Intégration de l'IA et du « no-code » dans les entreprises : navigation entre opportunités et contraintes...
Dans un monde où l’intelligence artificielle se déploie rapidement, beaucoup d'entreprises l'ont déjà intégrée dans leurs process, tiraillées entre les opportunités qu’elle procure et les contraintes qu’elle impose. Les solutions « no-code », bien que légèrement moins usitées, pourraient remplacer petit à petit les développeurs traditionnels. Une étude a été menée auprès de plus de 1 000 dirigeants et managers afin de mesurer leur perception de ce phénomène et ses conséquences sur leurs entreprises (Flashs / Hostinger.fr, enquête « Les dirigeants d'entreprises face aux défis de l'intelligence artificielle », mars 2024).
Dans le cadre professionnel, l'IA est utilisée par 83 % des répondants et le « no-code » par 71 % d'entre eux, de manière plus régulière pour l'IA.
Plus du quart des dirigeants et managers sondés estiment maîtriser ces technologies, 53 % d'entre eux se sont formés à l'IA et 42 % au « no-code ».
L’IA est surtout utilisée pour l’analyse des données et les prédictions, le service client, le marketing et la personnalisation de l’expérience client et les tâches administratives.
L'avantage commun associé à l'utilisation de l'IA et du « no-code » dans l'entreprise est la réduction des coûts ; l'inconvénient général est relatif à la confidentialité des données.
37 % des répondants affirment que la suppression de postes due à l’IA a été accompagnée par la création de nouveaux emplois, 27 % d'entre eux font état de créations nettes et 9 % de suppressions de postes uniquement.
Quant au « no-code », 43 % des sondés ont déjà remplacé des tâches ou projets confiés à des développeurs traditionnels par de telles solutions, surtout pour des cas spécifiques.
Les stratégies RH les plus citées pour relever ces nouveaux défis sont le recrutement de jeunes déjà familiarisés avec l’IA, le mentorat inversé et l'autoformation.
Un objectif : cerner le rapport des dirigeants d'entreprise à l'IA et au « no-code »
Avec l'essor rapide de l’intelligence artificielle, les entreprises sont aujourd’hui confrontées à de nouveaux défis technologiques cruciaux. Afin de mesurer l'ampleur de l'utilisation de l'IA et du « no-code » dans les entreprises, les opportunités qu’ils procurent (efficacité opérationnelle, réduction des coûts…) et les contraintes qu’ils imposent (en termes de formation, d’emploi ou encore de sécurisation des données), une étude a été menée début mars 2024 par l’institut Selvitys, pour le compte de l’agence Flashs, spécialisée en data, et de la société d’hébergement web Hostinger.fr, auprès de dirigeants et managers français.
Dans l'étude, l'IA correspond à des systèmes ou à des logiciels capables d'effectuer des tâches qui nécessitent habituellement l'intelligence humaine, telles que l'apprentissage, la compréhension du langage, la reconnaissance visuelle, la prise de décision, etc.
Le « no-code », quant à lui, fait référence à des plateformes et des outils qui permettent de créer des applications et solutions numériques sans écrire de code informatique traditionnel, rendant ainsi le développement technologique accessible à des non-programmeurs.
L'échantillon était composé de 1 005 dirigeants et managers d’entreprises de toutes tailles, issus de divers secteurs d'activité du secteur tertiaire : banque, assurance, commerce, distribution, édition, communication, multimédia, études et conseils, informatique, télécoms, services aux entreprises.
Place de l’IA et du « no-code » dans les entreprises
L'IA plus utilisée que le « no-code »
Une utilisation générale notable de l'IA, plus faible dans les TPE
L'enquête révèle que la maîtrise et la connaissance personnelle de l'IA, ainsi que son l'usage, sont loin d'être négligeables. Ainsi :
-76 % des dirigeants et managers sondés estiment être plus ou moins familiers avec cette technologie ;
-plus de 8 répondants sur 10 (83 %), et presque tous les jeunes de moins de 25 ans, ont déjà utilisé des IA génératives telles que ChatGPT, Claude, Copilot ou Bard dans le cadre professionnel, et près de 4 sur 10 (38 %) s’en servent toutes les semaines ou tous les jours, cette pratique étant largement plus répandue dans les PME (90 %) que dans les TPE (69 %) ;
-ils sont plus de 6 sur 10 (61 %) à dire que leur entreprise utilise aujourd’hui l’IA. Plus précisément, 35 % des TPE en font l’usage contre 75 % des grandes entreprises et 67 % des PME ;
-parmi les raisons d’utiliser l’IA, viennent en tête l’analyse de données et les prédictions (47 %), suivies du service client, avec les chatbots notamment (44 %), le marketing et la personnalisation de l’expérience client (37 %) complétant le podium, à égalité avec les tâches administratives. Sont ensuite cités la gestion de la chaîne d'approvisionnement et logistique (30 %), la sécurité informatique (24 %) et le processus de production (23 %).
Des outils « no-code » plutôt connus mais plus ou moins utilisés
L'utilisation du « no-code » suit les mêmes tendances que celle de l'IA, mais dans une proportion moindre. En effet :
-71 % des personnes interrogées (et 90 % des jeunes de moins de 25 ans) ont déjà utilisé des outils « no-code » tels que Notion, Zapier, Bubble dans le monde professionnel, dont 25 % régulièrement ou très régulièrement. Les PME et les ETI (respectivement 80 % et 83 %) les utilisent bien plus que les TPE (47 %) ;
-les outils ou plateformes « no-code » sont majoritairement connus mais pas forcément utilisés. Par exemple, 81 % des sondés connaissent les feuilles de calcul et super-docs (Notion, Airtable, Google Sheets…) mais seuls 51 % les utilisent. Il en est de même avec les constructeurs de sites et le commerce électronique (Wix, Hostinger, WordPress, Shopify…) (78 % les connaissent et 38 % les utilisent) ou encore les chatbots et l'assistance vocale (Landbot, VoiceFlow…) (la moitié de ceux qui les connaissent les utilisent).
Un niveau d'expertise en IA et en « no-code » très satisfaisant
Un sentiment de maîtrise de l'IA...
Plus du quart des dirigeants et managers sondés (28 %) affichent un niveau avancé ou expert en IA, les jeunes (40 % des 18-24 ans) plus que les seniors (12 % des 55- 64 ans) et les hommes plus que les femmes (34 % versus 21 %). Par ailleurs, 30 % d'entre eux estiment avoir un niveau intermédiaire. Le reste du panel, soit moins de la moitié des répondants (42 %), considère ne pas (ou ne pas suffisamment) connaître cette technologie.
... partagé s'agissant du « no-code »
26 % des dirigeants et managers interrogés voient leur niveau en « no-code » comme avancé ou expert, notamment les jeunes (30 % des 18-24 ans et 30 % des 25-34 ans) et les hommes (33 %). Par ailleurs, là aussi, 30 % d'entre eux estiment avoir un niveau intermédiaire. Les autres répondants (45 %) s'estiment débutants ou novices en la matière.
L'autoformation plebiscitée
S'agissant de l'IA, 53 % des répondants s'y sont formés, grâce à des formations certifiées (56 %) mais plus encore en suivant des tutoriels en ligne (79 %). Les jeunes se forment plus que les seniors (65 % des 18-24 ans et 67 % des 25-34 ans contre 31 % des 55-64 ans) et plus leur niveau d'expertise est élevé, plus les dirigeants et managers se forment (9 % des sondés n'ayant aucune expertise se forment à l'IA alors que 92 % ayant un niveau expert suivent des formations).
Quant au « no-code », l'écart se réduit entre formations certifiées et autoformation : 66 % des personnes se sont formées au « no-code » grâce à une formation certifiée et 73 % d'entre elles s'y sont formées elles-mêmes sur Internet (via des tutos, des blogs ...).
Quels sont les atouts et les obstacles de l'IA et du « no-code » en entreprise ?
Avantages et inconvénients associés à l'utilisation de l'IA dans l'entreprise
Les avantages...
Selon l'enquête, l'utilisation de l'IA dans l'entreprise procure les avantages suivants :
-pour 57 % des dirigeants et managers sondés, il s'agit de la capacité de l'IA à améliorer l’efficacité opérationnelle et la productivité de leur entreprise ;
-la réduction des coûts est citée par 48 % d’entre eux ;
-46 % des répondants mentionnent l’amélioration de l’expérience client ;
-34 % des dirigeants et managers sondés estiment que l'utilisation de l'IA permet d'innover en matière de produits et de services ;
-enfin, pour 21 % d'entre eux, elle constitue un avantage face à la concurrence.
... et les inconvénients
En revanche, les personnes interrogées sont, dans le même temps, confrontées à divers inconvénients, à savoir :
-le manque de compétences et d’expertise en interne (pour 48 % des sondés) ;
-les problèmes de sécurité et de confidentialité des données (36 %) ;
-la résistance des salariés au changement (citée par 33 % du panel) ;
-le coût élevé de la main d'œuvre (23 %) ;
-le risque d'une utilisation excessive par les salariés (17 %).
Bénéfices et limites des outils « no-code »
Les bénéfices...
Les dirigeants et managers sondés avancent les avantages suivants liés à l'utilisation des outils « no-code » dans leur entreprise :
-des coûts réduits (58 %) ;
-une rapidité de mise en œuvre (55 %) ;
-de la flexibilité et de la personnalisation (47 %) ;
-une facilité d'utilisation (42 %).
... et les limites
Cependant, ils mettent également en avant les limites suivantes :
-la sécurité des données (47 %) ;
-l'intégration avec d'autres systèmes (39 %) ;
-la dépendance à des fournisseurs tiers (32 %) ;
-les limitations techniques (29 %) ;
-les impacts sur l'innovation (23 %) ;
-les difficultés à trouver des compétences (21 %).
Le point de vue des auditeurs...
Méthodologie de l'étude
Une étude menée auprès de 120 auditeurs a révélé les enseignements suivants (Grant Thornton, université Paris Dauphine-PSL, étude « La place de l'intelligence artificielle dans les pratiques d'audit », juin 2022, https://www.grantthornton.fr/fr/insights/articles-et-publications/2023/la-place-de-lintelligence-artificielle-dans-les-pratiques-daudit-interne/ ).
Quelles sont les technologies utilisées par les auditeurs ?
Selon cette étude, les outils les plus utilisés sont les suivants :
-2/3 des répondants utilisent des outils de visualisation ;
-la moitié d'entre eux utilise des outils pré-paramétrés d'analyse de données ;
-46 % des répondants paramètrent eux-mêmes des scripts d'analyse de données.
Selon les utilisateurs, ces solutions permettent de mieux appréhender les risques, de repérer des anomalies, d'enrichir les constats et conclusions et de fournir des perspectives plus précises, tant sur les flux de transactions que sur les données de gestion et comptables de leurs clients. Le deep learning (utilisation de réseaux de neurones pour mimer le processus d'apprentissage du cerveau humain) n'est pas encore largement utilisé.
En substance, les outils liés à l'IA font partie du quotidien de la grande majorité (près de 60 %) des auditeurs, tandis que 13 % n'en ont jamais utilisé. Ces outils se concentrent principalement autour de l'exploration de données et du machine learning. Ils s’appuient, ainsi, sur des algorithmes qui peuvent traiter un ensemble significatif de données pour prédire des résultats et en tirer des conclusions. Les échantillons sont donc plus nombreux, plus fiables, et l’algorithme apprend progressivement de ses résultats.
Pour quelles opérations les technologies d'IA sont-elles utilisées ?
Les principaux outils d’IA sont fréquemment utilisés pour :
-la recherche d’anomalies ou d’atypies dans les processus, les contrôles, les schémas et écritures comptables (35 %) ;
-l’échantillonnage (33 %) ;
-le contrôle du fichier des écritures comptables (FEC) (30 %) ;
-le rapprochement de données (27 %).
Quels sont les freins au développement de l'IA dans le domaine de l'audit ?
Il s'agit, principalement, d'obstacles d'ordres financier et technique (pour 63 % des répondants). Au niveau technique, pour 73 % d'entre eux, l'utilisation de ces outils exige un investissement en temps important afin de bien comprendre l'architecture des données de l'entreprise et le fonctionnement des processus informatisés. En outre, constituent des obstacles significatifs le manque de compétences des auditeurs en systèmes d'information (SI) (66 %), l'insuffisance de connaissances sur les possibilités offertes par la data (65 %) ainsi que l'accès aux données (69 %), en raison de leur répartition dans différents systèmes. La qualité des données sources reste incertaine. Toutefois, les résultats illustrent une réelle appétence pour aller plus loin dans l’utilisation de l’IA.
S'agissant de l’audit interne, le coût d’amortissement des technologies qui lui sont nécessaires n'est, à ce jour, pas encore compensé par les gains de productivité générés par l'IA. Quant à l'audit externe, en revanche, tous les grands acteurs intègrent largement l'évolution technologique dans leurs processus métier.
Opportunités et risques liés à l'utilisation à l'IA
Le tableau ci-dessous présente les principales opportunités et les principaux risques liés à l'utilisation de l'IA cités par les répondants.
Retour d'enquête sur l'utilisation des technologies liées à l'IA dans l'audit financier
Opportunités
En % des répondants
Risques *
En % des répondants
Une fiabilité accrue des travaux et des conclusions (efficacité et optimisation de l’échantillonnage des tests, couverture des risques, en particulier d'analyse exhaustive des données et pertinence du plan d’audit et d’identification des risques)
84
Erreurs de paramétrage des scripts de contrôle pouvant conduire à des contacts erronés
79
Développement de l'audit en continu
78
Biais dans la sélection des données (définition des algorithmes)
70
Réduction de la durée des missions ou élargissement des périmètres par mission
65
Perte de maîtrise et de compréhension des résultats des audits compte tenu de la complexité ou du manque de transparence des outils (effet « boîte noire »)
60
Augmentation du périmètre des travaux pouvant être réalisés à distance
65
Remise en cause du jugement professionnel et/ou de l'esprit critique de l'auditeur
58
Évolution de la composition de l'équipe d'audit en termes de séniorité
55
Fusion des fonctions de contrôle et d'audit interne
30
* Les questions sur les risques d'audit induits par les technologies d'IA ont eu le plus faible taux de réponse (15 % en moyenne sur chacune des propositions).
L'amélioration de la fiabilité des travaux et de la productivité et le passage d'un audit périodique à des audits en continu permettent à l’auditeur d'être plus disponible pour l’analyse et d'apporter de la valeur ajoutée. Les résultats seront produits plus rapidement mais il sera toujours nécessaire de valider leur processus d’élaboration et de pouvoir les exploiter pour éclairer sur la maîtrise des risques. Ainsi, le véritable enjeu de l’IA pour les fonctions d’audit n’est pas de remplacer l’auditeur mais, petit à petit, de l’« augmenter ».
Les avis sont, en revanche, partagés quant à l’assistance que peut apporter l’IA à la rédaction des rapports d’audit. Seuls les auditeurs externes semblent y voir une opportunité, sans doute car leurs restitutions sont plus normées.
Enfin, ces technologies devraient avoir peu d’impact sur la taille des équipes d’audit : seuls 24 % des répondants prévoient une réduction des équipes.
Quel profil pour l'auditeur de demain ?
Il semblerait que le développement de l’IA ne bouleverse pas de manière très sensible le profil des auditeurs de demain. En effet, certains fondamentaux du métier demeurent :
-le travail en équipe ;
-la place des audits « terrain » ;
-l’internalisation des compétences d’audit dans les entreprises.
En revanche, les deux principales évolutions qui émergent de manière très nette dans la perception de l’auditeur de demain sont :
-sa solide culture de l’analyse de données (89 % des répondants) ;
-une séniorité accrue (50 %).
Des répercussions sur l'emploi plus inquiétantes pour le « no-code »
L'IA serait plus créatrice que destructrice d'emplois...
Pour les dirigeants et les managers sondés, les conséquences de l'utilisation de l'IA sur l'emploi dans leur entreprise sont les suivantes :
-les trois quarts (73 %) des dirigeants et managers indiquent que l’arrivée de l’IA a entraîné des répercussions sur l’emploi dans leur entreprise ;
-9 % d'entre eux précisent que des postes ont été supprimés sans que de nouveaux aient été créés ;
-si, dans 37 % des cas, la suppression de postes due à l’IA a été accompagnée par la création de nouveaux emplois, plus du quart (27 %) des répondants font état de créations nettes ;
-enfin, un quart également (26 %) précise qu’aucun effet sur l’emploi n’a été enregistré.
... mais les solutions « no-code » remplacent peu à peu les développeurs traditionnels
43 % des personnes interrogées ont déjà remplacé des tâches ou projets confiés à des développeurs traditionnels par des solutions « no-code » (11 % dans de nombreux cas et 32 % seulement pour quelques cas spécifiques). Cette tendance est plus marquée dans les PME (47 %) et les ETI (57 %) que dans les TPE (24 %). Par ailleurs, 28 % des sondés l'envisagent pour l'avenir.
Toutefois, lorsqu'un choix doit être effectué entre recourir à un développeur traditionnel ou utiliser un outil « no-code » pour mener à bien des projets, le recours à un développeur remporte le plus de suffrages (entre 40 % et 50 %, contre environ 20 % pour l'utilisation d'outils « no-code »). L'utilisation des deux solutions de manière complémentaire serait plus appréciable que le seul usage des outils « no-code ».
Les projets concernés sont le développement de workflows automatisés, de sites web et de portails, d’applications mobiles, les applications internes d’entreprise, de gestion de la relation client (CRM), les solutions de business intelligence (BI) et d'analyse de données et les solutions SaaS.
La stratégie RH idéale face aux nouveaux défis
Afin de répondre au besoin croissant de compétences dans ce secteur technologique qui évolue extrêmement rapidement, 75 % des dirigeants et managers interrogés plébiscitent le recrutement de jeunes déjà familiarisés avec l’IA (ce pourcentage variant très peu en fonction du genre, du statut ou de l'âge de la personne sondée) et, dans des proportions similaires, 73 % penchent pour le mentorat inversé.
Le mentorat inversé consiste à valoriser les savoirs des plus jeunes pour faire monter en compétences les salariés plus âgés.
Cette pratique recèle, aux yeux des répondants, plusieurs vertus. Ils sont, ainsi, 76 % à estimer que le mentorat inversé aide les générations à mieux communiquer et 71 % à penser qu’il crée une culture d’entreprise intergénérationnelle solide.
Toutefois, près de la moitié (48 %) des sondés pointent le risque d’une remise en cause du leadership des salariés plus âgés, un avis partagé tant par les plus jeunes (44 % des 18-24 ans et 54 % des 25-34 ans) que par les seniors (47 % des 45-54 ans et 42 % des 55-64 ans).
Enfin, 65 % des dirigeants et managers interrogés considèrent que l'autoformation (tutoriels...) est une stratégie RH idéale.
