Les startups font travailler des agents sur des opérations financières de base, mais restent sélectives quant aux tâches qu'elles leur confient.
Stripe a interrogé les fondateurs et développeurs de huit startups financées par du capital-risque, de la phase d'amorçage à la série B, pour comprendre quelles tâches les startups confient aux agents, lesquelles nécessitent encore une approbation humaine, et ce qui les inciterait à déléguer davantage. Les participants possédaient une solide expérience pratique de l'IA, soit en utilisant des agents chaque semaine pour automatiser le travail financier, soit en lançant des produits financiers par agent pour les clients.
Au sein du groupe, les participants ont décrit l'utilisation d'agents (souvent conçus en interne à l'aide d'outils comme Claude ou Codex, ou d'agents prêts à l'emploi personnalisés selon leurs besoins) pour automatiser l'analyse des dépenses, la modélisation des flux de trésorerie, le rapprochement des transactions et la détection des anomalies. Cependant, aucun n'avait autorisé un agent à déplacer l'argent de l'entreprise sans approbation humaine. Un virement incorrect peut bloquer la trésorerie d'exploitation ou perturber un service dont dépendent les clients. Une erreur de paie peut priver le personnel de salaire.
Avant d'autoriser les mouvements de fonds par agent, les participants à notre étude ont indiqué que les agents devaient gagner en autorité au fil du temps. Les agents doivent d'abord démontrer qu'ils peuvent traiter correctement le contexte commercial et préparer un travail précis pour approbation humaine. À mesure que la confiance s'installe, les équipes sont plus enclines à autoriser des actions clairement définies, telles que le transfert de fonds entre des comptes désignés, le paiement de factures approuvées et la conversion de devises dans des limites définies.
Ce guide détaille le travail que les startups délèguent aujourd'hui et trace la voie vers des flux financiers plus autonomes pour la gestion et le mouvement des fonds.
Les agents offrent aux startups une plus grande capacité de croissance
Les données de Stripe Economics révèlent que l'IA offre de la flexibilité pour décider du moment où recruter. Lorsque les agents prennent en charge des tâches financières récurrentes telles que le traitement de documents et l'examen des dépenses, les fondateurs peuvent gérer des opérations financières de plus en plus complexes avant de constituer une équipe financière.
La progression en trois étapes vers la finance autonome
Les fondateurs de notre étude ont déclaré qu'ils seraient prêts à confier davantage de responsabilités aux agents à mesure que leur confiance dans les résultats de ces derniers augmente. Cette délégation s'articule autour de trois étapes où les agents :
- Lisent et analysent les données ;
- Préparent le travail pour confirmation humaine ;
- Exécutent les transactions de manière autonome.
Étape 1 : les agents lisent les données financières et dégagent des informations
Les fondateurs de notre étude utilisent le plus souvent des agents pour des tâches financières en lecture seule. Les agents font remonter des informations sur lesquelles l'équipe financière peut agir : dépenses inhabituelles, reçus manquants, variations des flux de trésorerie, abonnements en double et modèles financiers actuels. À ce stade, une erreur n'entraîne pas de mouvement de fonds ni de modification d'un registre financier. Chaque résultat utile vient enrichir le palmarès de précision de l'agent et favorise une plus grande autonomie lors de l'étape suivante.
Cas d’usage fréquents
- suivre les dépenses et la consommation de trésorerie par rapport aux objectifs ;
- analyser les flux de trésorerie et créer des modèles de scénarios ;
- signaler les anomalies de dépenses et les reçus manquants ;
- analyser les factures et rapprocher les transactions entre les systèmes.
Action pour les fondateurs : testez les premiers résultats par rapport à des conditions commerciales connues
Commencez par une tâche définie en lecture seule qui s'appuie sur des données financières et un contexte commercial pertinents. Ne fournissez à l'agent que les données financières et le contexte commercial nécessaires à la tâche. Comparez ensuite les premiers résultats de l'agent avec des conditions que l'équipe maîtrise déjà. Cela aide l'agent à distinguer un problème réel d'un changement attendu dans l'entreprise.
Cas d'usage : des modèles prêts pour le conseil d'administration en quelques minutes
Les fondateurs de notre étude utilisent des agents pour actualiser le suivi du taux de rétention net, les modèles de croissance et les scénarios de flux de trésorerie en vue des réunions du conseil d'administration et des levées de fonds. Un travail qui nécessitait auparavant un week-end de mise à jour de feuilles de calcul peut désormais être exécuté en quelques minutes à partir de données financières en temps réel. Le fondateur d'une startup de cybersécurité de série A a déclaré : « Je peux générer des rapports de flux de trésorerie, des requêtes personnalisées, tout ce que je veux très rapidement, et je ne suis pas un PDG technique. Cela a été un changement radical pour moi. »
Étape 2 : les agents préparent le travail financier pour une validation humaine
Ici, les agents vont au-delà de l'analyse, en préparant des documents financiers ou en mettant des actions en file d'attente pour qu'un humain les examine et les approuve. La plupart des startups de notre étude acceptent que les agents gèrent des tâches à faible risque, comme la préparation des dépenses ou des paiements, à condition qu'une personne les valide avant leur exécution.
Cas d’usage fréquents
- suggérer des catégories de dépenses pour le grand livre et des correspondances de rapprochement entre les systèmes ;
- préparer les informations sur les fournisseurs et configurer les bénéficiaires de paiements ;
- préparer les cycles de paiement en fonction des factures approuvées, des dates d'échéance et des conditions ;
- proposer des limites de carte bancaire, des contrôles et des blocages pour examen ;
- générer des écritures comptables et des documents de préparation fiscale.
Action pour les fondateurs : créez une boucle de retours pour l'examen des agents
Utilisez les examens humains pour renforcer la confiance envers l'agent au fil du temps. Enregistrez les corrections pour améliorer les suggestions futures et créer un historique de résultats fiables justifiant de plus grandes responsabilités. Cette boucle de vérification peut également réduire l'effort humain nécessaire pour les futurs examens.
Cas d'usage : rapprochement à grande échelle
Un répondant du secteur des technologies de l'assurance utilise un agent Claude Code pour traiter plus de 100 PDF provenant des compagnies d'assurance avec lesquelles l'entreprise travaille, y compris les relevés mensuels de commissions et de facturation. L'agent extrait les données des factures, associe les relevés des compagnies d'assurance et prend en charge le rapprochement entre les systèmes (des tâches qui nécessitaient auparavant un à deux employés à temps plein). Le directeur de l'exploitation d'une startup de série B a déclaré : « Le rapprochement direct des fonds ne devrait jamais être effectué par un humain. Il peut être vérifié, certes, mais il doit être automatisé. Nous effectuons encore des rapprochements manuels en attendant d'être pleinement confiants. Mais une fois que ce sera le cas, cela nous évitera de devoir recruter. »
Étape 3 : les agents exécutent des actions financières dans le cadre de la politique
C'est l'étape vers laquelle tendent les startups de cette étude : des agents qui gèrent des tâches financières importantes mais récurrentes sans que quelqu'un n'approuve chaque étape. Y parvenir nécessite une confiance établie sur des milliers de tâches gérées par des agents et des outils capables de contrôler correctement l'accès aux données financières dont l'agent a besoin.
C'est [de la même façon] que vous instaurez la confiance avec un autre humain : plus l'agent fait quelque chose correct[ement], plus vous lui faites confiance. »
Cas d’usage fréquents
- déplacer des fonds entre les comptes approuvés pour maintenir les soldes cibles ;
- payer les factures approuvées dans le respect des règles de montant, de prestataire et de délai ;
- convertir une devise lorsqu'un solde ou un taux atteint une limite préapprouvée ;
- émettre et gérer des cartes dans le cadre de contrôles de dépenses prédéfinis ;
- initier des remboursements conformes aux règles d'éligibilité et de montant ;
- prendre en charge les paiements de machine à machine et les dépenses déléguées.
Cas d'usage : résolution des demandes de remboursement éligibles
Dust, une plateforme d'IA permettant de créer et de partager des agents personnalisés, illustre à quoi peut ressembler cette étape. Son agent de remboursement interne combine le contexte du client et la politique de remboursement de l'entreprise avec les données Stripe autorisées via le serveur Stripe Model Context Protocol (MCP). L'agent examine l'historique du client, valide le paiement, applique la politique et déclenche un remboursement éligible dans Stripe avant de rédiger un e-mail de confirmation personnalisé. Dust réduit le processus de remboursement d'environ une heure à quelques secondes. « Au lieu de se noyer sous une multitude de tâches à faible valeur ajoutée, les équipes peuvent maximiser le temps consacré au travail essentiel, et les clients s'en rendent compte », a déclaré Nicolas Chinot, directeur général de Dust aux États-Unis.
Action pour les fondateurs : lancez un projet pilote pour les mouvements de fonds par agent
Une fois qu'un agent a franchi les étapes 1 et 2, lancez des projets pilotes contrôlés de mouvements de fonds pour valider ses capacités. Commencez par des transferts nominaux ponctuels entre des comptes financiers internes, puis testez des transactions récurrentes ou programmées. Enregistrez chaque action qu'il entreprend et la politique qui l'a autorisée, et mettez à l'épreuve les règles d'escalade pour garantir qu'un humain est alerté pour examiner les exceptions et peut suspendre ou annuler la transaction.
Équilibrer l'accès et le contrôle pour les agents
À mesure qu'un agent assume davantage de responsabilités, il doit accéder aux données financières et aux outils qui fournissent le contexte du fonctionnement de l'entreprise. Un simple dossier de paiement, par exemple, ne permet pas de savoir si un pic soudain de dépenses est dû à une nouvelle initiative de croissance ou à une augmentation du prix des services. Des données plus vastes sur les revenus, les dépenses et même les levées de fonds aident l'agent à interpréter correctement la signification de ce pic.
Ces [agents] ne connaissent pas votre architecture, ils ne savent pas ce qui se passe dans Slack, ils ignorent tout de la sortie de ce nouveau produit qui a entraîné une augmentation des dépenses. »
Accéder à cette vue d'ensemble nécessite de se connecter aux systèmes qui hébergent les données. Cela ne signifie pas pour autant accorder aux agents des autorisations étendues sur chacun d'entre eux. L'infrastructure financière par agent doit donc remplir deux objectifs : fournir aux agents le contexte dont ils ont besoin et offrir aux startups un contrôle précis sur ce que les agents peuvent consulter, préparer et exécuter.
Comment Stripe propulse la finance par agent
La plupart des startups créent des agents autour de leurs propres outils, données et processus. Stripe met les données financières et les fonctionnalités de gestion des fonds à la disposition des agents choisis par l'entreprise, avec des contrôles clairs sur ce que ces agents peuvent consulter et faire.
Avec Stripe MCP, les entreprises peuvent connecter des outils d'IA à l'API Stripe ainsi qu'à la documentation Stripe. Stripe Financial Connections ajoute en toute sécurité les soldes de comptes externes et les données de transaction. Stripe développe également la prise en charge des flux de travail des agents via Stripe CLI et Stripe Console, notre assistant intégré au Dashboard.
Stripe Treasury for agents étend ces flux de travail à la gestion des fonds. Les agents peuvent analyser des données financières, déplacer des fonds entre les soldes Stripe pris en charge, créer des bénéficiaires, envoyer des paiements et convertir des devises. Des autorisations granulaires contrôlent l'accès des agents, et les actions qui déplacent des fonds réels nécessitent une confirmation humaine par défaut.