La facturation SAP du futur

L'air est chargé de fumée, le bureau déborde : Des documents et des factures à perte de vue. Une fois les premières entrées traitées, les suivantes suivent. Le travail des employés de bureau ressemble plus à un combat contre une hydre - ce monstre à plusieurs têtes de la mythologie grecque dont les têtes repoussent sans cesse - qu'à un travail ordonné dans une entreprise axée sur l'efficacité.

L'image est exagérée. "Ulrich Winter, responsable de la gestion des applications chez Nagarro, spécialiste de l'ingénierie numérique, nous fait part de son expérience acquise au cours de nombreux projets menés chez différents clients. "Pour nous, c'était donc une évidence : À l'heure où les gens se rappellent de faire suffisamment d'exercice via une application et où l'IA leur permet de faire leurs devoirs, il doit être possible de mettre en place une facturation efficace en termes de coûts et de temps. Comme nous ne trouvions pas de solutions correspondantes sur le marché, nous avons décidé sans hésiter de les développer nous-mêmes".

Scanner de factures pour SAP

Ulrich Winter s'est mis au travail avec ses collègues. L'objectif : un scanner de factures pour SAP qui automatise le processus de réception des factures et augmente ainsi les réserves d'efficacité. En s'intégrant parfaitement à S/4, Nagarro voulait créer une plateforme unique qui élimine le besoin de systèmes différents et favorise l'intégrité des données dans toute l'entreprise. "La solution devait en outre offrir une meilleure visibilité sur le cycle de vie du traitement des factures avec des mises à jour en temps réel, facilitant ainsi la prise de décision et la gestion optimisée des flux de trésorerie, et être utilisable à la fois pour les systèmes cloud et sur site", ajoute Ulrich Winter à cette idée.

Efficacité grâce à l'IA et à l'OCR

Afin d'optimiser le processus de facturation, l'équipe de développement de Nagarro a misé dès le début sur l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle - complétés par des moteurs OCR modernes (reconnaissance optique des caractères, reconnaissance des caractères). C'est ainsi qu'il a réussi à développer un scanner de facturation qui effectue le traitement des factures en trois étapes :

“La solution devait offrir une meilleure visibilité sur le cycle de vie du traitement des factures avec des mises à jour en temps réel.“

Ulrich Winter,
Responsable de la gestion des applications,
Nagarro

Tout d'abord, le scanner lit à partir de différentes sources, comme par exemple des lettres, des boîtes aux lettres électroniques, des partages de fichiers et une application de téléchargement Fiori. Il saisit les données brutes des factures à l'aide du nouveau moteur de modèles développé à cet effet. Celui-ci est conçu pour reconnaître les modèles de factures prédéfinis via OCR et pour extraire des informations sur la base de la structure du modèle. Le scanner peut ainsi identifier très tôt les erreurs clés classiques, telles que les détails erronés des créanciers, les numéros de facture et les positions.

Interpréter les données de facturation

Le service comptable doit non seulement identifier et enregistrer les données contenues dans la facture, mais aussi les interpréter en cas d'ambiguïté. C'est là qu'intervient un deuxième moteur OCR qui utilise des algorithmes AI/ML (-Artificial Intelligence/Machine Learning) auto-apprenants pour traiter les factures qui ne correspondent pas aux modèles prédéfinis ou qui présentent des divergences. Pour ce faire, le scanner utilise des techniques avancées de reconnaissance des formes pour analyser la mise en page, la structure et le contenu des factures non structurées. De plus, comme le moteur IA/ML apprend en permanence à partir des données, il s'adapte en permanence aux nouvelles exigences et améliore ses capacités de reconnaissance au fil du temps. "Pour les entreprises, cela se traduit par une série d'avantages", explique Ulrich Winter. "La saisie manuelle des données devient superflue, le taux d'erreur diminue et la cohérence des données augmente. Les collaborateurs gagnent ainsi du temps pour se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Grâce à l'étroite connexion avec S/4, le système tient toujours compte des données actuelles. Si, par exemple, l'IBAN d'un fournisseur est mis à jour, le scanner de factures le reconnaît automatiquement".

Créer une facture fournisseur

Dernier point, mais non le moindre, le scanner crée une facture fournisseur dans S/4 avec toutes les informations identifiées nécessaires pour le traitement ultérieur. Enfin, le système saisit ces factures avec le statut "noté et saisi" pour permettre un traitement ultérieur. Pour ce faire, il s'appuie sur les workflows S/4 standardisés pour transmettre les factures aux personnes concernées sur la base de règles prédéfinies. Bien que l'équipe de projet ait dans l'ensemble bien réussi à automatiser en grande partie la facturation grâce à l'amélioration des technologies d'IA et des modèles d'apprentissage en ligne, il restait un défi crucial à relever : le traitement correct de la facturation électronique. Celle-ci sera effectuée à partir du
1er janvier 2025, elle sera également obligatoire en Allemagne, et elle l'est déjà en partie dans d'autres pays européens. "Il était donc clair pour nous qu'une solution d'avenir devait répondre aux exigences qui en découlent en matière de protection et de sécurité des données et qu'elle devait également être en mesure de gérer la multitude de formats différents", explique Ulrich Winter. 

D'un point de vue juridique, cela représentait moins de défis, car aujourd'hui déjà, les données de facturation traitées sont exclusivement hébergées sur des serveurs dans l'UE - et la conformité au RGPD est ainsi assurée. "Le principal point délicat du traitement des factures au sein de l'UE était avant tout le stockage des données. Mais nous avons pu surmonter ce défi en transférant cette tâche sur les serveurs des clients. Ceux-ci conservent ainsi la souveraineté sur leurs données". 

EDI, XML et ZUGFeRD

Les données non structurées comprennent des formats tels que les PDF, les documents Word ou encore les fichiers image tels que PNG et JPG. Les données structurées se composent de formats tels que EDI ou XML. Enfin, les données hybrides comprennent ZUGFeRD et XRechnung. Les données non structurées, en particulier, posent un problème particulier en raison de leur manque d'uniformité.

C'est là que le moteur d'OCR basé sur l'IA, que le scanner utilise également pour l'interprétation des factures, a finalement aidé l'équipe. Ulrich Winter : "Sans les modèles d'apprentissage automatique actuels, il aurait été difficile de gérer la diversité des formats, sauf manuellement. Mais avec le moteur que nous avons développé, beaucoup de temps et d'énormes quantités de données d'entraînement, nous avons finalement pu entraîner le scanner de telle sorte qu'il gère désormais sans problème l'hétérogénéité des formats. Ainsi, nous pouvons désormais proposer aux entreprises une solution de facturation en toute confiance, qui sera également valable à l'avenir".

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