Fonctions support : l’IA, nouveau moteur de l’efficience

Les fonctions support représentent entre un quart et la moitié des coûts indirects d’une entreprise. Si 72 % des directions générales les considèrent comme stratégiques, leur pilotage reste souvent centré sur les coûts et les effectifs.

Dans ce contexte, l’évolution des attentes devient aujourd’hui un enjeu majeur. Les directions opérationnelles n’attendent plus uniquement des fonctions support une exécution rigoureuse de leur mission, mais également désormais qu’elles soient en capacité de produire des analyses, de fournir des informations immédiatement mobilisables et d’anticiper davantage les besoins et les risques. Dans le même temps, la transformation numérique, le renforcement des exigences réglementaires et la multiplication des demandes contribuent à alourdir durablement la charge de travail des équipes.

L’IA générative peut faire évoluer les fonctions support d’un rôle d’exécution vers un rôle de levier. Mais elle ne produira son plein effet que si elle accompagne une refonte du modèle opérationnel, plutôt que de se limiter à une couche technologique.

Les leviers traditionnels d’efficience atteignent aujourd’hui leurs limites : 

L’exposition des fonctions support à l’IA est massive. Dans la fonction Finance, 94% des tâches sont exposées à l’IA, dont 22 % à un niveau agentique. En moyenne, seules 5 à 10% des tâches des fonctions support ne sont exposées à l’IA sous aucune forme.

Ces perspectives ne signifient pas pour autant une automatisation intégrale. Plus de 60% des tâches présentent un potentiel d’augmentation par l’IA, mais la revue humaine reste obligatoire sur plus de 70% du temps qui leur est consacré. L’humain demeure essentiel pour contrôler, arbitrer, traiter les exceptions et accompagner les métiers.

Le potentiel reste toutefois largement théorique : 80% des répondants estiment que l’IA est encore principalement superposée aux organisations existantes, plutôt qu’intégrée à des processus repensés. Les cas d’usage se multiplient, sans toujours transformer les rôles, les flux et les modes de décision.

Les leviers d’une seconde vague d’efficience deviennent donc déterminants : qualité de la donnée, modernisation des systèmes d’information, simplification et automatisation intelligente. Ces fondations conditionnent la capacité à déployer l’IA à l’échelle, de manière fiable et durable.

Une transformation systémique repose sur cinq leviers complémentaires :

• Simplifier la demande, en éliminant les sollicitations inutiles ou redondantes ;
• Reconfigurer les flux, afin de réduire les frictions et clarifier les responsabilités ;
• Activer l’IA et la donnée, pour renforcer vitesse, qualité et capacité d’anticipation ;
• Changer d’architecture, en faisant évoluer les modèles de sourcing, les métiers et les compétences ;
• Passer du contrôle à la coopération, en rapprochant donnée, décision et autonomie des équipes.

Les projets récents menés par nos experts mettent en évidence des gains de performance de 5 à 30%. Ces résultats reposent sur une transformation de bout en bout : l’outil ne crée pas seul la valeur. Il doit s’inscrire dans des processus redessinés, une gouvernance claire et des indicateurs partagés.

Trois rôles émergent comme critiques. Le Leader de Transformation mobilise les métiers et accompagne l’adoption. Le Data Owner garantit la fiabilité de la donnée. Le Process Owner pilote les processus de bout en bout, au-delà des silos fonctionnels.

La trajectoire est déjà engagée. Aujourd’hui, 90% des répondants se situent encore au stade de l’absence de déploiement ou de pilotes isolés. Pourtant, 80% visent un déploiement à l’échelle sur plusieurs fonctions support d’ici 2027-2028. Cet écart mesure l’ampleur de la transformation à conduire.

La fonction support de demain ne se définira plus par sa seule capacité à exécuter à moindre coût. Elle se distinguera par sa capacité à transformer la donnée et l’IA en décisions plus rapides, en processus plus fluides et en valeur mesurable pour les métiers.