Anne-Claire Chanvin a passé dix ans en finance d'entreprise audit chez PWC, contrôle de gestion chez L'Oréal, puis Head of Finance d'une licorne allemande — avant de fonder FinOp360, un cabinet spécialisé dans la transformation IA des équipes finance. C'est depuis ce terrain qu'elle parle, avec des chiffres et des cas vécus.
En novembre 2025, elle a sondé une deux centaine de professionnels de la finance à Financium : 65 % en sont à l'exploration individuelle, 20 % au premier cas d'usage collectif, et 10 % n'ont pas encore touché à ces outils. En face, les équipes marketing affichent 60 % d'adoption selon les données OpenAI 2024, contre 7 % en finance. Cet écart n'est pas une fatalité, mais il a des causes précises qu'elle détaille dans cet épisode.
Les LLM ont d'abord été présentés comme des outils de rédaction et de synthèse — naturels pour le marketing, moins évidents pour un contrôleur de gestion dont le travail repose sur des données chiffrées. Les premiers modèles étaient peu fiables en mathématiques. Et les équipes, déjà sous pression, n'ont pas eu de temps structuré pour expérimenter. À quoi s'ajoute un frein souvent mal posé : la confidentialité des données, régulièrement invoquée alors que l'infrastructure cloud est déjà partagée avec des prestataires externes.
Chez Choco, où elle pilotait la finance France puis Group au moment du lancement de ChatGPT, elle a démontré ce que l'IA peut produire concrètement. L'objectif initial — 4 heures gagnées par mois — est rapidement passé à 4 heures par semaine, puis à une journée entière par personne. Un exemple précis : l'automatisation de la facturation, en connectant l'outil de signature de contrats à l'ERP via Zapier et une macro Google Apps Script. Le taux d'avoirs est passé de 8 % à moins de 1 %. Le temps consacré à la facturation : d'un jour à une heure par semaine.
Elle couvre aussi les erreurs qui font perdre du temps — au niveau de l'entreprise comme au niveau individuel — et les quatre domaines où les gains arrivent le plus vite : la communication et la rédaction, les assistants IA personnalisés, l'automatisation des tâches répétitives, et l'analyse financière assistée par les données internes.
Je m'appelle Jonathan Plateau. Je suis passé par EY, Valeo et Safran et j'essaye d'engager des échanges et des réflexions sur nos métiers de la finance.
Ma mission : vous offrir une expérience éducative, divertissante et parfois surprenante.
Ce podcast est fait pour les directeurs financiers (DAF, CFO), les contrôleurs de gestion, qu'ils soient juniors ou confirmés, et qui souhaitent profiter des échanges entre pairs pour enrichir leur pratique de la finance au quotidien et tendre vers le business partner.
Joignez-vous à notre communauté passionnée qui explore chaque facette du contrôle de gestion et du business partner.
N'oubliez pas que la finance, c'est aussi une question de mindset !
N'hésitez pas à partager vos interrogations sur nos discussions ou sur le podcast. Vous pouvez me contacter sur LinkedIn directement.
https://www.linkedin.com/in/jonathan-plateau-1980b610/
Vous aimerez cette émission si vous aimez aussi :
Coonter (Les Geeks des chiffres) • CFO Radio • Une Cession Presque Parfaite • Voie des comptables • Parlons Cash • Le nerf de la guerre • Feedback by la fée • Radio KPMG
Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.
Anne-Claire Chanvin a passé dix ans en finance d'entreprise audit chez PWC, contrôle de gestion chez L'Oréal, puis Head of Finance d'une licorne allemande — avant de fonder FinOp360, un cabinet spécialisé dans la transformation IA des équipes finance. C'est depuis ce terrain qu'elle parle, avec des chiffres et des cas vécus.
En novembre 2025, elle a sondé une deux centaine de professionnels de la finance à Financium : 65 % en sont à l'exploration individuelle, 20 % au premier cas d'usage collectif, et 10 % n'ont pas encore touché à ces outils. En face, les équipes marketing affichent 60 % d'adoption selon les données OpenAI 2024, contre 7 % en finance. Cet écart n'est pas une fatalité, mais il a des causes précises qu'elle détaille dans cet épisode.
Les LLM ont d'abord été présentés comme des outils de rédaction et de synthèse — naturels pour le marketing, moins évidents pour un contrôleur de gestion dont le travail repose sur des données chiffrées. Les premiers modèles étaient peu fiables en mathématiques. Et les équipes, déjà sous pression, n'ont pas eu de temps structuré pour expérimenter. À quoi s'ajoute un frein souvent mal posé : la confidentialité des données, régulièrement invoquée alors que l'infrastructure cloud est déjà partagée avec des prestataires externes.
Chez Choco, où elle pilotait la finance France puis Group au moment du lancement de ChatGPT, elle a démontré ce que l'IA peut produire concrètement. L'objectif initial — 4 heures gagnées par mois — est rapidement passé à 4 heures par semaine, puis à une journée entière par personne. Un exemple précis : l'automatisation de la facturation, en connectant l'outil de signature de contrats à l'ERP via Zapier et une macro Google Apps Script. Le taux d'avoirs est passé de 8 % à moins de 1 %. Le temps consacré à la facturation : d'un jour à une heure par semaine.
Elle couvre aussi les erreurs qui font perdre du temps — au niveau de l'entreprise comme au niveau individuel — et les quatre domaines où les gains arrivent le plus vite : la communication et la rédaction, les assistants IA personnalisés, l'automatisation des tâches répétitives, et l'analyse financière assistée par les données internes.
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