IA dans les DAF françaises : budgets en hausse de 35 %, résultats encore rares

Les DAF françaises augmentent leurs dépenses en IA plus rapidement que leurs homologues américaines et britanniques — +35 % en moyenne. Mais plus de huit organisations sur dix n’ont pas encore mesuré de retombées concrètes. Le principal frein n’est pas technologique.

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Le OneStream Forward Finance Index, publié le 13 octobre 2026, repose sur 1 300 entretiens menés auprès de directeurs financiers et de responsables financiers de niveau équivalent en France (300), aux États-Unis (500) et au Royaume-Uni (500), dans des entreprises dont le chiffre d’affaires se situe entre 500 millions et plus de 10 milliards de dollars. C’est la première édition de cet indice.

Un investissement fort, des résultats encore rares

Les DAF françaises prévoient une hausse de 35 % de leurs dépenses moyennes en IA — le taux le plus élevé des trois marchés étudiés. Malgré cela, seules 14 % des organisations françaises déclarent que l’IA a un impact significatif sur la valeur de l’entreprise et la prise de décision. Plus de huit sur dix n’ont pas encore constaté de retombées mesurables de leurs investissements.

Sur l’ensemble des répondants, seules 6 % des organisations atteignent le statut de Forward Finance Leaders, défini par de solides performances dans les cinq dimensions évaluées par l’indice. En France, 55 % des organisations sont classées Followers — le niveau le plus bas — contre 52 % en moyenne sur les trois marchés.

Les premières mesures positives existent cependant. En France, 85 % des organisations font état d’améliorations mesurables grâce à l’IA dans la prévision et la planification, contre 76 % au Royaume-Uni et 75 % aux États-Unis. Parmi elles, 73 % estiment que l’IA a amélioré leur processus de prise de décision.

Le problème est dans les équipes et les données, pas dans le logiciel

L’indice identifie deux points de fragilité structurels : les compétences des collaborateurs et la fiabilité des données.

Sur les compétences : 82 % des responsables financiers français citent la maîtrise de l’IA comme premier besoin en formation — contre 70 % aux États-Unis et 73 % au Royaume-Uni. Seules 17 % des organisations françaises disposent d’un programme de développement des compétences en IA pleinement intégré. Seules 61 % estiment que leur stratégie RH est alignée sur leurs ambitions IA, contre 68 % aux États-Unis et 73 % au Royaume-Uni. Et 70 % considèrent que l’absence de préparation de leurs équipes risque de compromettre la pertinence de leur organisation d’ici cinq ans. La réponse majoritaire n’est pas le recrutement externe : 74 % prévoient de former leurs équipes en place.

Sur les données : seules 55 % des organisations françaises estiment que leurs données non financières sont aussi fiables que leurs données financières. Et seules 42 % déclarent que les données utilisées dans leurs rapports financiers sont entièrement transparentes. C’est le seuil en dessous duquel l’IA devient un amplificateur d’erreurs plutôt qu’un outil d’analyse.

Des enjeux financiers chiffrés

Les directions financières françaises estiment que les risques évités grâce aux analyses financières et aux signaux d’alerte précoce ont représenté, sur un an, une valeur moyenne de 12,5 millions de dollars de pertes potentielles évitées. Pourtant, seules 17 % d’entre elles considèrent leurs capacités dans ce domaine parmi les plus avancées.

L’intégration Finance-IT, annoncée mais non réalisée

72 % des responsables financiers français déclarent que finance et informatique agissent comme des partenaires stratégiques. Mais seules 15 % disposent d’une feuille de route commune intégrant des KPI partagés et une responsabilité conjointe. 78 % anticipent une fusion des deux fonctions au sein d’une même entité de pilotage d’ici cinq ans. Seules 61 % estiment être prêtes à évoluer dans cette direction aujourd’hui.

« Les budgets progressent plus rapidement que les compétences et les données nécessaires pour soutenir et déployer ces technologies à grande échelle. Les équipes qui ne sont pas en mesure de retracer l’origine de leurs données ou de remettre en question les résultats produits par l’IA risquent d’automatiser des décisions erronées à l’échelle de l’entreprise », déclare Tom Shea, fondateur et CEO de OneStream.