Depuis bientôt deux ans, l’intelligence artificielle générative envahit les entreprises. Les démonstrations sont impressionnantes : on pose une question, l’IA répond.
Pourtant, ceux qui travaillent dans la finance savent qu’une réponse rapide n’est pas forcément une réponse juste.
Personne n’imaginerait réussir à établir – et n’oserait présenter – le bilan annuel de son entreprise sans avoir auparavant collecté les factures, enregistré les écritures, vérifié les imputations comptables et réalisé les rapprochements nécessaires.
Comment et pourquoi une IA pourrait-elle produire des réponses fiables sans préparation équivalente des données ?
En réalité, l’ingestion et le RAG jouent pour l’IA exactement le même rôle que la comptabilité générale et analytique pour l’analyse financière.
Le grand livre de l’entreprise version IA
Toute entreprise génère à son échelle :
- des mails ;
- des contrats ;
- des comptes rendus de réunion ;
- des présentations ;
- des procédures ;
- des tableaux Excel ;
- des données issues de l’ERP.
Pour une IA, tout cela ressemble à une pile gigantesque de pièces justificatives non classées.
C’est un peu comme si l’on demandait à un directeur financier de produire les comptes annuels à partir d’une benne remplie de factures clients et fournisseurs jetées en vrac.
Il ne peut pas se lancer directement dans l’analyse.
La première étape, c’est d’organiser l’information.
L’ingestion : la saisie comptable de l’IA
Dans une direction financière, le processus commence par la collecte des pièces :
- Factures fournisseurs ;
- Factures clients ;
- Relevés bancaires ;
- Notes de frais.
Puis viennent :
- les contrôles ;
- les rapprochements ;
- les écritures comptables.
L’ingestion remplit exactement cette fonction pour l’IA.
Elle consiste à :
- récupérer les documents ;
- extraire leur contenu ;
- éliminer les doublons ;
- identifier les auteurs et les dates ;
- transformer l’information dans un format exploitable.
Autrement dit :
L’ingestion est à l’IA ce que la saisie comptable est à la finance.
Sans elle, aucune analyse fiable n’est possible.
L’indexation : le plan comptable de l’IA
Une fois la facture enregistrée, elle n’est pas empilée au hasard.
On la classe de manière à pouvoir la retrouver.
L’écriture a été faite selon le plan comptable.
Cette classification permet ensuite de retrouver rapidement les informations pertinentes.
Dans l’IA, cette étape correspond à l’indexation.
L’information est catégorisée, étiquetée et référencée afin d’être retrouvée ultérieurement.
On pourrait dire que :
L’indexation joue le rôle du plan comptable.
Elle permet à l’IA de savoir où chercher lorsqu’une question lui est posée.
Le graphe de connaissances : l’équivalent des liens entre les comptes
Un financier ou dirigeant expérimenté ne regarde jamais un compte de bilan isolément.
Il comprend les relations :
- entre chiffre d’affaires, poste clients et provisions ;
- entre immobilisations et amortissements ;
- entre dettes et trésorerie.
L’IA cherche à reproduire cette logique grâce aux graphes de connaissances.
Ils permettent de relier :
- une personne ;
- un projet ;
- un contrat ;
- une décision ;
- une date.
L’information n’est plus stockée comme une simple archive.
Elle devient un réseau de relations.
C’est ce qui rapproche l’IA d’un véritable raisonnement.
Le RAG : l’audit avant la réponse
Imaginons maintenant un administrateur qui demande :
Quels risques liés à tel partenaire ont été évoqués lors des conseils d’administration au cours des douze derniers mois ?
Sans RAG, le modèle répond uniquement grâce à ses connaissances générales.
C’est un peu comme un analyste financier qui commenterait de manière globale les résultats d’une entreprise sans comparer la comptabilité des exercices concernés avec les performances du secteur économique.
Avec le RAG, la démarche est différente.
Avant de répondre, l’IA :
- recherche les documents pertinents ;
- retrouve les passages concernés ;
- vérifie les sources ;
- construit sa réponse à partir de ces éléments.
On peut donc considérer que :
Le RAG est une forme d’audit documentaire réalisé en temps réel avant chaque réponse.
L’IA ne répond plus seulement à partir de sa mémoire.
Elle répond à partir des données réelles de l’organisation.
Pourquoi les hallucinations ressemblent à des erreurs comptables
Les fameuses « hallucinations » de l’IA inquiètent souvent les dirigeants.
Pourtant, les financiers connaissent déjà ce problème sous une autre forme.
Si :
- une facture manque ;
- une écriture est erronée ;
- un compte est mal imputé ;
les états financiers deviennent inexacts.
L’analyste n’est pas responsable.
C’est la qualité des données qui est en cause.
Avec l’IA, la logique est identique.
Quand les données sont mal ingérées, mal indexées ou incomplètes, les réponses deviennent incertaines.
Le problème n’est souvent pas le modèle.
Le problème est l’équivalent de sa comptabilité.
La véritable leçon pour les dirigeants
Beaucoup d’entreprises pensent que le sujet à traiter est l’intelligence artificielle.
En réalité, elles ont d’abord un sujet de gouvernance de l’information.
Comme en finance, la qualité de la décision dépend de la qualité des données qui la nourrissent.
Avant de produire un bilan, il faut tenir la comptabilité.
Avant d’utiliser l’IA, il faut organiser l’ingestion.
Et de la même manière qu’aucun conseil d’administration n’accepterait de piloter une entreprise avec des comptes approximatifs, aucune organisation ne devrait piloter son activité avec une intelligence artificielle alimentée par des données mal préparées.
Le RAG n’est finalement rien d’autre qu’une clôture comptable permanente de la connaissance de l’entreprise.
A retenir :
Ingestion : équivalent de la saisie et de l’organisation comptable des données. Elle permet de collecter, nettoyer, structurer et rendre l’information exploitable par l’IA.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) : équivalent d’une consultation du grand livre avant analyse. L’IA va rechercher les informations pertinentes dans les documents de l’organisation avant de construire sa réponse.
Pour aller plus loin
➜ Les hallucinations de l’IA sont souvent des erreurs de tenue comptable des données
➜ La gouvernance des données est au dirigeant ce que la gouvernance financière est à l’administrateur