Le directeur financier, Dan Dern, fait du service financier d’Adobe un terrain d’essai précoce pour l’IA des agents. Des agents logiciels autonomes peuvent être utilisés pour prédire les résultats, analyser des contrats et même répondre à des centaines de milliers d’e-mails.
Cet effort reflète la stratégie plus large d’Adobe autour de l’IA des agents. La société permet aux clients de choisir un modèle et de le combiner avec leurs propres données et celles d’Adobe pour orienter les agents vers des résultats commerciaux spécifiques.
En interne, Dern, qui est également responsable de la technologie, de la sécurité et des opérations, adopte une approche similaire en matière de finances. L’idée est de combiner des capacités basées sur des règles et gourmandes en données avec l’IA pour aider les pilotes à passer rapidement à la production, le tout au sein d’une structure où la finance, l’informatique et la sécurité relèvent d’un seul leader. « Il n’y a pas de place pour faire des compromis sur la précision », ajoute-t-il. C’est pourquoi Adobe investit dans les données structurées et dans la gouvernance pour l’aider à réagir rapidement sans sacrifier la précision, explique-t-il.
L’essor de l’IA remodèle rapidement le leadership d’entreprise, accélérant le turnover et élevant les dirigeants capables de fournir des résultats rapides et tangibles. Même les dirigeants de longue date sont confrontés à une pression croissante de la part des investisseurs pour qu’ils soient proactifs en matière d’IA. Les récents changements de direction, notamment le départ annoncé du PDG d’Adobe, Shantanu Narayan, mettent en évidence le peu de patience du marché face aux hésitations perçues. Dans le même temps, Adobe a annoncé que le chiffre d’affaires annuel de ses produits axés sur l’IA a plus que triplé d’une année sur l’autre au cours du premier trimestre de l’exercice 2026, qui s’est terminé le 27 février. Dans les entreprises Fortune 500, cette dynamique crée un nouveau terrain d’essai interne où les dirigeants sont jugés sur l’efficacité et la rapidité avec lesquelles ils déploient l’IA pour stimuler la croissance, l’efficience et l’innovation.
Utilisation de l’IA en finance
Dans le domaine financier, Dern classe l’utilisation de l’IA en trois catégories : la prédiction, la détection des anomalies et la productivité générale.
Pour la prédiction, l’IA révèle des modèles et des signaux dans les données qui sont difficiles à détecter rapidement par les humains, explique-t-il. Les agents de détection d’anomalies signalent des performances étonnamment fortes ou faibles, « quelque chose qui peut se perdre dans un océan de données », permettant aux institutions financières d’intervenir plus rapidement, dit-il.
Mais Dern affirme que les meilleurs exemples aujourd’hui se situent dans le domaine de la productivité, citant trois cas d’utilisation :
1. Extraire des informations d’un PDF
L’un des cas d’utilisation les plus développés concerne les collections de « conteneurs » d’informations : des fichiers PDF tels que des dossiers d’investisseurs, des rapports trimestriels, des recherches d’analystes, etc. Les équipes financières utilisent les espaces PDF d’Adobe pour charger des documents dans un espace de travail numérique partagé et utilisent des assistants d’IA d’agent pour faire apparaître des thèmes, des informations et des files d’attente de messagerie en quelques minutes au lieu de quelques heures.
Une étude récente de Forrester TEI a révélé que l’assistant d’IA d’agent d’Acrobat améliore de 45 % l’efficacité de la synthèse et de l’analyse des documents. Dern affirme que c’est important car « les informations du monde vivent dans des fichiers PDF » et il existe une IA qui transforme le contenu statique en informations utilisables.
2. Réduisez de moitié le temps d’examen des contrats
Adobe utilise également l’IA des agents pour réviser les examens des contrats dans les fonctions financières et d’approvisionnement, notamment l’assurance des revenus, les opérations contractuelles, l’exécution des produits et la gestion des fournisseurs. Au lieu de demander à un expert financier d’examiner chaque clause, un assistant IA analyse des milliers de contrats, met en évidence les clauses pertinentes pour chaque fonctionnalité et signale les clauses non standard.
Ce système a réduit les délais de révision d’environ la moitié, accélère les révisions individuelles et permet à l’équipe d’interroger l’ensemble du référentiel de contrats. Par exemple, Dern affirme qu’ils peuvent désormais identifier les contrats qui incluent des fonctionnalités d’annulation automatique ou des fenêtres d’ajustement des devises. Adobe a construit le premier prototype en avril 2024 et a commencé à intégrer les équipes en janvier 2025.
3. Automatisation de la boîte de réception « commune »
Le troisième domaine est la « boîte de réception commune » qui gère une grande quantité de courrier électronique interne et externe. Il s’agit d’une adresse partagée pour les questions des ventes, des finances et des fournisseurs. Adobe a introduit un assistant d’agent AI qui balise, priorise, achemine et répond automatiquement aux e-mails lorsque les conditions sont remplies. Les requêtes courantes incluent les problèmes de facturation des fournisseurs et les questions standard sur le score de crédit envoyées de Salesforce à Treasury.
« Rien qu’en 2025, le système a répondu automatiquement à environ 300 000 e-mails répartis dans 19 boîtes de réception, économisant ainsi plus de 5 000 heures de travail manuel et permettant à notre équipe de se concentrer sur des problèmes plus complexes », explique-t-il. La construction de cet outil a pris environ six mois. Les équipes bêta commenceront à l’utiliser vers août 2024, avec un déploiement complet en janvier 2025.
Le gain, souligne-t-il, ne réside pas dans les licenciements, mais dans la capacité d’évoluer plus efficacement à mesure que Adobe se développe.
Une idée populaire, en préparation depuis une décennie.
Dern fait remonter ces cas d’utilisation financière au long parcours d’Adobe en matière d’IA et à son pipeline d’idées ascendantes. L’entreprise investit dans l’apprentissage automatique et l’IA depuis plus d’une décennie. Initialement, l’objectif était de comprendre les modèles d’utilisation des clients et d’intégrer des informations intelligentes au produit. Ce travail a jeté les bases de l’IA générative et agente.
De nombreuses applications intéressantes, dit-il, proviennent d’une « analyse plus approfondie de l’organisation » et de la demande aux employés de savoir où l’IA peut éliminer les frictions ou faciliter leur travail. Il y a plus d’idées que de capacités, c’est pourquoi les équipes donnent la priorité aux idées ayant le plus grand impact.
Lorsqu’il décide de donner son feu vert à un investissement dans l’IA, Dern se concentre sur la vélocité d’une organisation ou sur la capacité des fonctions de back-office à suivre l’innovation produit plus rapide. Si le secteur financier n’adopte pas l’IA, affirme-t-il, elle risque de devenir un « limiteur de croissance ».
Les dépenses réelles ne sont pas si élevées, a-t-il ajouté. Une grande partie du travail implique une gestion du changement et une refonte des processus, superposés à la technologie Adobe.
Le point de vue de Dern sur la gestion du changement est cohérent avec les nouvelles recherches de McKinsey. Pour tirer pleinement parti de l’IA, les organisations doivent « aller au-delà d’une approche fragmentaire et mener une double transformation technologique et organisationnelle, notamment en repensant la manière dont le travail est effectué à travers les fonctions et les flux de travail », indique le rapport. Nos résultats montrent que 88 % des organisations interrogées expérimentent actuellement l’IA, mais que moins de 20 % déclarent des résultats tangibles en termes de revenus.
Comment l’IA va changer votre travail
Le flux de travail de Dern repose principalement sur l’IA pour générer des informations. Avant les bénéfices, son équipe charge des rapports de recherche préalables sur les bénéfices, des documents Adobe et des notes de collègues dans un espace de travail alimenté par l’IA pour faire apparaître les thèmes et les questions que les investisseurs anticipent.
Exécutez ensuite votre script et votre préparation aux questions-réponses dans un modèle avec des garde-fous pour tester si votre message s’aligne sur ces thèmes et demandez : « Si j’étais un investisseur, quels seraient mes principaux points à retenir ? »
Il estime que l’utilisation de l’IA pour valider l’intuition et améliorer la façon dont Adobe communique avec le marché contribuera à vérifier la clarté et la cohérence.
