La trésorerie a longtemps été le domaine réservé d’Excel, mais aujourd’hui, les algorithmes basés sur l’Intelligence Artificielle (IA) changent la donne. Dans un contexte où le budget prévisionnel et le budget de trésorerie sont devenus indispensables pour piloter l’entreprise, les limites des tableurs apparaissent de plus en plus clairement. Toutefois, déléguer sa trésorerie à une machine nécessite de prendre quelques précautions. Mais alors, que peut réellement faire un algorithme pour alléger votre quotidien en 2026 ? Et où se trouvent encore ses limites ? Chez Fygr, nous pensons que l'avenir passe par une collaboration intelligente entre l'humain et la machine. Voici donc les opportunités et les précautions à prendre pour réussir votre transition.
L'automatisation de la prévision de trésorerie peut être réalisée grâce à différents types d’algorithmes, chacun disposant de sa propre logique. Ces technologies sont aujourd’hui largement utilisées pour construire un prévisionnel financier plus fiable et plus dynamique. Ci-dessous les principaux algorithmes en 2026.
L'algorithme apprend à partir d'un grand nombre de données afin de repérer des schémas et prendre des décisions. Les algorithmes de ce type permettent de prévoir de montants ou de dates (exemple : prédire le montant des recettes du mois prochain). Ils permettent aussi de catégoriser de façon automatique des transactions (exemple : identifier que “EDF” est un coût énergétique).
Il s’agit d’une sous-catégorie du ML, qui utilise des réseaux de neurones, c’est-à-dire des modèles complexes inspirés de notre propre cerveau humain. Ces algorithmes fonctionnent via un apprentissage en profondeur (deep learning) qui leur permet d'analyser des données qui dépendent d'une séquence. Ils peuvent ainsi prévoir des séries temporelles pour, par exemple, modéliser l’évolution d’un flux de trésorerie sur les 12 prochains mois en prenant en compte la saisonnalité.
Il s’agit d’un autre type d’algorithme qui est composé de trois éléments : une base de connaissance, une interface utilisateur et un moteur d'interférence capable de déduire de nouvelles connaissances à partir de la base de connaissance et de son apprentissage en continu. Ces systèmes permettent de produire et d’appliquer une expertise humaine dans un domaine spécifique. En matière de trésorerie, le système expert peut par exemple évaluer les risques, gérer des portefeuilles ou encore prendre des décisions en matière d'investissements, comme le ferait un CFO.
Il n’y a aucun doute, les algorithmes excellent dans l'analyse de grands volumes de données et dans l'automatisation des tâches répétitives. Ils constituent aujourd’hui un soutien précieux pour faire un prévisionnel sans repartir de zéro à chaque exercice. Ils sont ainsi en mesure de prendre en charge tout ce qui est fastidieux et chronophage pour l'humain. Ci-dessous quelques exemples de ce qu’il peuvent faire aujourd'hui pour votre trésorerie.
Les algorithmes sont capables de faire des prévisions, notamment lorsqu’il s’agit de flux de trésorerie dont la date et le montant sont connus et dont la récurrence est stable. Vous pouvez donc les utiliser pour prévoir le paiement des salaires et des charges sociales, mais aussi les prélèvements d'assurance ou de loyer. L’algorithme peut prévoir ces montants et ses dates avec une grande fiabilité, à partir du moment où ils ont déjà été identifiés en amont et qu’ils reviennent de façon récurrente.
Les algorithmes sont également capables de catégoriser les flux de trésorerie, ce qui fait gagner un temps précieux. Une fois que vous avez établi une règle pour transformer les libellés en catégories de flux faciles à comprendre et à analyser, l’outil le fait automatiquement lui-même. De cette façon, un prélèvement qui sera libellé de cette façon “PREL FRS 67886…” pourra être automatiquement catégorisé comme vous le souhaitez (exemple : “Coût Opérationnel - Transport - Nom de l’entreprise de transport”). Des centaines, voire des milliers de transactions pourront ainsi être traitées automatiquement pour une meilleure lisibilité.
Ces outils peuvent également générer et évaluer des scénarios, ainsi que leur impact sur votre trésorerie. Par exemple, vous pouvez demander à l'algorithme de calculer le risque sur votre trésorerie si vos encaissements venaient à baisser durant les 3 prochains mois. En se basant sur vos données, il peut ainsi vous aider à envisager différentes hypothèses ce qui facilite votre prise de décision.
Là où l'œil humain peut faillir, l'algorithme identifie rapidement ce qui sort de la norme, pour repérer en quelques secondes les anomalies. Vous pouvez aussi programmer des alertes pour que ces anomalies soient présentées aux yeux de tous. Par exemple, l’algorithme peut détecter un retard de paiement par rapport à l'échéancier prévu, il peut aussi identifier un prélèvement plus élevé que d'habitude. Il avertit alors la personne en charge de la gestion de trésorerie qui pourra valider ou non l’anomalie.
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Malgré tout leur potentiel, l’intelligence artificielle et les différents algorithmes disponibles actuellement, ne reste que des outils. Leur efficacité est en effet conditionnée par différents facteurs et ils ne peuvent donc pas remplacer le jugement humain, notamment pour la gestion d’un poste aussi essentiel que votre trésorerie. Voici donc les limites auxquelles se heurtent encore les algorithmes en 2026.
L’IA est une machine qui apprend à partir du passé. Elle ne peut donc pas prédire des événements si elle n’a pas de précédent sur lequel s’appuyer dans sa base de données. Autrement dit, tous les événements soudains, et par nature imprévisible, ne pourront pas être anticipés par ce type de solution. C’est notamment le cas des crises ou pandémies mondiales qui peuvent geler des paiements ou des chaînes d'approvisionnement. Les litiges avec les clients sont aussi impossibles à prévoir par l’outil si aucun signe avant coureur n’a été détecté. Ces événements nécessiteront donc toujours l'œil avisé d’un expert-comptable ou de vos équipes financières.
C’est la plus grande limite de ce type d’outil, mais aussi la plus dangereuse. En effet, les algorithmes se basent sur des données pour automatiser, catégoriser, imaginer des scénarios…Or, si les données sont de mauvaise qualité, corrompues ou que des coquilles se glissent dans la base, les résultats seront eux aussi corrompus. Et votre outil, la plupart du temps, n’aura aucun moyen de les repérer. C’est notamment le cas des doublons, des erreurs de saisie manuelle ou encore des flux mal synchronisés. C’est alors tout votre système qui sera défaillant. Une donnée erronée comme un zéro de trop sur une facture, un oubli d'une virgule, une date d’une échéance qui a mal été entrée dans un logiciel prévisionnel faussera mécaniquement l'ensemble des projections.
Développer et maintenir des modèles d'IA pour la prévision de trésorerie ou sa consolidation peut être complexe et coûteux. Pour certaines sociétés, et notamment les plus petites, l'accès à ces outils peut donc être difficile. Sans oublier qu’une formation est souvent nécessaire pour tirer pleinement partie de ces solutions. De même, lorsque vous confiez à un outil l’automatisation de vos tâches manuelles, il est primordial de conserver un contrôle humain. Accepter aveuglément les prédictions des outils sans s’interroger sur leur exactitude ou à leur bien-fondé pour votre entreprise, peut conduire à prendre de mauvaises décisions.
En matière de sécurité et de conformité aux règles en vigueur, les algorithmes présentent parfois des failles. Dans votre outil vous entrez des informations très sensibles liées à votre activité et à votre trésorière. Lorsque vous automatisez un transfert bancaire, que vous analysez des données, les comparez… vous n'êtes pas à l'abri d’une fuite de données ou d’un piratage. La sécurité financière de votre entreprise doit être au cœur de vos préoccupations, il est donc important de vérifier que votre outil respecte toutes les règles.
Pour être certain que votre trésorerie est entre de bonnes mains lorsque vous utilisez un outil, adoptez l'approche “Human-in-the-Loop”. Cette approche est essentielle pour fiabiliser un plan de trésorerie et conserver une capacité d’arbitrage humain. Il s’agit d'envisager l’outil comme un assistant qui ne remplace jamais le rôle d’un humain. L’expert humain doit en effet toujours valider les hypothèses, vérifier les résultats, prendre les décisions finales. Des boucles de feedback peuvent aussi être mises en place pour suivre des KPI afin de mesurer la précision de l’outil. En tenant des tableaux de bord précis, contrôlés par vos équipes, vous pourrez vérifier que tout est en ordre. Pensez aussi à conserver la main sur l’outil pour corriger manuellement d'éventuelles erreurs ou ajuster les données en cas d'imprévus.
Avant d'utiliser une solution d'automatisation pour la prévision de votre trésorerie, il convient de prendre en compte les éléments suivants :
Les attentes vis-à-vis de ce type d’outil peuvent varier selon la taille de l’entreprise et ses objectifs.
Fygr a été conçu pour favoriser l'équilibre entre l'humain et l'algorithme, car nous sommes convaincus que là se trouve la clé d’une gestion réussie. Notre outil se veut donc simple d’utilisation afin de se focaliser sur la qualité de la donnée. Il se connecte également à toutes les banques et à vos logiciels de facturation pour centraliser vos flux. L’outil catégorise également de façon automatique vos transactions et utilise vos échéances client/fournisseur pour fournir des prévisions claires et fiables.
Avec Fygr vous conservez toujours la main pour éditer, corriger, ajouter des données. Et en quelques clics, vous pouvez créer des scénarios pessimistes ou optimistes afin d’affiner vos décisions. Nous vous offrons une vue globale de votre trésorerie sans la complexité de modèles d'algorithmes trop lourds. L'objectif de Fygr est ainsi de vous aider à tirer parti de ce qui fonctionne vraiment en matière d’algorithme de prévision de trésorerie, tout en gardant le contrôle humain nécessaire pour limiter les risques. Envie de tester notre solution ? Découvrez vite toutes ses fonctionnalités !
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