Obtenir le modèle :
Résumer cet article avec :
Le 5 octobre 2026, Coface a dévoilé la troisième édition de son Baromètre Data & IA, menée avec Les Echos Etudes auprès d'un panel de 900 décideurs. Principal enseignement : 60 % des entreprises françaises n'ont encore fixé aucune règle écrite pour encadrer l'intelligence artificielle.
Ce retard ne concerne pas que les DSI. L'étude mesure aussi la maturité des entreprises dans l'usage de l'IA pour piloter leurs risques, un sujet qui touche directement la gestion du poste client.
Cet article revient sur ce que le baromètre révèle de l'exploitation des données et de l'IA dans la gestion du risque, et sur les freins qui retiennent encore les directions financières.
Je trouve ce logiciel de recouvrement très fonctionnel, très bon suivi des relances à effectuer, tableau de bord clair et précis. Le service client est réactif.
Stéphanie H. - Chargée de recouvrement
Découvrir LeanPay 👉
Des données plus à jour, mais encore peu exploitées pour piloter le risque
Côté données, le baromètre enregistre une nette amélioration. Les répondants sont désormais 68 % à estimer leurs informations assez à jour, soit 19 points de plus qu'en 2025 (49 %). 67 % les jugent fiables et pertinentes, un niveau inchangé sur un an.
La principale difficulté se situe toutefois dans la circulation de ces données. Elles n'alimentent bien les logiciels métiers que pour 58 % des répondants, et restent cohérentes d'un service ou d'une filiale à l'autre pour 51 % seulement. Près d'une entreprise sur deux travaille donc avec des informations qui ne sont pas alignées d'une équipe à l'autre.
Pour une direction financière, cet éclatement a une conséquence directe. Quand l'historique de paiement, les informations financières des fournisseurs de données et le suivi du poste client restent dans des outils distincts, il devient difficile d'évaluer précisément l’exposition sur chaque client.
Le même décalage se retrouve du côté de l'IA. 56 % des entreprises se disent peu ou pas avancées dans son utilisation pour piloter leurs risques, contre 17 % qui se déclarent avancées ou très avancées.
L'écart n'est pas nouveau. Dans l'édition 2025 du baromètre, 86 % des décideurs considéraient déjà comme essentiel de tirer parti des informations sur leurs clients, prospects et fournisseurs, alors que moins d'une entreprise sur cinq s'appuyait sur ses données pour orienter ses décisions stratégiques.
Une gouvernance de l'IA qui reste à construire
Sur l'encadrement, les situations restent très contrastées. Plus d'un tiers des entreprises (35 %) n'ont engagé aucune démarche et n'en envisagent pas. Environ une sur quatre y réfléchit, sans avoir encore posé de règles écrites, et 23 % ont commencé à en fixer, de façon encore incomplète ou informelle. Seules 17 % ont rédigé une politique d'usage et l'ont diffusée auprès de leurs équipes.
Les freins cités par les décideurs éclairent ce retard. Parmi ceux évoqués :
- la protection des données et le respect de la réglementation, pour 41 % d'entre eux ;
- un niveau de maturité interne jugé insuffisant, pour 31 % ;
- un manque de confiance dans les résultats fournis par l'IA, pour 30 %.
Ces trois freins se renforcent mutuellement. Sans règles claires sur les données autorisées et la validation des résultats, il est difficile de se fier aux analyses produites, et donc d'en généraliser l'usage dans les équipes.
Un écart marqué selon la taille de l'entreprise
La maturité varie fortement avec la taille. Au-delà de 100 M€ de chiffre d'affaires, la part d'entreprises qui jugent leurs usages de l'IA avancés est presque trois fois plus élevée que pour la part sous les 10 M€.
La gouvernance suit la même logique : 39 % des entreprises de plus de 50 M€ disposent d'une politique d'usage bien définie, contre 8 % de celles de moins de 10 M€.
Cet écart pose une question particulière pour les PME et les ETI : comment tirer parti de l'IA sans disposer des ressources des grands groupes ?
Comment l'IA de LeanPay aide à piloter le risque client dans un cadre maîtrisé
Les décideurs savent pourtant ce qu'ils attendent de l'IA : 29 % souhaitent s'en servir pour anticiper plus tôt les risques liés à leurs clients, une part qui atteint 35% au sein des directions financières. Près d'un décideur sur deux (48 %) attend également d'elle des synthèses lisibles et immédiatement utilisables. L'enjeu est désormais de faire de l'IA un véritable appui à la décision, comme le souligne Nesrin Gonin, directrice des services d'information pour l'Europe de l'Ouest et l'Afrique chez Coface :
« Le prochain cap n'est donc pas simplement technologique. Il consiste à transformer des données de qualité et des outils d'IA en décisions fiables, maîtrisées et utiles au business ».
Pour le poste client, franchir ce cap suppose trois conditions, que les freins relevés par l'étude dessinent en creux :
- des données réunies au même endroit ;
- des décisions qui restent entre les mains de vos équipes ;
- un outil accessible sans expertise technique.
Les fonctionnalités IA de LeanPay répondent à chacun de ces points.
Un score de risque qui réunit vos données internes et externes
LeanPay attribue à chaque client un score de risque enrichi par l'IA. Il combine vos propres données de paiement avec les informations financières de partenaires spécialisés comme Creditsafe, Altares, Ellisphere ou Coface. Le comportement de paiement du client auprès d'autres fournisseurs est aussi analysé, pour détecter les comportements inhabituels.
Les événements publiés au BODACC qui concernent vos clients déclenchent une alerte. Vous pouvez également fixer une limite d’encours par client, selon votre assurance-crédit, votre fournisseur d'informations financières ou votre politique interne, et être prévenu dès que l'encours atteint les seuils que vous avez définis.
Toutes ces informations sont ainsi réunies dans notre logiciel de gestion du risque client, où vous pouvez filtrer et classer votre portefeuille par niveau de risque.
Une IA qui recommande, votre équipe qui décide
Lorsque la situation d'un client évolue, l’IA de LeanPay formule des recommandations qui tiennent compte de son niveau de risque, de votre exposition et des événements détectés. Elles peuvent porter sur les conditions de paiement, le scénario de relance ou la protection de la créance, par l'assurance-crédit ou une démarche contentieuse. La décision finale vous revient.
La même logique s'applique aux échanges avec vos clients. Une fois votre messagerie professionnelle synchronisée, l'IA synthétise chaque réponse reçue, suggère l'action adaptée, comme le passage en litige ou la mise en place d'un échéancier, et peut rédiger la réponse correspondante.
Sur les relances, vous pouvez confier à l'IA la construction de vos scénarios à partir de vos consignes, tout en conservant une validation avant envoi pour vos clients les plus sensibles. Lorsque l'agent IA prend en charge un appel de relance, l'échange est retranscrit automatiquement. Avec l'historique complet des relances et des échanges, chaque action reste traçable.
Interroger votre portefeuille sans compétence data
L'agent IA intégré au reporting de recouvrement répond aux questions posées en langage naturel, sur un client précis comme sur l'ensemble du portefeuille.
Vous pouvez par exemple lui demander quels clients n'ont pas tenu leur promesse de paiement. Les réponses s'appuient sur les données de LeanPay, avec un accès direct à la fiche client ou à la relance concernée.
L'IA ne crée de valeur pour la gestion du risque client que si elle s'appuie sur des données consolidées et reste encadrée par vos équipes. Découvrez comment LeanPay peut vous aider à ramener le risque d'impayé sous 1 % lors d'une démo personnalisée.
Obtenir le modèle :
Obtenir le modèle :
