Trésorerie en temps réel : vers une gestion plus agile et optimisée de la liquidité

Perspectives de Eddy Jacqmotte, Group Treasury Manager chez Borealis, et Floor Meeuwis, Liquidity and Account Management Products Advisory chez Société Générale

Du traditionnel au temps réel : un changement de paradigme sans solution universelle

Avant d’aborder les avantages de la trésorerie en temps réel, il est essentiel de comprendre où en sont les organisations aujourd’hui. La digitalisation de la trésorerie progresse à des rythmes différents selon les entreprises. Certaines ont adopté des systèmes automatisés et axés sur les données, tandis que d’autres s’appuient encore sur des processus manuels. La pertinence de la trésorerie en temps réel dépend de l’organisation interne, des relations bancaires et de la complexité des flux de trésorerie. Par exemple, l’intégration d’API de plusieurs partenaires bancaires peut ne pas générer suffisamment de gains de temps pour justifier l’effort.
Du côté des entreprises, l’automatisation partielle est courante. Le principal défi réside dans la qualité des données : sans données propres et fiables, l’automatisation peut engendrer de la confusion. Les capacités en temps réel sont précieuses, mais seulement si elles sont alignées sur les besoins opérationnels.

La technologie redéfinit les priorités stratégiques

La volatilité récente des marchés et l’évolution des taux d’intérêt ont poussé les entreprises à repenser leur organisation de trésorerie. Celle-ci devient de plus en plus une fonction stratégique, avec un accent accru sur la visibilité, le contrôle et l’optimisation. La trésorerie inactive représente une opportunité manquée, et les trésoriers cherchent constamment à maximiser la performance de la liquidité.

La technologie permet une intégration plus étroite entre les systèmes de trésorerie et les banques, favorisant une gestion dynamique de la trésorerie. Les données en temps réel soutiennent une meilleure prévision et une prise de décision plus rapide, transformant la trésorerie en un avantage concurrentiel.

IA : entre promesse et pragmatisme

L’intelligence artificielle commence à jouer un rôle dans la trésorerie en temps réel, bien que de nombreuses applications actuelles relèvent davantage de l’apprentissage automatique ou de l’analyse avancée. Les cas d’usage incluent la détection de fraude, l’identification d’anomalies dans les flux de trésorerie et la prévision prédictive.

Certaines expérimentations ont apporté des bénéfices concrets, comme une meilleure précision dans les prévisions de trésorerie ou une identification plus rapide des transactions inhabituelles. D’autres ont montré une valeur ajoutée limitée, souvent en raison de la mauvaise qualité des données ou d’un manque d’intégration. Le succès de l’IA dépend fortement de la disponibilité de données propres et structurées, ainsi que d’une compréhension claire du contexte métier¹.

Opportunités et risques des systèmes en temps réel

La transition des systèmes de paiement par lots vers des systèmes en temps réel transforme la gestion de la liquidité. Les entreprises doivent adopter un modèle opérationnel plus agile, où les flux continus remplacent les cycles fixes. Cela nécessite une gouvernance robuste et des contrôles en temps réel pour gérer la complexité et atténuer les risques.

Cela implique également que, au-delà des activités de paiement traditionnelles, d’autres services bancaires doivent s’ouvrir pour offrir des services à valeur ajoutée 24h/24, 7j/7, 365j/an à l’écosystème, repensant les modèles de règlement et les tampons de liquidité. Cela ouvre la voie à des modèles de rémunération dynamiques, où la valeur de la liquidité est évaluée en temps réel plutôt qu’en fin de journée.

Trésorerie autonome : vision ou réalité ?

Le concept d’une trésorerie entièrement autonome est séduisant, mais encore loin d’être réaliste.

L’IA peut automatiser certaines tâches, mais les décisions stratégiques nécessitent toujours un jugement humain.

Des préoccupations ESG existent également, car l’IA requiert une puissance de calcul importante. Les barrières linguistiques persistent : plus de la moitié du contenu sur Internet est en anglais, ce qui limite la portée des modèles d’IA entraînés sur des données mondiales.

L’IA sera de plus en plus intégrée aux processus de trésorerie, mais l’expertise humaine reste irremplaçable. L’avenir repose sur un modèle hybride où des systèmes intelligents gèrent les tâches routinières et fournissent des analyses, tandis que les experts humains prennent les décisions stratégiques.

En conclusion, la trésorerie en temps réel transforme la manière dont les entreprises gèrent leur trésorerie et leur liquidité. Elle offre de nouveaux niveaux de visibilité, d’agilité et d’optimisation, mais sa mise en œuvre doit être adaptée aux besoins spécifiques de chaque organisation. L’IA et les données en temps réel sont des leviers puissants, nécessitant une intégration réfléchie et une supervision humaine. La trésorerie du futur sera plus intelligente, plus rapide et plus connectée — mais toujours fondée sur l’expertise des professionnels de la trésorerie.

^{1:  MIT Says 95% Of Enterprise AI Fail- Here’s What The 5% Are Doing Right}