Lecture automatisée des documents comptables
Extraction fiable des données d’une liasse, d’une balance ou d’un relevé, quel que soit le format d’origine, avec contrôle de cohérence.
Métier
L’intelligence artificielle en finance et comptabilité
Passer moins de temps à rassembler les chiffres, plus de temps à comprendre ce qu’ils disent.
Une direction financière produit et consomme d’énormes volumes de documents structurés : liasses, balances, factures, relevés, contrats. C’est exactement le terrain où l’intelligence artificielle apporte le plus, à condition de la brancher sur vos règles à vous.
Le sujet n’est pas de remplacer un jugement financier. C’est de raccourcir drastiquement la partie du travail qui consiste à rassembler, recouper et mettre en forme, pour que le temps d’analyse ne soit plus la variable d’ajustement en fin de mois.
Ce qui coince aujourd’hui
- La clôture mobilise une part importante de l’équipe sur des tâches de collecte et de contrôle.
- L’analyse d’un dossier suppose de croiser plusieurs sources qui ne communiquent pas entre elles.
- Les mêmes données sont ressaisies d’un outil à l’autre, avec le risque d’erreur associé.
- Le temps consacré à produire le reporting dépasse celui consacré à l’interpréter.
Les capacités que l’on peut construire
Analyse selon vos grilles
Vos ratios, vos seuils d’alerte, vos commentaires types : l’analyse suit votre méthode, pas une méthode générique.
Synthèses de pilotage
Des notes structurées qui exposent les écarts, les tendances et les points d’attention, prêtes à être relues et validées.
Contrôles continus
Des vérifications systématiques sur les flux entrants, qui signalent une anomalie au moment où elle apparaît plutôt qu’à la clôture.
Cas d’usage pour cette fonction
Questions fréquentes
Peut-on faire confiance à une IA sur des chiffres ?
Pas aveuglément, et ce n’est pas ainsi que nous concevons les systèmes. Sur l’extraction de données, nous mettons systématiquement en place des contrôles de cohérence : totaux qui doivent tomber juste, rapprochements croisés, écarts signalés.
Sur l’analyse, le principe est différent : le système prépare, met en évidence et argumente ; la validation reste humaine. C’est le temps de préparation qui est transformé, pas la responsabilité.
Nos données financières sortent-elles de l’entreprise ?
C’est une question que nous traitons au cadrage, avant toute construction. Selon votre niveau d’exigence, plusieurs architectures sont possibles, avec des garanties contractuelles différentes sur la conservation et l’usage des données.
Certains traitements peuvent également être conçus pour ne manipuler que des données anonymisées ou agrégées. Nous vous exposons les options et leurs implications avant de choisir.
Parlons de votre fonction
Un premier échange pour situer ce qui est réalisable chez vous, et dans quel ordre.