L’IA générative transforme la fonction fiscalité en facilitant l’automatisation, l’analyse des données et la création de nouvelles perspectives. En synthétisant de grandes quantités de données non structurées et structurées, les professionnels de la fiscalité peuvent tirer parti de gains d’efficacité, optimiser leurs processus de conformité et réduire le temps consacré aux tâches répétitives. En effet, une récente étude d’EY révèle que 72 % du temps des équipes est encore consacré aux activités de soutien à la conformité, telles que la collecte et le nettoyage de données.

Les applications concrètes de l’IA générative incluent des assistants fiscaux automatisés capables d'exécuter des tâches d’observation fiscale courantes, réduisant ainsi le cycle de vérification de quatre ans à un mois. De plus, l’IA peut analyser des milliers de pages de données pour justifier des demandes d’incitatifs fiscaux, en repérant des éléments cruciaux au sein de documents volumineux. Les outils d’IA intégrés dans des logiciels comme Excel permettent également aux fiscalistes de poser des requêtes naturelles et de générer des analyses précises.

Cette technologie ne se limite pas à l’automatisation ; elle permet également une meilleure allocation des ressources. En identifiant les tâches à haut risque et en les isolant pour un examen expert, les équipes peuvent concentrer leurs efforts sur les enjeux les plus critiques. En démocratisant l’accès aux données, l’IA générative éveille le potentiel de tous les membres des équipes fiscales, contribuant à une approche proactive et innovante dans la gestion des défis fiscaux contemporains. En tout, l’IA générative représente un outil incontournable pour enrichir la fonction fiscalité et générer une véritable valeur stratégique.

Fliggy, la plateforme chinoise de voyages en ligne d'Alibaba, innove en adoptant une approche multi-agents pour développer des produits basés sur l'IA, transformant ainsi le paysage des agences de voyages en ligne. Cette année, Fliggy a lancé plusieurs produits IA pour consommateurs et entreprises, s'appuyant sur des agents IA collaboratifs.

En avril, l’entreprise a présenté "AskMe", un assistant de voyage intelligent. Ce système regroupe plusieurs agents IA spécialisés qui offrent une planification de voyage personnalisée, imitant l’expérience d’une équipe de consultants en voyage. Parmi les fonctionnalités innovantes introduites, on trouve des cartes d’itinéraires, des cartes thermiques et des guides audio IA.

Fliggy a également développé AliBtrip, sa solution IA dédiée aux voyages d'affaires, qui facilite la planification pour les employés et améliore les processus administratifs grâce à un agent de gestion d’entreprise. Cette approche permet d'optimiser à la fois l'expérience utilisateur et l'efficacité opérationnelle.

De plus, certains partenaires européens adoptent ces outils pour améliorer leur attractivité envers les touristes chinois, en offrant des services d'interprétation précisés par l'IA. À la fin de mars 2023, environ 10 % des demandes de renseignements des clients étaient gérées par l'IA, ce qui a amélioré l'efficacité, réduisant le délai d'exécution des produits de 3,5 fois.

Grâce à AskMe, les utilisateurs bénéficient d'une interaction avec plusieurs assistants spécialisés, offrant une personnalisation sans précédent. Cette architecture multi-agents permet une meilleure gestion des demandes complexes, et Fliggy se positionne ainsi comme un acteur clé dans la transformation numérique du secteur du voyage, répondant aux évolutions de l'offre et de la demande avec agilité.

IA : le nouvel allié stratégique des DAF

Dans son ouvrage Décision IA, Gabriel Dabi-Schwebel présente aux dirigeants, en particulier aux directeurs financiers, une approche pragmatique pour transformer l'intelligence artificielle en un copilote stratégique, visant un retour sur investissement positif, une réduction des coûts, et une prise de décision améliorée.

Dabi-Schwebel souligne que l'IA peut agir comme un consultant augmenté, aidant ainsi les décideurs à prendre des décisions plus éclairées et moins biaisées. Le retour sur investissement de l’IA, modeste par rapport aux bénéfices potentiels, pourrait atteindre jusqu'à 20 fois les coûts initiaux. Plus qu'une simple réduction des dépenses, l'IA contribue à minimiser les erreurs de jugement et à sécuriser les investissements, protégeant ainsi les marges bénéficiaires.

Comme analyste virtuel, l’IA permet une évaluation rapide des bilans financiers, l’identification de ratios clés et la simulation de divers scénarios financiers. Par exemple, elle peut anticiper l'impact d'une hausse de 15 % des coûts des matières premières sur la rentabilité d'une nouvelle activité.

En allégeant les tâches répétitives comme la rédaction de rapports ou le suivi budgétaire, Dabi-Schwebel démontre que l'IA libère du temps pour que les directeurs financiers se concentrent sur la stratégie. De plus, elle encourage l'innovation et aide à évaluer des modèles économiques alternatifs, renforçant ainsi la compétitivité.

L'auteur met en garde contre le risque de laisser de côté l'IA, car les concurrents qui l'adoptent bénéficient déjà d'une meilleure agilité et précision. En intégrant l’IA dans leurs processus, les DAF peuvent transformer une menace en opportunité, créant ainsi une valeur significative pour leur entreprise tout en renforçant leur position de leaders.

Dans un environnement hautement compétitif et face à des marges en déclin, la prévision de la production et la planification de la demande sont devenues essentielles. Les entreprises du secteur retail et industriel cherchent des outils avancés pour s'adapter rapidement aux fluctuations du marché. L'application de l'intelligence artificielle (IA) dans la planification de la demande a permis de réduire les niveaux de stock tout en maintenant une haute qualité de service, entraînant ainsi des marges plus élevées et une meilleure réactivité aux changements du marché.

Depuis 2020, l'intégration de l'IA et des techniques d'apprentissage automatique a véritablement transformé la planification. Par exemple, de grands détaillants utilisent des modèles prédictifs basés sur des données météorologiques pour ajuster automatiquement les prévisions de demande, exploitant des réseaux neuronaux et des algorithmes avancés. Cela réduit le besoin d'interventions manuelles, permettant aux planificateurs de se concentrer sur des stratégies d'optimisation.

Les planificateurs de la demande d'aujourd'hui ne se contentent pas d'émettre des prévisions ; ils deviennent des experts en données, intégrant des sources externes pour enrichir leurs analyses et formuler des recommandations stratégiques. Cette évolution de leur rôle les positionne comme des conseillers clés dans la prise de décision organisationnelle. Les organisations performantes adoptent des systèmes d’IA transparents et collaborent pour garantir une utilisation efficace de ces nouveaux outils.

A l’avenir, l'automatisation devrait permettre aux planificateurs de se libérer des tâches répétitives, ouvrant la voie à des prévisions plus précises et à une gestion des exceptions efficace, tout en renforçant leur impact stratégique. Les entreprises qui sauront tirer parti de ces outils émergents bénéficieront d'un avantage concurrentiel significatif, notamment en matière de réactivité et d'allocation des ressources.