À mesure que l'intelligence artificielle accélère, l'expertise de notre profession ne perd pas de sa pertinence — elle devient ce qui rend l'IA sûre à utiliser.
Dans mon article précédent, j'ai examiné la rapidité avec laquelle l'IA évolue et pourquoi cette vitesse rend inadéquates deux de nos réponses par défaut : l'adoption progressive et la formation traditionnelle. Mais la vitesse n'est pas toute l'histoire. Même si vous parveniez à suivre le rythme de la technologie, vous feriez toujours face à un ensemble de défis : vos collaborateurs interagissent avec l'IA de façons très différentes et avec des niveaux de confiance très variables, les outils eux-mêmes portent des biais que nous n'avons pas l'habitude de surveiller, et savoir où introduire intentionnellement de la friction dans le processus devient une compétence professionnelle essentielle.
Voici trois des choses que nous devons, à mon avis, réussir.
1. Vous avez une mosaïque de compétences et d'attitudes dans votre organisation
Ne commettez pas l'erreur de supposer que tout le monde réagit à l'IA de la même manière que vous. Il existe sans aucun doute des groupes dans votre organisation qui utilisent l'IA avec enthousiasme aujourd'hui, probablement sans aucun encadrement en place. Une partie de ce groupe aura le discernement et l'inclination nécessaires pour réfléchir de manière analytique et critique aux résultats. Ces personnes verront l'IA comme un outil, remettant en question ses résultats et faisant preuve de jugement quant à la façon dont elle est déployée.
Une autre partie de ce groupe, en revanche, fait le contraire. Ces personnes acceptent aveuglément ce que dit l'IA, copiant et collant le résultat sans la moindre réflexion critique. (Elles sont aussi probablement félicitées pour la rapidité accrue de leur travail.)
Il existe aussi un troisième groupe. Ces personnes trouvent l'IA effrayante, trop compliquée, et pensent qu'elle menace leur emploi. Elles redoublent d'efforts sur le travail manuel répétitif et banal que vous préféreriez les voir abandonner, parce que cela est confortable et familier.
Comment, en tant que dirigeant, gérez-vous cette complexité ? Premièrement, ne commettez pas l'erreur d'associer simplistement ces groupes aux générations présentes sur le lieu de travail. Ne supposez pas que le membre chevronné de la génération X, fort de l'étendue de ses connaissances et de son expérience, évite l'IA. Et ne supposez pas que votre jeune recrue de la génération Z est comme par magie connectée à l'intelligence collective de l'IA.
Ce que j'ai vu fonctionner, c'est de mettre à profit les premiers adoptants, mais avec des points de contrôle appropriés pour que leur enthousiasme reste intentionnel et conforme. Et parallèlement, trouver des moyens de rassurer et d'embarquer les membres les plus craintifs et réticents de votre équipe, car les exclure ne fait qu'aggraver la fracture.
2. Le biais vient de changer d'échelle
Nous l'avons vu se produire avec les réseaux sociaux, mais cela se produit à une plus grande échelle et de manière plus insidieuse avec l'IA. Parce que l'IA apprend de vous et à votre sujet, et qu'elle veut vous accrocher et vous faire revenir, elle amplifie et reflète ce que vous pensez déjà. Cela a évidemment des implications politiques et sociales, mais cela influence aussi les approches du travail, de la résolution de problèmes, de la créativité, de la stratégie et de la gouvernance.
Pour les comptables, cela se manifeste de façons que nous ne reconnaissons pas immédiatement. D'abord, il y a le biais tactique. Si vous avez passé votre carrière à conseiller des PME en matière de planification fiscale, l'IA privilégiera des approches centrées sur les PME et risque de passer à côté de structures ou d'allègements qui sembleraient évidents à quelqu'un travaillant avec de plus grandes entreprises. L'IA vous rend plus efficace dans votre approche existante sans jamais se demander si c'est la bonne.
Le biais dispositionnel est un peu plus difficile à repérer. L'IA capte votre tempérament professionnel et vous le renvoie. Cela signifie qu'un comptable naturellement prudent obtiendra des prévisions prudentes, des évaluations de risque prudentes, des conseils prudents. Mais un collègue plus optimiste obtiendra l'inverse. Ni l'un ni l'autre ne sera remis en question, car l'IA optimise ce qui résonne avec vous, pas nécessairement ce qui est exact ou voulu. Vous avez l'impression d'obtenir une validation indépendante de votre réflexion, alors que vous obtenez en réalité un miroir.
L'IA comporte aussi ses propres angles morts. Ses données d'entraînement penchent vers certains marchés, cadres réglementaires et modèles d'affaires. Des comptables britanniques demandant conseil peuvent recevoir des réponses subtilement façonnées par la logique des normes US GAAP plutôt que des IFRS, ou orientées vers des scénarios de sociétés cotées alors qu'ils conseillent des entreprises dirigées par leur propriétaire. L'IA ne le signalera pas. Elle se contentera de paraître sûre d'elle.
Par exemple, face à un défi professionnel, le résultat que mon cofondateur et moi obtenons de l'IA varie énormément. « Deux têtes valent mieux qu'une » n'a jamais été aussi vrai si vous voulez neutraliser les biais et éviter la pensée à sens unique, surtout lorsque l'IA agit en notre nom.
Un enseignement clé est que l'IA n'est pas votre amie, même si elle est aimable. Et l'IA n'est pas neutre.
3. La friction stratégique est une bonne chose
Cela peut sembler contradictoire compte tenu de tout ce que je dis sur l'usage de l'IA pour naviguer dans un changement constant et accéléré. Mais la friction stratégique est essentielle pour garantir des résultats de qualité. Deux points de départ sont la création de garde-fous et de points de contrôle.
Les garde-fous sont des limites prédéfinies qui empêchent l'IA de dépasser les bornes. Cela est de plus en plus important à mesure que l'IA agentique commence à agir en notre nom. Les garde-fous pourraient prendre la forme de limites sur la valeur des écritures comptables que l'IA peut approuver automatiquement, ou de restrictions sur les sources de données que l'IA peut exploiter afin de protéger les informations confidentielles des clients.
Les points de contrôle, en revanche, sont des jalons où des humains doivent intervenir pour examiner, valider et corriger la trajectoire. Par exemple, examiner une prévision de trésorerie générée par l'IA avant qu'elle ne soit présentée au conseil, ou vérifier que les transactions catégorisées par l'IA sont correctement codées, et, sans doute le plus important, gérer les conversations délicates avec les clients.
En bref, les garde-fous empêchent l'IA de sortir des sentiers battus, et les points de contrôle sont le moment où les humains interviennent pour confirmer que la route est la bonne. Les deux sont essentiels, mais ils opèrent à des étapes différentes : les garde-fous sont préventifs, les points de contrôle sont évaluatifs.
Les comptables sont, à bien des égards, idéalement placés pour mener cette démarche. Nous pensons déjà en termes de pistes d'audit, de séparation des tâches et de seuils de matérialité. Nous intégrons un encadrement structuré dans les processus financiers comme une évidence. Ce sont des garde-fous et des points de contrôle sous un autre nom. La discipline qui sous-tend notre profession est exactement ce dont les flux de travail de l'IA ont besoin, ce qui signifie que concevoir l'interface homme-machine dans votre organisation pourrait être l'une des extensions les plus naturelles de ce que nous faisons déjà.
Cette friction stratégique garantit que le collègue pressé par le temps ne se contente pas d'accepter ce que l'IA lui dit. Elle fait en sorte que les décisions invisibles prises par l'IA soient mises en lumière et comprises avant d'être appliquées. Et, espérons-le, cette discipline rassure les humains sceptiques sur leur valeur et montre clairement que l'IA et les humains travaillant ensemble produisent de meilleurs résultats. Pour les comptables et la fonction finance, cette étape est particulièrement importante pour garantir que la gouvernance, la conformité et les normes sont toujours respectées.
Réussir en tant que comptables dans un monde régi par l'IA
Il existe une crainte compréhensible que l'IA diminue le rôle du comptable. Mais je dirais que c'est l'inverse qui se produit. Ce vers quoi nous devrions tendre, c'est une IA qui assiste, et non qui remplace, car plus l'IA en fait, plus la supervision professionnelle devient cruciale. Les prévisions générées par l'IA ont besoin de quelqu'un qui comprend les hypothèses qui les sous-tendent, et les écritures comptables automatisées ont besoin d'un cadre qui garantit qu'elles respectent les normes professionnelles. Surtout, chaque recommandation pilotée par l'IA adressée à un client a besoin d'un humain capable de peser le contexte que la technologie ne peut pas voir.
L'expertise approfondie de notre profession en matière de gouvernance, de conformité et de prise de décision structurée ne perd pas de sa pertinence dans un monde régi par l'IA. Elle devient ce qui rend l'IA sûre à utiliser. Mettez à profit vos premiers adoptants, travaillez avec eux pour élaborer des garde-fous et des points de contrôle, et ancrez les compétences de pensée critique permettant de remettre en question l'IA et d'itérer avec elle. Et ne restez jamais immobile. Ce train à vapeur deviendra très bientôt un avion à réaction, puis une fusée.
L'IA est l'occasion ultime de « faire plus avec moins ». Veillons à faire le bon « plus ».
Tel que publié sur AccountingWeb - avril 2026