71% des experts-comptables ont déjà testé au moins un outil d'IA générative. 11% seulement l'ont vraiment intégré à leurs processus.

Le premier chiffre vient des travaux Data & IA du Conseil national de l'Ordre. Le second, du baromètre Data/IA du SIC. Entre les deux, il y a 60 points, et toute la difficulté de la profession en ce moment.

Tout le monde a testé. Presque personne n'a franchi la marche. Cette édition parle de cette marche : ce qu'elle est vraiment, et pourquoi elle bloque.

Vincent Lacomme, expert-comptable et formateur IA, appelle 2026 "l'année de vérité". Son constat de terrain : sur trois ans, les gains de productivité sont restés modestes, de l'ordre de 3 à 4%, et une large part des projets n'a produit aucun retour sur investissement.

La raison n'est pas l'outil. La plupart des cabinets ont organisé une sensibilisation, testé deux ou trois cas d'usage, puis se sont arrêtés là. La dernière marche, celle qui sépare l'expérimentation de l'industrialisation, presque personne ne la monte.

Et cette marche ne se joue pas sur le logiciel. Elle se joue sur trois choses bien moins spectaculaires.

C'est la phrase qui revient partout. Yann Bodic, directeur de la transformation numérique chez Cerfrance Côtes d'Armor, la résume sans détour : "si la donnée en entrée est mauvaise, alors la donnée en sortie sera mauvaise."

Le même message remonte de partout cette semaine. D'une fiduciaire suisse qui prépare l'industrialisation par l'IA : l'écart structurel viendra de la normalisation de la donnée, pas de la technologie. D'un cabinet francilien en plein chantier e-facture : la qualité de la donnée extraite est le socle de tout usage IA à venir. Thomas Gazquez, cofondateur de Finthesis, le dit autrement : "le déterminant, c'est le contexte qu'on va donner à l'IA". Contexte complet, IA précise. Contexte diffus, l'IA décroche.

Chez Cerfrance, la recherche documentaire passe par un assistant qui traite plus de 2 500 requêtes par mois avec moins de 1% de réponses erronées. La condition, posée noir sur blanc : avoir d'abord structuré son référentiel. Sans ce travail préalable, le même outil aurait déçu.

Aucun des retours terrain ne décrit une IA laissée seule face au client. Aucun.

Christian Taltas, responsable IA et produit chez Cegid, prévient que l'IA générative reste "de la statistique, pas de l'intelligence", et qu'elle ne dispense jamais du contrôle. Arthur Waller, chez Pennylane, situe le vrai impact à venir dans la révision des comptes, mais c'est précisément là que le jugement compte le plus. Idriss Belloucif, associé chez RSM France, est le plus net : chez eux, aucune réponse n'est transmise à un client sans intervention humaine claire. Sa conviction : "ce qui fera la différence demain, ce ne sera plus la technicité, ce sera la manière dont on accompagnera nos clients."

L'IA débroussaille, puis rend la main. Elle signale une anomalie sur un FEC sans la qualifier. Elle prépare un compte-rendu que le collaborateur ajuste. Le jour où elle décide à ta place, ce n'est plus un gain, c'est un risque.

40% des cabinets déclarent avoir mis en place un processus de gouvernance des données. 27% seulement l'ont formalisé par écrit. Et depuis février 2025, la formation à l'IA n'est plus une option : le règlement européen sur l'IA impose une exigence de maîtrise de l'IA à toute organisation qui en déploie.

Traduction : la marche vers l'industrialisation passe aussi par de l'écrit. Qui utilise quel outil, sur quelles données, avec quelle validation. Sans ce cadre, l'usage reste artisanal et difficile à défendre.

La bonne nouvelle, c'est que la marche n'est pas une question de budget logiciel. C'est une question d'ordre :

Les éditeurs, eux, accélèrent. ComptaTech cette semaine l'a montré, l'IA passe "de la suggestion à l'action". Mais un cabinet qui n'a pas franchi ces trois marches n'industrialisera pas, quel que soit l'outil qu'on lui vend. La techno avance plus vite que la capacité des cabinets à l'absorber, et c'est exactement là que se creuse la profession à deux vitesses dont parle Lacomme : entre ceux qui structurent leurs données depuis dix ans et ceux encore largement sur papier.

Une dernière chose, en filigrane de tous ces témoignages : la question de la souveraineté des données monte. Yann Bodic la soulève pour ses clients agricoles, d'autres font le choix de modèles européens. On y reviendra dans une prochaine édition.

Pour cette semaine, retiens juste ça : 71% ont testé, 11% ont franchi la marche. La différence, ce n'est pas l'IA. C'est ce que tu fais avant de la brancher.

À mardi,

Julien

Sources institutionnelles et études

Sources humaines et témoignages (déclarations publiques)

Documentation et contexte

Données contextuelles Saisie Zéro