À Lyon, Esker remet une question sensible sur la table des directions financières : jusqu’où laisser l’IA agir seule dans les processus de gestion. Publié le 24 septembre 2026, son baromètre mondial 2026 montre une ligne de crête très nette : les entreprises accélèrent, mais les responsables financiers veulent encore des preuves, des garde-fous et un contrôle humain explicite.

L’étude, intitulée 2026 Global Finance AI Trust Index, a été réalisée en août 2026 auprès de 338 responsables financiers. Esker y observe une adoption déjà avancée des outils d’IA dans la fonction finance, mais aussi un phénomène devenu central pour les DAF : 72 % des répondants déclarent que les dépenses d’IA ont dépassé les budgets initialement prévus sur les douze derniers mois. Pour un éditeur positionné sur l’automatisation des achats et de la facturation, ce constat vaut autant comme signal de marché que comme mise en garde sur la discipline économique des projets.

Esker place la confiance des DAF au cœur du débat sur l’IA

Esker se présente comme un acteur de l’automatisation des processus achats-fournisseurs et commandes-clients. L’entreprise lyonnaise indique avoir réalisé un chiffre d’affaires de 205,3 millions d’euros en 2024 et compter plus de 1 200 salariés. Le 9 septembre 2026, elle a aussi dévoilé son Synergy Agentic Framework, un dispositif d’agents d’IA appliqué aux cycles financiers.

Le choix éditorial de son baromètre est révélateur : l’enjeu n’est pas seulement l’usage de l’IA, mais le degré d’autonomie que les entreprises acceptent de lui déléguer. Autrement dit, la question n’est plus de savoir si l’IA entre dans la direction financière, mais si elle peut recommander, déclencher ou exécuter une décision ayant un impact sur le chiffre d’affaires, les effectifs, la trésorerie ou les achats.

Sur ce point, l’étude distingue deux populations. D’un côté, 137 DAF interrogés aux États-Unis, au Royaume-Uni, dans l’Union européenne, en Australie et au Canada.

De l’autre, 201 responsables financiers de niveau directeur ou supérieur, basés uniquement aux États-Unis et au Royaume-Uni. Cette architecture d’échantillon compte dans la lecture des résultats, car elle place les DAF dans un périmètre plus large que les autres répondants, sans livrer de ventilation détaillée par pays au sein de l’Union européenne.

Le baromètre ne mesure pas une performance comptable ou un niveau de productivité observé directement dans les comptes. Il repose sur une enquête déclarative menée auprès de responsables financiers. Les résultats traduisent donc des perceptions, des pratiques déclarées et des arbitrages de gouvernance autour de l’IA, et non une photographie statistique exhaustive du marché français ou européen.

Validation humaine, recommandation, exécution : la frontière reste très surveillée

Le principal enseignement de l’enquête tient dans la manière dont la fonction finance organise la délégation à l’IA. 32 % des responsables financiers déclarent utiliser l’IA pour recommander des actions ensuite exécutées par leurs équipes. 29 % vont plus loin et l’autorisent à agir après validation humaine.

Ce découpage montre une progression de l’autonomie, mais dans un cadre qui demeure fortement supervisé. Le schéma dominant n’est pas celui d’une IA totalement libre de ses décisions.

Il s’agit plutôt d’une IA qui prépare, hiérarchise, suggère ou pré-remplit, avant qu’un collaborateur ne tranche ou ne valide. Pour une direction financière, cette nuance est déterminante : elle engage la responsabilité interne, la traçabilité des décisions et, en pratique, le partage du risque entre machine et management.

Les DAF apparaissent d’ailleurs sensiblement plus prudents que les autres profils interrogés. 78 % d’entre eux estiment que l’IA ne doit pas exécuter de décisions relatives aux objectifs de chiffre d’affaires, contre 11 % des autres responsables financiers. La même logique prévaut sur l’allocation des effectifs et des budgets de recrutement : 74 % des DAF écartent toute intervention de l’IA, contre 17 % des autres répondants.

Ce décalage est important pour le monde de l’entreprise. Il suggère que les décideurs les plus exposés à la cohérence financière d’ensemble restent aussi les plus exigeants sur la capacité de l’IA à expliquer sa logique. Les directions financières ne refusent pas l’automatisation de principe ; elles bornent son périmètre sur les sujets où la décision engage une trajectoire économique ou sociale.

Scott McDermott : une prudence fondée sur la preuve

Esker attribue cette réserve moins à une opposition idéologique qu’à une exigence de démonstration. Scott McDermott, directeur financier groupe d’Esker depuis le 14 janvier 2026, formule cette position en des termes explicites : « Les DAF ne rejettent pas l’idée d’accorder davantage d’autonomie à l’IA : ils veulent des preuves de valeur, de la transparence sur les décisions et la certitude que l’humain restera aux commandes lorsque son jugement est déterminant. »

Cette citation éclaire une ligne de fond bien connue en entreprise : l’autonomie de l’outil n’est acceptable que si la chaîne de responsabilité reste lisible. Pour les équipes finance, la question ne porte pas seulement sur la puissance de calcul ou le gain de temps. Elle touche au contrôle interne, à la conformité des processus et à la capacité, en cas d’erreur, de reconstituer le raisonnement ayant conduit à une action.

Pourquoi les DAF restent plus stricts que les autres profils finance

Les chiffres du baromètre montrent une différence de posture très marquée. Les DAF se montrent plus restrictifs dès qu’il s’agit de chiffre d’affaires, d’effectifs ou de budgets de recrutement. Ce n’est pas anecdotique : ce sont précisément des domaines où les arbitrages engagent la stratégie, la trajectoire de coûts et la responsabilité managériale de l’entreprise.

Des budgets IA en dépassement, sans traduction évidente dans les résultats métier

L’autre signal fort du baromètre concerne l’économie même des projets d’IA. Sur les douze derniers mois, 72 % des répondants disent que leur entreprise a dépensé plus que prévu dans ses initiatives d’IA. Le constat n’est donc pas marginal : il touche près de trois entreprises sur quatre au sein de l’échantillon.

Les DAF sont là encore les plus nombreux à faire état d’un dérapage. 75 % d’entre eux signalent une hausse des coûts de logiciels et d’abonnements liés à l’IA, contre 45 % des autres profils interrogés. Cet écart suggère que les DAF, par leur position, voient plus directement l’addition complète des projets : licences, couches logicielles nouvelles, intégration, supervision et multiplication des outils.

Plus problématique encore, 65 % des DAF, contre 40 % des autres répondants, reconnaissent avoir du mal à rattacher l’usage de l’IA à des résultats métier tangibles. Ce point mérite attention.

Dans une entreprise, un investissement tolère rarement longtemps une création de valeur mal objectivée. En finance, cette exigence est encore plus élevée lorsque la dépense est récurrente, comme c’est le cas avec les abonnements logiciels.

Le baromètre met ainsi au jour un déséquilibre classique des cycles technologiques : l’appropriation opérationnelle va plus vite que la formalisation du retour sur investissement. L’IA peut produire des gains diffus, transverses, parfois réels mais difficiles à isoler dans un compte de résultat ou un tableau de bord métier. Pour un comité de direction, cela complique la priorisation des cas d’usage et nourrit un examen plus serré des projets.

Dans une direction financière, l’IA peut réduire des tâches de saisie, accélérer des contrôles, améliorer le traitement des factures ou fluidifier des relances. Ces gains existent, mais ils ne se traduisent pas toujours immédiatement par une baisse visible d’un poste de charges ou par une hausse mécanique du chiffre d’affaires. Entre l’amélioration opérationnelle et la mesure comptable, le lien peut rester partiel, indirect ou retardé dans le temps.

Productivité, trésorerie, données : les bénéfices restent surtout opérationnels

Les bénéfices les plus souvent cités par les répondants demeurent d’abord concrets et quotidiens. 58 % évoquent une productivité améliorée. L’amélioration des flux de trésorerie arrive ensuite, mentionnée par 48 % des personnes interrogées.

Cette hiérarchie des gains est instructive. Elle indique que l’IA est d’abord perçue comme un levier de fluidité opérationnelle avant d’être un moteur financier directement quantifiable. Dans la pratique, les équipes finance semblent donc voir l’IA comme un moyen d’accélérer des traitements, de réduire les frictions dans les cycles fournisseurs ou clients et de fiabiliser certains enchaînements de tâches.

En miroir, les freins recensés sont très classiques pour des projets d’industrialisation numérique. 48 % des répondants citent la qualité des données comme premier obstacle. Vient ensuite une intégration jugée insuffisante entre systèmes financiers et outils d’IA, pointée par 42 % des participants.

Ces deux facteurs forment un couple bien connu des entreprises. Une IA branchée sur des données hétérogènes, incomplètes ou peu gouvernées produit des résultats plus difficiles à fiabiliser.

De la même manière, un outil d’IA qui reste périphérique au système financier, sans liaison robuste avec les applications métiers, limite ses effets et peut accroître les coûts de supervision. Pour les DAF, le sujet n’est donc pas seulement l’algorithme ; il touche aussi à l’architecture du système d’information et à la discipline de la donnée.

Esker : ce que dit l’étude sur les usages non approuvés

Le chiffre le plus délicat en matière de gouvernance concerne les usages non validés. 66 % des responsables interrogés savent ou soupçonnent que des collaborateurs de la fonction finance utilisent des outils d’IA non approuvés par leur entreprise.

Pour une direction financière, ce point est loin d’être secondaire. Il renvoie à un risque d’éclatement des pratiques : multiplication d’outils non référencés, circulation de données hors cadre validé, et difficulté à appliquer des règles homogènes de contrôle. Le baromètre ne détaille pas la nature exacte de ces outils, mais l’indicateur suffit à montrer que l’adoption peut devancer la gouvernance.

Ce que le baromètre dit vraiment des gains de l’IA

Les répondants citent d’abord des effets de productivité, puis des bénéfices sur les flux de trésorerie. En revanche, l’étude ne fournit pas de mesure comptable standardisée du retour sur investissement. Elle décrit donc davantage une perception de terrain qu’une démonstration financière uniforme d’un marché à l’autre.

Ce que l’enquête permet de dire, et ce qu’elle ne permet pas d’affirmer en France

Comme souvent avec les baromètres d’éditeurs, la valeur du document dépend autant de ses chiffres que de ses limites méthodologiques. L’enquête est déclarative et émane d’une entreprise qui commercialise elle-même des solutions d’automatisation par IA pour les directions financières. Ce point n’invalide pas les résultats, mais il impose une lecture rigoureuse de leur portée.

L’échantillon reste resserré au regard des populations décrites. Surtout, hors DAF, les 201 autres répondants sont localisés uniquement aux États-Unis et au Royaume-Uni.

Esker ne précise pas le mode de recueil des réponses, ni la ventilation des 137 DAF par pays au sein de l’Union européenne. En l’état, il est donc impossible de savoir si des directions financières françaises figurent parmi les répondants, ni dans quelle proportion.

Pour un lecteur français, cette précision est essentielle. Le baromètre documente une tendance internationale sur la gouvernance de l’IA en finance, mais il ne fournit aucune mesure spécifique du marché français. Il ne permet donc pas d’affirmer que les entreprises françaises partagent exactement les mêmes seuils de confiance, la même structure de coûts ou la même maturité d’usage.

Cette prudence de lecture vaut d’autant plus que les règles internes, la culture de contrôle et les chaînes de décision diffèrent fortement selon les marchés. En France, les débats sur l’IA dans la finance d’entreprise croisent aussi des enjeux de conformité, de gouvernance des données et de responsabilité décisionnelle qui ne se laissent pas résumer à un indicateur global.

Lecture économique : un signal utile, mais pas une photographie du marché tricolore

Pour les directions financières françaises, l’intérêt principal de cette publication tient moins à son caractère statistique qu’à sa valeur de signal. Elle confirme trois tendances.

D’abord, l’IA s’installe déjà dans les opérations de la fonction finance. Ensuite, la validation humaine reste le point d’équilibre préféré des organisations. Enfin, les dépenses progressent plus vite que la preuve chiffrée de leur contribution aux résultats.

Autrement dit, le sujet se déplace. Il ne s’agit plus seulement de tester des outils, mais de bâtir un cadre de gouvernance capable de distinguer les usages tolérables, les décisions à sanctuariser et les indicateurs permettant de mesurer une création de valeur crédible. Pour les DAF, cette étape est probablement plus importante que la promesse technologique elle-même.

Données clés

Indicateur Valeur Exercice
Chiffre d'affaires 2,52 Mds€ 2025
Résultat net 436 M€ 2025
EBITDA 624 M€ 2025

Positionnement marché

  • DASSAULT SYSTEMES 2,52 Mds€ (2025)
  • ALLIANCE AUTOMOTIVE TRADING GROUP 954,7 M€ (2024)
  • BNP PARIBAS 3 STEP IT 551,9 Mds€ (2025)
  • SOFTWAREONE FRANCE SAS 506,3 M€ (2025)
  • MUREX 452,7 M€ (2025)

Source : Infonet — données issues des comptes publiés au greffe (exercice 2025).

Un test de maturité pour les directions financières

Le baromètre publié par Esker le 24 septembre 2026 ne tranche pas la question de l’IA autonome en finance. Il montre surtout que le marché avance par paliers, avec une règle simple : plus la décision touche au chiffre d’affaires, aux effectifs ou à la dépense, plus l’exigence de contrôle humain remonte.

Pour les entreprises, la prochaine étape ne sera sans doute pas de donner carte blanche à l’IA, mais de définir précisément où s’arrête l’automatisation et où commence la responsabilité du décideur.