En partie. L'enregistrement et le rapprochement d'une facture entrante avec une commande et un bon de réception peuvent être en grande partie automatisés, mais pas totalement et pas sans contrôle humain. La tâche comporte une partie reconnaissable et répétable que l'IA maîtrise déjà aujourd'hui, et une partie plus restreinte où une vérification humaine reste nécessaire. Cette dernière partie n'est pas sans conséquence : il s'agit d'argent qui sort et de règles auxquelles une comptabilité doit se conformer.
Dans la plupart des entreprises, une facture d'achat est un document structuré : un schéma fixe de fournisseur, numéro de facture, montant, TVA et lignes correspondant à une commande. Cette structuration, combinée à un volume élevé, en fait précisément le type de tâche pour lequel l'IA a fait ses preuves. Avec des centaines ou des milliers de factures par mois, le gain par facture est faible, mais le total en heures libérées est considérable. Il n'y a par ailleurs ni contact client ni intervention physique nécessaire : il s'agit de traitement de texte dans un environnement ERP ou un système de numérisation de factures, exactement le type de travail dans lequel l'IA excelle aujourd'hui.
Un exemple : une facture d'un fournisseur habituel pour cent unités de l'article X, avec un montant correspondant à la commande et un bon de réception confirmant la livraison. Le système reconnaît le fournisseur et les codes d'article, rapproche les trois documents et prépare la facture pour paiement. Aucun humain n'a dû l'examiner avant que le paiement ne soit soumis pour approbation.
Trois axes maintiennent ceci dans la catégorie « en partie » : la conformité, le coût des erreurs et la marge d'appréciation. Une facture qui ne se rapproche pas — un montant divergent, un bon de réception manquant, un nouveau fournisseur sans accords consignés — nécessite une évaluation qui va au-delà de la reconnaissance de motifs. Pourquoi le montant diffère-t-il ? S'agit-il d'une erreur, d'une modification de prix non appliquée, ou d'un supplément justifié ? C'est une question qui repose sur une raison, et cette raison doit pouvoir être approuvée ou rejetée par quelqu'un.
S'ajoute à cela l'aspect conformité : une comptabilité doit être exacte, également vérifiable a posteriori, et une erreur dans la comptabilité fournisseurs coûte plus que le temps nécessaire pour la corriger. En cas d'écart, l'axe du coût des erreurs n'est donc pas suffisamment faible pour confier ce risque uniquement à un système. C'est également pour cette raison que la situation diffère par exemple de l'enregistrement d'un bon de réception dans le système, où les conséquences financières directement liées à l'action sont moindres.
La technologie qui rend cela possible est la reconnaissance de texte : l'OCR qui lit une facture et en extrait les données, associée à un système de rapprochement qui met en regard commande, bon de réception et facture. La qualité de cette reconnaissance déterminant la part qui peut être traitée automatiquement. Avec un jeu de données propre — fournisseurs habituels, factures numériques, numéros de commande cohérents — la part traitée automatiquement est élevée. Avec de nombreux fournisseurs occasionnels, des factures papier ou des formats divergents, cette part est nettement plus faible, et le travail passe de « l'IA le fait » à « l'IA prépare le travail, un humain évalue l'exception ».
Le résultat dépend fortement du degré de standardisation des achats. Une entreprise avec un nombre restreint de fournisseurs habituels et une discipline stricte en matière de bons de commande — chaque commande consignée au préalable — peut faire rapprocher automatiquement une grande partie des factures. Une entreprise avec de nombreux achats ponctuels, des accords verbaux ou des fournisseurs livrant leurs factures de manière variable conserve beaucoup plus d'exceptions qu'un humain doit examiner. L'organisation des processus connexes joue également un rôle : si les commandes passées auprès des fournisseurs sont déjà structurées dans le système, le rapprochement à la réception de la facture est plus simple que lorsque cette information est absente ou incomplète.
Ceci n'est pas un conseil en matière de personnel ni une justification pour une décision concernant une fonction ou un employé. La question ici est de savoir quelle part du travail, en termes de contenu de tâches, se prête à l'automatisation, et non ce qu'une organisation fait de ce résultat dans sa politique de personnel. Pour les décisions touchant la relation de travail, des exigences légales spécifiques s'appliquent ; pour en savoir plus sur la manière dont le recours à l'IA et la protection des travailleurs se rejoignent, consultez la page sur le règlement IA et vos employés. Pour en savoir plus sur la manière dont cette évolution se manifeste plus largement dans le travail de bureau, consultez l'aperçu de ce que l'IA peut reprendre dans les services aux entreprises.
Pour voir comment cela se traduit dans votre propre processus de comptabilité fournisseurs, il est nécessaire d'examiner la part de factures standardisées, la qualité du lien avec les bons de commande et le traitement des erreurs déjà en place aujourd'hui. Le scan rapide gratuit de FTE TO AI vous donne une première orientation à ce sujet : douze questions, sans compte, avec une indication de la part des heures d'un profil comme celui-ci qui peut aujourd'hui être reprise par l'IA. Le scan de travail complet, qui calcule cela au niveau des tâches pour une entreprise entière, est encore en cours de développement.
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