Pour un cabinet d’expertise comptable, l’IA n’a de valeur que si elle est traçable, explicable et auditée. Voici comment passer de la boîte noire à l’IA de confiance.
IA de confiance : le vrai enjeu pour les cabinets comptables
En 2025, plus de 70 % des directions financières européennes déclarent tester au moins un outil d’IA dans leurs processus. Pourtant, chez beaucoup d’experts-comptables, les mêmes freins reviennent : peur de l’erreur, crainte du régulateur, inquiétude sur la confidentialité des données clients.
Voici le vrai problème : la plupart des solutions d’IA pour la comptabilité fonctionnent comme une boîte noire. Elles « sortent » un résultat, mais personne n’est capable d’expliquer comment on y est arrivé. Pour un cabinet français soumis au code de déontologie, au contrôle qualité et au regard de l’Ordre, c’est tout simplement intenable.
La bonne nouvelle, c’est qu’un autre modèle est en train d’émerger : la boîte de verre (glass box). C’est exactement l’orientation prise par NetSuite avec « NetSuite Next », et c’est très éclairant pour tous les cabinets qui veulent adopter l’IA sans sacrifier la confiance, l’audit et la conformité.
Dans cette série « L’IA pour les Experts-Comptables Français », ce billet se concentre sur un sujet clé : comment concevoir une IA de confiance pour la comptabilité, inspirée de l’approche “glass box” de NetSuite.
1. De la boîte noire à la “boîte de verre” : pourquoi ça change tout pour un cabinet
Pour un cabinet comptable, une IA n’a de valeur que si ses résultats peuvent être expliqués, tracés et défendus devant un client, un CAC ou l’administration fiscale.
Une IA boîte noire :
- propose un schéma d’écriture comptable,
- détecte une anomalie dans une liasse,
- suggère un indicateur de performance…
…mais ne permet pas de répondre clairement à la question : « Sur quelles données et quel raisonnement te bases-tu ? »
L’approche “glass box” présentée par NetSuite repose sur l’idée inverse :
Chaque action d’un agent IA doit être visible, traçable et justifiable, comme le travail d’un collaborateur.
Application concrète pour un cabinet
Dans un environnement « boîte de verre », l’IA qui :
- classe une facture fournisseur dans un compte particulier, documente :
- la facture source,
- les règles de comptabilisation appliquées,
- les opérations similaires déjà validées par le cabinet.
- propose un reclassement en fin d’exercice, affiche :
- les écritures impactées,
- la logique (concordance avec un plan de comptes interne, seuils de matérialité, règles fiscales),
- le niveau de confiance de la recommandation.
Résultat : votre équipe peut vérifier, corriger et apprendre de l’IA, au lieu de la subir.
2. La structure des données, fondation d’une IA fiable en comptabilité
L’élément le plus intéressant dans l’exemple de NetSuite, ce n’est pas seulement l’IA. C’est la manière dont les données sont structurées.
NetSuite met en avant un modèle de données unique qui relie :
- la comptabilité et la finance,
- le CRM,
- le commerce,
- les RH.
Pour un cabinet, la logique est la même : plus vos données sont structurées, plus l’IA peut être précise et explicable.
Pourquoi les LLM “généraux” montrent vite leurs limites
Les grands modèles de langage (LLM) généralistes sont très forts sur le texte libre, mais beaucoup moins à l’aise sur :
- la rigueur des schémas d’écritures,
- les subtilités d’un plan comptable français,
- les exceptions fiscales propres à certains régimes.
Ils « raisonnent » sur des phrases, pas sur des liens explicites entre pièces, écritures, comptes, journaux et liasses.
Ce que doit faire une IA sérieuse pour un cabinet
Une IA orientée cabinet comptable devrait :
- travailler avant tout sur des données structurées : journaux, balances, grands livres, écritures, pièces justificatives indexées ;
- maintenir un graphe de connaissances du client :
- relations clients/fournisseurs,
- habitudes de classement,
- plans de comptes par secteur,
- règles spécifiques (seuils d’immobilisation, traitements TVA, etc.) ;
- produire des recommandations reliées directement à ces données.
C’est exactement l’avantage que met en avant NetSuite : son IA ne nage pas dans du texte flou, elle exploite un modèle de données structuré. Pour un expert-comptable, c’est le point de départ d’une IA fiable.
3. Gouvernance, rôles et permissions : traiter l’IA comme un collaborateur
NetSuite a fait un choix très simple, mais incroyablement pertinent : les agents IA suivent le même modèle de gouvernance que les humains.
Autrement dit, une IA dans l’ERP :
- a un rĂ´le (assistant comptable, contrĂ´leur, etc.),
- respecte des permissions (lecture seule, proposition, validation impossible),
- suit des règles d’escalade (un humain doit valider certains seuils ou opérations sensibles).
Comment transposer cela dans un cabinet français
Pour un cabinet, cette logique peut se traduire par un cadre très concret :
-
Définir des zones “sans risque” pour l’IA
- Rédaction d’e-mails de relance clients,
- Reformulation de commentaires pour un rapport de gestion,
- Explications pédagogiques de certaines règles fiscales.
-
Cadrer strictement les opérations sensibles
- Saisie d’écritures : l’IA propose, un collaborateur valide,
- Clôture de période : IA autorisée uniquement à signaler des anomalies,
- Déclarations TVA / liasse fiscale : IA cantonnée au rôle d’assistant (pré-contrôles, contrôles de cohérence).
-
Tracer qui fait quoi
- Chaque proposition de l’IA est horodatée,
- reliée au modèle ou à l’agent IA concerné,
- et au collaborateur qui l’a acceptée, modifiée ou refusée.
NetSuite intègre tout cela nativement dans son ERP avec une logique de “governance by design”. Pour un cabinet qui choisit d’autres outils, l’enjeu est identique : exiger cette même granularité de gouvernance.
4. Auditabilité de l’algorithme : ce que les cabinets devraient exiger
L’audit fait partie de l’ADN de l’ERP. NetSuite étend simplement cette culture à l’IA : chaque action des agents IA est inscrite dans la piste d’audit.
Pour les experts-comptables français, c’est exactement ce qu’il faut rechercher.
Ce que signifie une IA « auditée » en pratique
Une IA vraiment auditée permet de répondre clairement à :
- D’où vient ce chiffre ?
Liste précise des écritures, pièces, règles appliquées, éventuelles corrections. - Qui a déclenché cette action ?
L’IA X a proposé, le collaborateur Y a validé le JJ/MM/AAAA à HHhMM. - Quel morceau de code a tourné ?
Capacité à retrouver le script généré ou la règle appliquée par le modèle.
NetSuite insiste sur un point clé :
« Quand le LLM crée du code et qu’il se passe quelque chose dans le système, nous pouvons remonter la piste. »
C’est exactement le niveau d’exigence qu’un cabinet devrait avoir vis-à -vis de ses propres outils :
- pas d’IA « magique » qui modifie une écriture sans laisser de trace,
- pas de modèle externe qui manipule les données comptables sans journalisation.
Pourquoi c’est stratégique pour les cabinets français
Avec la montée des contrôles fiscaux dématérialisés, des exigences de documentation et des futures évolutions (e-invoicing, SAF-T, etc.), les cabinets qui pourront montrer :
- la cohérence de leurs données,
- la traçabilité de leurs outils IA,
- la logique de leurs automatismes,
auront un avantage compétitif net face à ceux qui travaillent avec des outils opaques.
5. Sécurité, confidentialité et ouverture maîtrisée aux modèles externes
L’autre point fort de l’approche NetSuite, c’est la sécurité des données dans un contexte d’ouverture aux modèles d’IA externes.
Avec son AI Connector Service et la plateforme SuiteCloud, l’éditeur permet de :
- connecter des modèles de langage externes,
- tout en maintenant les données sensibles dans l’environnement Oracle,
- en réappliquant les mêmes règles d’audit et de permissions.
Pour un cabinet comptable français, les enjeux sont identiques :
- conformité RGPD,
- secret professionnel,
- hébergement des données dans un environnement maîtrisé.
Bonnes pratiques pour connecter l’IA sans exposer vos clients
Même si vous n’êtes pas sur NetSuite, vous pouvez adopter des principes comparables :
- Ne jamais envoyer de données brutes identifiantes à un LLM généraliste.
- Travailler par anonymisation ou agrégation quand vous utilisez un modèle externe.
- Privilégier des solutions qui permettent :
- l’hébergement des données en Europe,
- une journalisation complète des échanges IA,
- la désactivation de l’utilisation de vos données pour l’entraînement public des modèles.
L’idée n’est pas de bloquer les usages, mais de poser des garde-fous clairs. Comme le résume très bien un des dirigeants de NetSuite :
« Rédiger un e-mail ? Allez-y à fond. Toucher aux données financières ou RH ? Là , on ne “va pas à fond”. »
6. Culture, expérimentation et méthode : comment avancer dès maintenant
Sur un point, je rejoins totalement l’analyse des équipes NetSuite : l’expérimentation est indispensable.
La réalité sur le terrain, dans les cabinets français, c’est que :
- les associés entendent parler d’IA à chaque congrès,
- les collaborateurs testent déjà des outils sur leurs postes,
- mais peu d’équipes ont une stratégie IA claire, avec des règles et des priorités.
Une feuille de route simple pour un cabinet
Voici un schéma d’action que je recommande souvent :
-
Cartographier ce qui se fait dĂ©jĂ
- Quels outils IA sont déjà utilisés (ChatGPT, Copilot, outils métiers) ?
- Par qui, pour quelles tâches ?
-
Identifier 3 à 5 cas d’usage “rapides et sûrs”
- Modèles d’e-mails clients,
- Notes de synthèse à partir de rapports longs,
- Pré-analyse de balances pour repérer des incohérences simples.
-
Définir des règles de garde-fous
- Types de données interdits dans les outils publics,
- Validation obligatoire par un humain pour toute action impactant la comptabilité ou le fiscal,
- Périmètre d’expérimentation.
-
Mesurer et documenter
- Temps gagné,
- Qualité perçue,
- Problèmes rencontrés,
- Impacts sur la relation client.
-
Monter en puissance progressivement
- Intégrer l’IA dans votre ERP ou votre logiciel comptable,
- Travailler avec des éditeurs qui parlent de piste d’audit, de gouvernance, de rôles et permissions, pas seulement de « magie IA ».
Conclusion : l’IA qui comptera pour les cabinets sera d’abord une IA de confiance
La tendance est claire : d’ici 3 à 5 ans, la plupart des tâches de saisie, pré-contrôle et analyse de base seront largement assistées par l’IA dans les cabinets français. La question n’est plus « faut-il y aller ? », mais comment y aller sans perdre la maîtrise et la confiance.
L’approche “glass box” mise en avant par NetSuite montre une voie crédible :
- données structurées comme socle,
- gouvernance intégrée avec rôles et permissions,
- piste d’audit complète des actions IA,
- sécurité et ouverture maîtrisée vers les modèles externes.
Les cabinets qui réussiront leur transition seront ceux qui traiteront l’IA comme un collaborateur puissant, mais contrôlé, intégré à leurs processus, à leurs règles de qualité et à leur culture métier.
La prochaine étape pour vous ? Choisir un premier chantier IA à lancer en mode “boîte de verre” : traçable, explicable, documenté. C’est ainsi que l’IA cessera d’être un risque pour devenir un véritable atout dans votre cabinet.