L’écart de confiance dans l’IA : 84 % des dirigeants lui font confiance, mais 26 % ont vu des erreurs arriver jusqu’au conseil

Mais la même enquête révèle que 26% — un dirigeant sur quatre — a signalé que des audits internes ont détecté des erreurs de l'IA qui avaient atteint des publics externes ou des membres du conseil d'administration . Ce décalage entre la confiance affichée et l'échec documenté est la constatation centrale du rapport.

Barbara Larson, directrice financière (CFO) de Workiva, l'a dit sans détour : « Avoir confiance dans l'IA sans contrôler la qualité des données est un passif, pas une stratégie » .

La qualité des données, maillon faible

Le fossé de confiance repose sur un problème plus fondamental : la qualité des données. Seulement 11% des dirigeants estiment que la qualité des données de leur organisation est suffisante pour l'IA . Les 89% restants reconnaissent que leurs données sous-jacentes ne sont pas prêtes pour les outils d'IA qu'ils déploient déjà.

Ce déséquilibre a des conséquences bien réelles. 71% des dirigeants déclarent qu'une mauvaise qualité des données a eu un impact au moins modéré sur l'utilisation de l'IA dans les rapports financiers et de durabilité . Les principales conséquences signalées d'une mauvaise qualité des données sont des décisions opérationnelles erronées ou retardées, suivies d'amendes réglementaires ou de poursuites judiciaires, et enfin la perte de crédibilité auprès des investisseurs ou des prêteurs .

Les investisseurs observent de près

Les investisseurs institutionnels ne sont pas rassurés par la confiance des dirigeants. 89% des investisseurs institutionnels se disent préoccupés par l'exactitude des contenus générés par l'IA dans les publications d'entreprises . Cette inquiétude s'accompagne d'une pression réglementaire croissante pour traiter les résultats de l'IA comme des enregistrements vérifiables plutôt que comme des brouillons informels .

95% des investisseurs institutionnels estiment que les dirigeants sous-estiment le risque lié à des données de reporting financier fragmentées . À terme, des données faibles ou invérifiables risquent d'éroder la crédibilité auprès des parties prenantes .

Priorités d'infrastructure : la voie à suivre

Les dirigeants répondent par un mandat clair en matière d'infrastructure. L'enquête révèle que 96% des dirigeants estiment que l'alignement de la direction générale est impératif pour briser les silos de données , et 79% priorisent l'automatisation et la gouvernance des données pour combler les lacunes à l'échelle de l'entreprise . La plupart des organisations financent cette transition avec un soutien informatique dédié (73%) et des budgets alloués (71%) .

76% des équipes d'audit interne évaluent déjà activement les modèles d'IA de leur organisation . Les dirigeants d'entreprise sont presque unanimes : le CFO, le DSI (CIO) et le RSSI (CSO) doivent s'unir pour que la gouvernance des données réussisse .

La priorité d'infrastructure passe de « l'exécution à l'orchestration » . Les directeurs financiers (CFO) recherchent spécifiquement des plateformes servant de « système de vérité » unique — ancrant les agents d'IA dans des environnements de données traçables et de qualité réglementaire, où chaque résultat peut être vérifié et chaque divulgation défendue .

Les agents d'IA entrent dans le flux de reporting

Parallèlement aux résultats de l'enquête, Workiva a lancé trois agents d'IA spécialisés conçus pour opérer dans des garde-fous vérifiables : un Agent de Rapprochement (Tie-Out Agent) pour les contrôles de cohérence des rapports financiers, un Agent d'Analyse Comparative (Benchmarking Agent) pour l'analyse des publications des pairs, et un Agent de Divulgation de Durabilité (Sustainability Disclosure Agent) pour la conformité aux normes ESRS et ISSB . Ces agents sont intégrés dans une couche d'intelligence persistante appelée Workiva Knowledge, qui ancre les résultats de l'IA dans les données, instructions et contenus propres à l'organisation .

L'architecture de piste d'audit est cruciale car, en 2026, les résultats générés par l'IA dans les documents financiers réglementés constituent désormais une catégorie de risque nommée dans le rapport annuel de surveillance réglementaire 2026 de la FINRA . Le risque d'hallucination est le plus élevé là où l'IA a le plus de latitude pour générer du récit — commentaires de la direction, notes aux états financiers, langage ESG — exactement le territoire que ces agents sont conçus pour maintenir ancré dans les données sources .

En résumé

L'enquête semestrielle 2026 de Workiva dresse le portrait d'un secteur qui avance rapidement dans l'adoption de l'IA, mais trop lentement sur les fondations de données et les structures de gouvernance nécessaires pour rendre cette adoption sûre. Les chiffres sont éloquents : 84% de confiance, 26% d'erreurs détectées, 11% de données prêtes, 89% d'inquiétude chez les investisseurs. Combler le fossé entre la confiance dans l'IA et le contrôle de l'IA est désormais le défi majeur pour les dirigeants de la finance, des risques et de la durabilité.