse de la marge.

Ce sont là des résultats potentiels plutôt que garantis. Néanmoins, à court terme, ils indiquent une discipline financière renforcée. Avec le temps, ils pourraient également signaler un changement plus large des résultats et générer un avantage concurrentiel.

La voie médiane de HCLTech

L’aspect le plus intéressant de la discussion n’était pas seulement les indicateurs, mais la perspective architecturale qui les sous-tend. HCLTech positionne volontairement son offre entre deux pôles. À une extrémité se trouve la méthode héritée axée sur le logiciel, structurée autour de workflows et de SaaS. À l’autre extrémité réside la tentation d’aller à fond dans l’agentic, en assemblant les solutions ponctuelles agentiques les plus performantes.

L’approche de HCLTech se situe entre les deux. Plutôt que de remplacer un ensemble d’outils par un autre, sa solution de finance autonome substitue aux workflows et aux solutions SaaS ou ponctuelles une couche d’orchestration. Cette couche surplombe les agents de HCLTech tout en tirant parti des agents natifs des plateformes SaaS sous-jacentes. Il s’agit d’une posture plus pragmatique et neutre, qui mérite d’être suivie de près.

Ce à quoi cela ressemble dans les opérations d’affaires

Derrière ce positionnement, la solution est une plateforme agentique qui exploite Google Gemini. Elle propose des agents de domaine pour des secteurs comme les comptes payables, les comptes recevables et la banque, coordonnés par une couche d’orchestration multi-agent. Autour de ceux-ci gravitent des automatisations low-code et no-code pour les règles et l’exécution des tâches, des moteurs décisionnels et, fait important, une présence humaine plutôt qu’une conception complètement sans intervention.

HCLTech appuie l’offre autonome avec AgentForge, la couche de construction, et l’associe à la gestion du changement, la découverte et le diagnostic via AI Prism, et l’observabilité via Agent 360. L’offre autonome F&A comprend 96 agents AI réutilisables, l’orchestration des exceptions, une couche unifiée de données financières, une interface propulsée par Gemini, des systèmes autonomes et de l’intelligence décisionnelle couvrant intake-to-pay, order-to-cash, record-to-report et FP&A.

Conclusion

Le partenariat HCLTech et Google illustre la direction que prend la prestation de services F&A : du nombre d’employés aux agents et à l’humain dans la boucle, des silos de processus à une couche d’orchestration, de l’aspiration à la finance autonome à une courbe qui progresse enfin de façon géométrique. Les données économiques et le cas d’affaires sont convaincants, mais cela exige une transformation du modèle d’exploitation pour en libérer le plein potentiel, ce qui demeure le défi majeur pour la plupart des grandes organisations.

Le facteur différenciateur au cours des 12 à 24 prochains mois ne sera pas le nombre d’agents, mais la capacité à orchestrer dans un environnement existant complexe, à gouverner le système obtenu de façon crédible, et à soutenir la transformation des équipes‑finances, tout en veillant au respect des exigences de GRC. Le coût des jetons demeure maîtrisé. À cet égard, la position médiane assumée par HCLTech est à surveiller, alors que les clients déterminent dans quelle mesure et à quelle vitesse ils souhaitent que leur fonction F&A devienne autonome.