L’IA ne remplacera JAMAIS les contrôleurs de gestion

Mais les data analysts peuvent leur piquer leur boulot

On fantasme beaucoup sur l’intelligence artificielle qui « remplace les métiers » et ça va bien finir par arriver, mais à court-terme, les contrôleurs de gestion restent indispensables dans toute entreprise. Par contre, ils risquent bien de se faire déborder par un autre profil: le data analyst.

Pourquoi les data analysts prennent de la place dans le périmètre des contrôleurs ?

Les dirigeants veulent des chiffres fiables mais aussi des analyses granulaires, en temps réel, des alertes quand les dérives apparaissent, et des dashboards qui parlent au terrain. Et pour ça, il faut aller au-delà d’Excel.

Il suffit de regarder les offres d’emploi : Power BI, SQL, Python… Ces mots-clés apparaissent dans une part croissante des fiches de poste pour contrôleurs de gestion.

On ne leur demande plus seulement de construire le budget annuel et d’en suivre l’exécution. On leur demande d’expliquer la marge client par client. D’anticiper les dérives. De proposer des leviers.

Ce qui rapproche et ce qui distingue un contrôleur de gestion d’un data analyst

Les deux rôles travaillent avec des données. Les deux doivent construire des analyses utiles. Mais leurs approches, leurs outils, leurs référentiels sont parfois différents.

Le contrôleur de gestion travaille à partir de données structurées et validées, issues du système comptable ou ERP. Il répond à des questions précises — Pourquoi la marge est-elle en baisse ? Est-ce qu’on respecte le budget ? Où sont les écarts ? Il analyse l’historique, fait des projections, propose des actions correctrices. Il a une solide compréhension des enjeux financiers et opérationnels.

Le data analyst, lui, part souvent de données brutes, peu structurées. Il explore. Il code. Il croise les bases. Il cherche des signaux faibles. Il peut prédire un churn, identifier des clusters de clients, ou analyser l’impact d’une météo sur la logistique. Mais il ne connaît pas forcément les règles de cut-off, les retraitements IFRS, ou le fonctionnement réel d’un P&L.

Le contrôleur de gestion sait lire les chiffres et les relier à la réalité du terrain. Il comprend ce que signifie une variation de DSO, une provision mal calibrée, une marge brute dégradée. Il sait poser les bonnes questions au bon moment, parce qu’il connaît le métier, les processus, les contraintes de l’organisation.

Le data analyst, lui, a une grande maîtrise technique. Il peut manipuler des millions de lignes, construire des modèles, automatiser des workflows complexes. Mais s’il ne comprend pas qu’un P&L n’est pas un simple tableau, que le cut-off comptable ou les retraitements IFRS ont un sens métier et financier, il risque de produire des analyses… fausses ou inutilisables.

Résultat : les deux se tournent autour. Ils parlent chacun leur langue. Et pourtant, c’est la combinaison des deux compétences qui crée de la valeur.

Pourquoi les compétences des deux rôles convergent de plus en plus

Trois tendances accélèrent cette convergence :

1. Des données plus nombreuses, plus éclatées
   Avec la multiplication des outils métiers, on a désormais trop de données, mais peu de structuration. Or, pour consolider des informations dispersées entre ERP, CRM, SIRH et fichiers Excel, il faut savoir manipuler, nettoyer, harmoniser et analyser de larges data sets

2. Une demande croissante de granularité
   En plus des reportings synthétiques, le management veut voir des marges par projet, par client, par commande. Les fonds veulent des analyses à J+5. Les COMEX veulent des alertes avant que le problème n’apparaisse dans les comptes

3. Une utilisation plus proactive de la donnée
   L’analyse n’est plus un exercice post-mortem. Elle devient un outil de pilotage en temps réel. Il faut structurer et automatiser les reporting sur le passé pour allouer plus de temps à l’analyse et l’anticipation du futur

Ce que ça implique — concrètement — pour les contrôleurs de gestion

Ce que l’on attend d’eux aujourd’hui :

• Des analyses granulaire, rapides, contextualisées

• Une capacité à naviguer dans des systèmes d’information multiples

• Une compréhension croisée des enjeux financiers ET opérationnels

La réponse, ce n’est pas de tout déléguer à des profils techniques. C’est d’hybrider leur profil.

Chez REKOLT, on ne croit pas à une révolution par remplacement, mais par montée en compétence. Un contrôleur qui sait automatiser son reporting, manier Python ou SQL, croiser des données de l’ERP, du CRM et du SIRH, devient un acteur stratégique du pilotage.

C’est pourquoi certains DAF nous demandent de former les contrôleurs à ces outils ou d’intégrer des data analysts au service des directions financières pour renforcer les équipes.