Workiva révèle des erreurs d’IA dans le reporting financier

Workiva mesure les erreurs d’IA

Workiva publie les résultats de son 2026 Midyear Executive Benchmark Survey, mené auprès de 2 272 professionnels de la finance, des risques et du développement durable, dont 847 dirigeants de niveau C, en Amérique du Nord, en Amérique latine, en Europe et dans la région Asie-Pacifique. L’enquête a également interrogé 367 investisseurs institutionnels d’entreprises basées en Amérique du Nord et au Royaume-Uni.

Le résultat central révèle un décalage entre la confiance affichée par les dirigeants et les incidents détectés. 84 % des cadres interrogés se disent au moins plutôt confiants dans l’exactitude des résultats produits par l’IA sans revue humaine. Pourtant, 26 % indiquent que des audits internes ont identifié des erreurs générées par l’IA qui avaient atteint des publics externes ou des membres du conseil d’administration.

La qualité des données freine l’IA

Les dirigeants associent largement les limites de l’IA à la qualité des données disponibles. Seuls 11 % estiment que leurs données sont suffisamment fiables pour être utilisées par l’IA. Pour 27 %, la mauvaise qualité des données a fortement bloqué le déploiement de l’IA dans des flux de travail clés. Elle a également eu un impact au moins modéré sur l’utilisation de l’IA dans les rapports financiers et de durabilité pour 71 % des répondants.

Les investisseurs institutionnels partagent ces inquiétudes : 89 % se disent préoccupés par l’exactitude des contenus générés par l’IA dans les communications financières des entreprises. Selon Workiva, des données faibles ou impossibles à vérifier pourraient progressivement fragiliser la crédibilité auprès des parties prenantes. Les organisations qui ne répondent pas à ces préoccupations risqueraient ainsi de perdre du terrain face à des concurrents plus avancés.

Les dirigeants réclament des contrôles

À mesure que les usages de l’IA progressent et que les agents gagnent en autonomie, les cadres interrogés jugent nécessaires des infrastructures spécialisées pour encadrer les résultats produits. 49 % déclarent qu’ils continueront à avoir besoin de systèmes de référence, comme les grands livres comptables. 45 % citent des logiciels permettant la traçabilité et l’audit, tandis que 55 % mentionnent des plateformes capables de gérer les agents et les flux de travail automatisés.

Pour Barbara Larson, directrice financière de Workiva, la confiance dans l’IA sans contrôle de la qualité des données constitue « une responsabilité, pas une stratégie ». Jason Darby, directeur financier d’Amalgamated Bank, estime de son côté qu’une IA générique ne suffit pas pour le reporting financier : les investisseurs, les régulateurs et les conseils d’administration attendent des réponses vérifiables. Les deux dirigeants mettent en avant des outils reposant sur des données gouvernées et auditables, associés au jugement humain.