L’IA dans le financement de la chaîne d’approvisionnement – Sept ans plus tard

PUBLIÉ INITIALEMENT EN 2019. MIS À JOUR ET REPUBLIÉ EN MAI 2026.

En 2019, lors du SCF Forum Europe, Laurent Tabouelle, DGD de CODIX, a défendu un point de vue à contre-courant lors d’une table ronde consacrée à l’IA dans le financement de la chaîne d’approvisionnement (SCF). Alors que les autres intervenants présentaient l’IA comme le levier qui allait tout modifier, Laurent a soutenu le contraire. L’IA n’était pas une solution miracle à tout. La plupart de ce qu’on appelait alors « IA » dans le domaine du SCF relevait davantage de la prise de décision assistée que de l’IA pure. Selon lui, l’émergence de solutions de financement de la chaîne d’approvisionnement véritablement pilotées par l’IA serait lente, et leur fiabilité ne se concrétiserait qu’après plusieurs années durant lesquelles les humains auraient alimenté les systèmes avec les bonnes données.

Sept ans plus tard, le marché lui a donné raison.

Là où le consensus de 2019 s’est trompé

En 2019, les participants au SCF Forum Europe ne parvenaient pas à s’accorder sur la capacité de l’IA à être à la hauteur des attentes qu’elle suscitait. Les plus optimistes la présentaient comme un levier capable de débloquer de nouveaux gains d’efficacité, d’accélérer l’intégration des clients et de révolutionner la prise de décision en matière de crédit. L’audience exprimait des réserves bien réelles concernant la précision des résultats, la qualité des données et le temps nécessaire au développement de plateformes entièrement basées sur l’IA. Pris entre ces deux positions, les fournisseurs ont surfé sur la vague de l’IA, car c’est ce que font les fournisseurs lorsqu’une nouvelle technologie émerge et que l’acheteur est hésitant.

L’idée était claire à l’époque : un outil d’apprentissage automatique peut aider un prêteur à déterminer si un acheteur est un bon ou un mauvais payeur, mais seulement après qu’un humain a passé un temps considérable à définir ce que signifient réellement les notions de « bon » et de « mauvais ». L’intelligence réside dans les données d’entraînement, et la constitution de ces données demande des années de travail. La plupart de ce qui était commercialisé comme de l’IA dans le domaine du SCF n’était, selon ses propres termes, qu’une prise de décision assistée, bénéficiant du bon habillage marketing.

Ce qui a changé depuis 2019

Trois changements sont intervenus dans le domaine de l’IA appliquée au financement commercial entre 2019 et 2026.

Premièrement, les données d’entraînement ont rattrapé leur retard. Les prêteurs exploitant depuis dix ans ou plus des plateformes unifiées couvrant l’affacturage, le financement sur actifs (ABL), le financement des créances et le SCF disposent désormais d’un historique suffisamment riche pour rendre l’apprentissage automatique véritablement utile. Affectation des paiements, priorisation du recouvrement de créances, détection des anomalies, classification des documents : tous ces cas d’usage sont désormais fiables, car les données sous-jacentes ont enfin atteint la profondeur requise. Les institutions disposant depuis longtemps d’environnements de données unifiés obtiennent généralement de meilleurs résultats en matière d’IA, car elles possèdent des historiques opérationnels plus riches et plus propres.

Deuxièmement, l’IA générative a élargi le champ d’action. Rédaction, synthèse, gestion de documents, analyse de contrats : tous ces domaines ont été transformés par des modèles linguistiques de grande envergure qui n’existaient pas en 2019. C’est à ce niveau que les gains de productivité sont réels et immédiats, et c’est là que la plupart des prêteurs concentrent leurs investissements en IA en 2026.

Troisièmement, la question de la rigueur est devenue plus complexe, et non plus simple. De nouveaux acteurs positionnent désormais des plateformes entières comme étant nativement conçues autour de l’IA, avec l’IA intégrée à chaque niveau de la chaîne de traitement du crédit. Le marketing est plus omniprésent que jamais. Mais la question sous-jacente soulevée par Laurent en 2019 reste celle qui importe : dans quelle mesure s’agit-il d’une véritable intelligence, et dans quelle mesure s’agit-il d’une prise de décision assistée enveloppée dans un habillage plus sophistiqué ?

Ce qui n’a pas changé

Le débat n’a pas évolué autant que la technologie.

En 2026, les forums du secteur restent divisés sur les mêmes questions : quelle est la place de l’IA, où sont ses limites, ce qui relève de la décision assistée ou de la décision autonome, et dans quelle mesure peut-on faire confiance à des modèles entraînés sur des données que le prêteur ne peut pas examiner entièrement. Les objections soulevées par l’audience du SCF Forum Europe en 2019 ressemblent étonnamment à celles que formulent les comités de crédit lors des conférences consacrées au financement commercial en 2026.

La raison est d’ordre structurel. L’IA dans le domaine du financement commercial n’est pas simplement un enjeu technologique. C’est aussi un enjeu lié aux données et à l’orchestration. Les prêteurs qui utilisent des systèmes fragmentés ne peuvent pas fournir à l’IA les données unifiées dont elle a besoin pour être fiable, quelle que soit l’intensité du discours marketing. Ceux qui exploitent des plateformes convergentes disposent des données nécessaires, mais doivent encore faire preuve de discernement pour déterminer où l’IA apporte une réelle valeur ajoutée et où l’intervention humaine reste indispensable.

Une leçon plus générale pour le secteur

L’évolution de l’IA dans le domaine du financement de la chaîne d’approvisionnement au cours des sept dernières années suggère que le secteur pourrait entrer dans une phase d’adoption plus pragmatique. Les attentes initiales étaient axées sur la disruption et le remplacement. L’expérience récente met davantage l’accent sur l’augmentation de la capacité, l’efficacité opérationnelle et l’amélioration progressive.

Plutôt que d’éliminer la prise de décision humaine, l’IA dans le financement commercial est de plus en plus déployée pour soutenir les analystes, les souscripteurs, les équipes opérationnelles et les chargés de clientèle en réduisant la charge de travail manuelle et en améliorant l’accès à l’information. En ce sens, les stratégies d’IA les plus durables pourraient s’avérer être celles qui se concentrent moins sur la nouveauté technologique et davantage sur la qualité des données, l’intégration des processus et la discipline institutionnelle.

L’enseignement plus large pour le marché est que l’adoption de l’IA dans le secteur financier ne sera probablement pas marquée par un tournant décisif unique. L’avantage concurrentiel dépendra de plus en plus d’investissements de long terme dans l’architecture des données, la gouvernance et la cohérence opérationnelle – des fondations nettement plus difficiles à construire que les interfaces d’IA elles-mêmes.

Perspectives d’avenir

Alors que les discussions se poursuivent dans le secteur du financement commercial en 2026, le débat porte moins sur l’importance de l’IA que sur la manière dont elle doit être mise en œuvre de manière responsable et efficace.

Les sept dernières années ont démontré à la fois le potentiel et les limites de l’IA dans le financement de la chaîne d’approvisionnement. La prochaine phase sera probablement façonnée non pas par les promesses les plus retentissantes, mais par les organisations capables de combiner des capacités technologiques avec des données de haute qualité, une gouvernance solide et des attentes réalistes quant aux domaines dans lesquels l’IA peut véritablement apporter de la valeur.

Auteurs:

Cet article revisite et développe l’analyse initiale publiée en 2019 par Laurent Tabouelle, DGD du Groupe CODIX. La présente version intègre des observations actualisées sur le secteur ainsi qu’une analyse contextuelle réalisée par Daniel Bielsa, Directeur de CODIX Espagne et Amérique latine.