--- title: "Finance d'entreprise : comment l'équipe finance de Délifrance a intégré l'IA dans ses tâches récurrentes | AI Makers" description: "Étude de cas Délifrance : deux semaines après la formation, environ 30 % des tâches récurrentes d'analyse et de reporting ciblées dans le programme étaient automatisées ou assistées par l'IA." url: "https://aimakers.fr/etudes-de-cas/delifrance" canonical: "https://aimakers.fr/etudes-de-cas/delifrance" language: fr category: "07 Proof" cluster: "formation" stage: "consideration" generated: 2026-10-16 source: "Contenu de la page publiée, extrait de son HTML rendu." --- [← Toutes les études de cas](https://aimakers.fr/etudes-de-cas) Agroalimentaire · Finance Adoption mesurée # Finance d'entreprise : comment l'équipe finance de Délifrance a intégré l'IA dans ses tâches récurrentes L'équipe finance de Délifrance partait d'un usage pratique de l'IA encore très limité. Les douze participants ont travaillé à repérer les tâches récurrentes où l'IA pouvait aider, à construire des méthodes réutilisables et à conserver les contrôles nécessaires sur les données et les résultats. Deux semaines après la formation, environ 30 % des tâches récurrentes d'analyse et de reporting ciblées dans le périmètre étaient automatisées ou assistées par l'IA. Le temps récupéré est estimé à environ 6 heures par semaine et par personne sur les usages travaillés. Cette dernière valeur reste une estimation opérationnelle, pas une mesure chronométrée ni un ROI financier audité. [Découvrir la formation IA en entreprise](https://aimakers.fr/formation-ia-entreprise) 12 personnes dans l'équipe finance formée ~30% estimation des tâches récurrentes d'analyse et de reporting ciblées, automatisées ou assistées par l'IA deux semaines après la formation ~6 h estimation par semaine et par personne de temps récupéré estimé sur les usages travaillés Avant ## La situation de départ 1. L'équipe disposait de peu de pratiques IA suffisamment structurées pour être réutilisées dans le travail quotidien. L'enjeu était donc moins l'accès aux outils que leur traduction en méthodes de travail fiables. 2. Les activités d'analyse et de reporting comportaient des tâches récurrentes pouvant être préparées, accélérées ou partiellement automatisées, mais leur détail ne peut pas être publié en raison de la confidentialité des données financières et des processus internes. 3. Une formation générique aurait peu de valeur si chaque participant repartait seulement avec quelques prompts. Le programme devait partir des tâches réellement exécutées par l'équipe et aboutir à des usages que chacun pouvait reprendre après la session. 4. Le périmètre exigeait aussi une frontière claire entre assistance et validation : une sortie produite ou préparée avec l'IA devait rester contrôlée avant d'entrer dans une analyse, un reporting ou une décision financière. Comment ## Le déroulé de la mission 1. Identifier avec l'équipe les tâches récurrentes où une assistance IA pouvait être testée sans déplacer la responsabilité métier. 2. Décomposer chaque tâche en entrées, étapes, sortie attendue et contrôles nécessaires. 3. Faire pratiquer les participants sur des usages proches de leur travail réel plutôt que sur des exercices génériques. 4. Transformer les essais utiles en méthodes réutilisables et transmissibles au sein de l'équipe. 5. Revenir sur l'usage après la formation afin de distinguer adoption réelle, automatisation partielle et simple expérimentation. 6. Présenter les gains de temps comme des estimations tant qu'ils ne sont pas mesurés par un dispositif de suivi dédié. Stack utilisée - Formation appliquée - Méthodes réutilisables - Automatisation assistée - Validation humaine - Suivi d'adoption Après ## Ce qu'on a construit 1. ### Former sur les tâches réelles de l'équipe finance La formation a été construite autour des activités récurrentes de l'équipe plutôt qu'autour d'une démonstration générale de l'IA. Les participants ont travaillé sur la décomposition d'une tâche, la préparation des données, la formulation des instructions, la vérification des sorties et la transformation d'un bon test en méthode réutilisable. [[Image : Équipe finance Délifrance réunie en salle pendant une formation IA animée par AI Makers]](https://aimakers.fr/images/case-studies/delifrance/training-proof.webp) Formation IA de l'équipe finance Délifrance, animée par AI Makers. 2. ### Distinguer automatisation, assistance et validation Tous les usages n'ont pas le même niveau d'autonomie. Certaines étapes peuvent être automatisées, d'autres seulement préparées ou accélérées par l'IA. La validation finale des analyses et reportings reste du ressort de l'équipe finance. Cette distinction évite de présenter une tâche assistée comme entièrement automatisée. 3. ### Passer de la session à des usages récurrents en deux semaines Deux semaines après la formation, environ 30 % des tâches récurrentes d'analyse et de reporting identifiées dans le périmètre étaient automatisées ou assistées par l'IA. Ce pourcentage décrit les tâches ciblées dans le programme, pas l'ensemble du travail de la fonction finance. 4. ### Mesurer le temps récupéré sans transformer une estimation en ROI Le temps récupéré est estimé à environ 6 heures par semaine et par personne sur les usages travaillés. Ce chiffre est présenté comme une estimation opérationnelle. Il n'est ni une mesure chronométrée de chaque tâche, ni une économie financière garantie. 5. ### Conserver la confidentialité des cas financiers Les exemples détaillés manipulés pendant la formation ne sont pas publiés. Le cas expose le type de changement observé, les volumes de personnes et les mesures d'adoption autorisées, sans reproduire de données financières ou de processus internes confidentiels. Ce qu'on a appris Le suivi à deux semaines porte sur ce que l'équipe a réellement intégré à ses tâches récurrentes. Environ 30 % des tâches récurrentes d'analyse et de reporting ciblées étaient déjà automatisées ou assistées. La formation devient opérationnelle lorsque l'équipe sait reproduire la méthode sur ses propres tâches, tout en conservant des contrôles sur les données et les résultats. Ce que ce cas démontre ## Les capacités AI Makers mises en œuvre - Adoption mesurée ### Formation IA en entreprise Former l'équipe finance sur ses tâches réelles, structurer des usages réutilisables et mesurer leur adoption dans le travail quotidien. [Découvrir notre approche : Formation IA en entreprise →](https://aimakers.fr/formation-ia-entreprise) - Déploiement prévu · octobre 2026 ### Automatisation des processus financiers Après le travail réalisé avec l'équipe finance, AI Makers démarre à partir d'octobre 2026 un premier périmètre d'automatisation de processus financiers. [Découvrir notre approche : Automatisation des processus financiers →](https://aimakers.fr/automatisation-ia-workflow) ## Les questions qu'on nous pose sur ce type de mission **Comment rendre une formation IA utile à une équipe finance ?** En partant des tâches réellement exécutées par l'équipe. Dans ce cas, la formation a travaillé la décomposition des tâches, la préparation des entrées, les instructions données au modèle, les contrôles de sortie et la transformation d'un test utile en méthode réutilisable. **Que signifie le chiffre de 30 % chez Délifrance ?** Deux semaines après la formation, environ 30 % des tâches récurrentes d'analyse et de reporting ciblées dans le programme étaient automatisées ou assistées par l'IA. Ce chiffre ne signifie pas que 30 % de toute la fonction finance a été automatisée. **Les 6 heures par semaine et par personne sont-elles un gain mesuré ?** Il s'agit d'une estimation opérationnelle du temps récupéré sur les usages travaillés. Elle ne provient pas d'un chronométrage exhaustif et ne doit pas être transformée en ROI financier garanti. **Peut-on utiliser l'IA sur des données financières sensibles ?** Le choix dépend du type de donnée, de l'outil utilisé, des règles de l'entreprise et des contrôles en place. Dans cette étude, les exemples financiers détaillés ne sont pas publiés et les sorties restent soumises à validation humaine. **Une formation suffit-elle pour obtenir de l'adoption ?** Pas automatiquement. Le programme doit produire des usages que les participants peuvent reprendre dans leur travail, puis observer ce qui est réellement réutilisé après la session. Le suivi à deux semaines a servi ici à distinguer expérimentation et adoption opérationnelle. Ressources ## Pour aller plus loin - [Addictest étudiants placés à l'étranger depuis 2015 ](https://aimakers.fr/etudes-de-cas/addictest) - [Sage d'aucune présence GEO mesurable à une visibilité GEO mesurable sur le périmètre suivi ](https://aimakers.fr/etudes-de-cas/sage-geo) - [Formation IA en entreprise Former les équipes sur leurs tâches réelles, structurer des usages réutilisables et mesurer l'adoption après la formation. ](https://aimakers.fr/formation-ia-entreprise) ## Votre entreprise fait face au même problème ? Former les équipes sur leurs tâches réelles, structurer des usages réutilisables et mesurer l'adoption après la formation. > « AI Makers a rendu le GEO compréhensible et exploitable par nos équipes métiers. Leur capacité à comprendre rapidement les enjeux business et à traduire des sujets techniques en recommandations actionnables a clairement fait la différence. Un partenaire sérieux et pédagogue. » Mickaël Mina · Directeur IA · Sage [Découvrir Formation IA en entreprise](https://aimakers.fr/formation-ia-entreprise)