Du point de vue du directeur financier, lorsqu'il s'agit de la mise en œuvre d'agents IA, la première pensée qui vient souvent à l'esprit n'est pas "de combien cette efficacité peut-elle être améliorée", mais plutôt une phrase : cette chose pourrait devenir incontrôlable.

La raison est très simple. Dès que l'agent IA commence à traiter des tâches pour l'équipe, sa logique de dépense est complètement opposée à celle des humains — fréquence élevée, petites dépenses dispersées, facturation en fonction de l'utilisation ; il va simultanément faire appel à plusieurs outils, plusieurs sources de données, plusieurs services cloud ; pour augmenter ses chances de succès, il va sans cesse expérimenter, réessayer, changer de solution. Si l'on jette ces coûts directement dans les dépenses existantes du département ou sur la facture de la carte de crédit de l'entreprise, cela semble simplifier la gestion, mais en réalité, cela crée une mine de problèmes de gouvernance financière — classification des coûts désordonnée, responsabilité floue, prévisions budgétaires dérapant, coûts d'audit par échantillonnage en hausse.

En réalité, la solution du CFO est encore plus directe : reconnaître dès le départ qu'il s'agit d'un nouveau centre de coûts, et allouer un budget spécifique à l'agent IA. Ce n'est pas le laisser dépenser à tort et à travers, bien au contraire, c'est intégrer un nouveau type de dépense, souvent étranger, dans un cadre budgétaire contrôlable.

En ce qui concerne la planification budgétaire, le plus grand défi pour le CFO est l'"imprévisibilité". La raison pour laquelle les coûts traditionnels peuvent être bien budgétisés, c'est que la plupart des dépenses ont une structure fixe (location de bureau, salaires de l'équipe, frais annuels de systèmes), ou sont soumises à un processus d'approbation qui peut contrôler (procédures d'achat, cycles de contrat, délais de paiement des fournisseurs).

Les dépenses liées aux agents IA suivent une logique totalement différente : très flexible, elles peuvent également subir des ajustements structurels en fonction de la stratégie commerciale, du choix du modèle, de la combinaison d'outils. Aujourd'hui, on utilise une API de données, la semaine suivante, on en trouve une autre moins chère et on bascule ; aujourd'hui, on exécute une tâche d'inférence dans le cloud, le mois prochain, on veut tester l'efficacité des coûts sur un nœud en périphérie ; aujourd'hui, on diffuse une publicité sur la plateforme A, demain, pour augmenter la conversion, on essaie la plateforme B — ces dépenses ne concernent pas seulement le montant, mais aussi la façon dont la composition des coûts évolue. Cela représente un véritable défi pour le système traditionnel de gestion budgétaire.