Comment l’IA réinvente la fonction finance avec Rodolphe Ardant, fondateur de Spendesk

La vision initiale de Spendesk : libérer la fonction finance

Fondée en 2016, Spendesk est née d’un constat simple : les équipes financières sont souvent prisonnières de leurs propres process.

Les collaborateurs perdent du temps à valider, ressaisir, et contrôler des dépenses dans une jungle d’outils disparates.

« Notre mission, c’est d’éliminer les contraintes pour libérer les collaborateurs et leur permettre de prendre les décisions qu’ils doivent prendre. »

Dès ses débuts, Spendesk s’est positionné comme un pont entre les banques et les ERP — un “one-stop shop” qui centralise toutes les dépenses de l’entreprise, du paiement par carte à la facturation fournisseur.

L’intelligence artificielle au cœur du produit

Contrairement à la plupart des entreprises qui découvrent l’IA en 2023, Spendesk l’expérimente depuis ses débuts.

Dès 2017, l’équipe intègre des modèles de machine learning pour automatiser la lecture et la classification de documents comptables.

Un assistant baptisé Marvin naît alors — le premier “agent” de Spendesk.

« Dès 2017, nos modèles permettaient d’extraire automatiquement la TVA et de classer les dépenses dans le bon compte comptable. »

Mais l’arrivée des modèles de langage (LLM) marque un tournant.

Spendesk remplace progressivement certaines briques technologiques existantes (comme l’OCR) par des modèles d’IA générative plus précis, plus rapides et moins coûteux.

« On a remplacé notre OCR par un LLM qui atteint 99 % de précision, pour une fraction du coût. »

Cette bascule ouvre une nouvelle phase : passer de l’automatisation à l’intelligence, où l’IA ne se contente plus d’exécuter, mais comprend et anticipe.

La finance à l’heure des agents IA

Pour Rodolphe, l’impact de cette révolution dépasse la technologie.

C’est la structure même du travail financier qui s’en trouve bouleversée.

« La fonction finance va être très automatisée. La valeur de l’humain ne sera plus dans le traitement du process, mais dans la supervision et la prise de décision. »

Demain, les comptables ne saisiront plus les données — ils piloteront des agents autonomes qui s’en chargeront pour eux.

Les équipes FP&A ne passeront plus leurs journées à consolider des fichiers, mais à analyser et arbitrer.

« L’humain ne produira plus la donnée financière. Il contrôlera et supervisera des assistants IA qui tournent en continu. »

Cette transformation rend le travail plus stratégique, mais pose aussi de nouveaux défis : fiabilité, traçabilité et contrôle.

Car dans la finance, une “hallucination” n’est pas un bug bénin : c’est une erreur potentiellement lourde de conséquences.

Transformer une entreprise de l’intérieur

Adopter l’IA, ce n’est pas seulement un projet produit : c’est une transformation culturelle.

Chez Spendesk, elle s’est construite sur trois piliers : l’exemplarité, la formation et la liberté d’expérimentation.

« Il faut que l’organisation soit prête, qu’elle veuille le faire, et qu’elle soit capable de le faire. »

Les premières initiatives sont nées “bottom-up” : des collaborateurs passionnés ont commencé à tester ChatGPT et à créer des automatisations pour leur équipe.

L’entreprise a ensuite structuré ces efforts avec une infrastructure interne sécurisée, des “champions IA” par département et un cadre d’expérimentation clair.

« Nos collaborateurs utilisent l’IA au travail, mais dans un cadre sain — avec la bonne protection des données et la fiabilité nécessaire. »

Aujourd’hui, cette culture se diffuse à travers des objectifs, des recrutements et des rituels qui intègrent l’IA dans le quotidien.

Spendesk valorise les initiatives, même celles qui échouent, et récompense la prise de risque et l’innovation.

Des cas d’usage concrets et mesurables

Certains impacts sont déjà tangibles.

Un des premiers agents internes, Ask Product, centralise toutes les connaissances sur le produit pour les équipes commerciales, support et produit.

« Avant, il fallait demander à trois personnes pour savoir si une fonctionnalité existait. Maintenant, tout le monde a la réponse immédiatement. »

Résultat : une meilleure cohérence dans les réponses clients et un gain de bande passante pour les équipes produit.

Côté support, les gains sont tout aussi clairs : une réduction des temps de réponse et une satisfaction client en hausse grâce à l’automatisation progressive des tickets.

Les départements commerciaux et marketing, eux, utilisent des agents IA pour produire plus vite du contenu, des emails, ou des présentations adaptées à chaque cycle de vente.

L’humain reste au centre de la transformation

Malgré la puissance de ces outils, Rodolphe insiste sur un point : l’IA ne remplace pas les équipes — elle les élève.

L’automatisation libère du temps, mais c’est à l’entreprise d’en faire bon usage.

« Le risque, ce n’est pas la technologie. C’est de ne pas apprendre assez vite. »

Pour lui, la clé du succès réside dans la capacité à rester agile, même à grande échelle.

Les boîtes SaaS matures doivent retrouver l’état d’esprit de leurs débuts : tester, apprendre, jeter, recommencer.

« Ce n’est pas une révolution d’outils, c’est une révolution d’état d’esprit. »

Ce que l’histoire de Spendesk enseigne

Spendesk montre qu’une entreprise peut intégrer l’IA non pas comme un gadget, mais comme une force structurante — un levier d’efficacité, d’apprentissage et de transformation continue.

Dans un monde où les fonctions financières se redéfinissent, l’IA n’est plus un sujet d’expérimentation, mais un changement de paradigme.

« Plus vite on apprend, mieux ce sera pour tout le monde. »