Agents intelligents pour le traitement intégré des factures SAP

Les départements financiers doivent prendre des décisions fondées et ont besoin pour cela de données financières précises. Ils souhaitent réduire les tâches manuelles dans le traitement des factures, automatiser les tâches de routine et ainsi organiser leurs processus de manière plus efficace. L'intelligence artificielle les y aide désormais en automatisant et en optimisant les processus financiers grâce à l'apprentissage automatique et à des algorithmes intelligents - de la lecture et de la validation des données de facturation à l'amélioration des prévisions, de la gestion des risques et de la conformité, en passant par la création de propositions comptables et l'analyse de grandes quantités de données.

xSuite utilise des algorithmes pour améliorer l'extraction des données, l'imputation et la recherche de traitement, ainsi que, plus récemment, des modèles de grand langage (Large Language Models = LLM). Dans ce contexte, on assiste à l'émergence d'agents logiciels autonomes (Agentic AI) qui non seulement apprennent, mais prennent également des décisions de manière indépendante. Ils font passer les processus de facturation intégrés dans SAP à un niveau supérieur : plus efficaces et plus stratégiques.

Propositions d'imputation avec valeurs de probabilité

Jusqu'à présent, l'imputation des factures était une étape de travail manuelle, car toutes les informations pertinentes pour l'imputation ne figuraient pas explicitement sur la facture. Pour une imputation correcte, il faut disposer du contexte, de connaissances spécialisées et d'expérience sur les affectations de projets, les centres de coûts ou les sociétés. À ce stade, les modèles d'IA, comme dans le logiciel de xSuite, peuvent générer des propositions d'imputation plausibles avec des valeurs probables, sur la base de données historiques. Les collaborateurs doivent ainsi effectuer moins d'étapes de routine et peuvent se consacrer à des tâches plus complexes. Les nouveaux collègues ont besoin de moins de temps de formation, car ils sont soutenus dès le début par des suggestions intelligentes.

Dans les entreprises dont les structures se sont développées au fil des ans et dont les processus et les responsabilités sont moins bien documentés, il est fastidieux d'enregistrer dans le système quel collaborateur est responsable de quels documents et de quelles étapes de travail et dans quelles conditions. Ici aussi, xSuite fournit des propositions basées sur l'IA pour la détermination des agents, afin de minimiser les affectations ou les transferts erronés. Au lieu de règles rigides qui doivent être gérées en permanence, l'IA peut déduire les responsabilités des traitements passés et proposer automatiquement le collaborateur adéquat.

Prochaine étape GenAI sur la base de LLMs

L'IA classique optimise surtout les processus de reconnaissance et de décision. GenAI va plus loin et permet la reconnaissance, l'interprétation et l'enrichissement automatisés des données de facturation à un niveau encore plus élevé. C'est surtout la saisie - la première étape et souvent la plus complexe du traitement des factures - qui profite fortement de la performance de GenAI sur la base d'un LLM. Celui-ci comprend les factures non seulement sur le plan formel, mais aussi sémantique, ce qui améliore la qualité et la profondeur des données.

Les Large Language Models font partie du domaine du Deep Learning et combinent le Machine Learning avec les réseaux neuronaux. Ils ont été développés pour comprendre, traiter et générer des textes en langage naturel. Classer et catégoriser des textes et leurs contenus - ces capacités LLM peuvent être mises à profit dans le traitement des factures - comme c'est le cas avec xSuite. En effet, la lecture précise du contenu des factures, leur interprétation et leur affectation correcte dans les champs SAP correspondants représentent toujours un défi. Les clients de xSuite font état d'un taux de reconnaissance moyen (sans IA) de 85%, dans le meilleur des cas de 95%. Même avec des processus optimisés, cinq pour cent de toutes les données de facturation doivent donc toujours être corrigées ou retravaillées manuellement - un effort considérable pour un grand volume de factures.

L'IA déduit ses propres règles

Qu'offrent exactement les LLM dans le traitement des factures ? Grâce à eux, il n'est plus nécessaire d'imaginer et de programmer des logiques complexes pour reconnaître correctement les formats de date ou les données de position. L'entraînement coûteux pour chaque fournisseur individuel n'est plus nécessaire. Au lieu de cela, l'IA déduit elle-même ses règles et les applique pour lire et transférer automatiquement les valeurs. Dans le cas de xSuite, l'IA est spécialement optimisée pour les exigences du traitement des factures dans SAP. Les LLM vont donc plus loin que n'importe quel OCR qui ne fait que transcrire des caractères analogiques en texte lisible par une machine. Ils complètent les informations manquantes en utilisant des données contextuellement pertinentes provenant d'autres sources (documents historiques, commandes, bons de livraison, données de base SAP), en reconnaissent la signification et en tirent des conclusions. Grâce à leurs données d'entraînement globales, ils comprennent ce qu'est le contenu d'une facture, indépendamment de la mise en page, du style linguistique ou du format.

En interprétant le contenu et en ajoutant des informations contextuelles, le Large Language Model crée un processus de traitement intelligent qui est non seulement plus rapide, mais aussi plus fiable. Cela est particulièrement important pour les processus comptables complexes, car la facture seule contient rarement toutes les informations pertinentes. Ce n'est qu'en la combinant avec des données historiques qu'une automatisation complète est possible. Les modèles GenAI peuvent en outre être encore plus spécialisés grâce à des données d'apprentissage supplémentaires. Les informations spécifiques à l'entreprise, telles que les comptes généraux, les centres de coûts ou les sociétés, sont intégrées dans des couches supplémentaires et permettent une adaptation précise aux exigences individuelles. Le rapprochement des factures avec les commandes et les entrées de marchandises est ainsi largement automatisé.

Systèmes d'IA autonomes - l'avenir de la comptabilité

Avec les progrès technologiques en matière d'intelligence artificielle, on voit apparaître de plus en plus d'agents logiciels autonomes (Agentic AI) qui non seulement apprennent, mais prennent également des décisions et optimisent les processus de manière indépendante. Des analystes de premier plan considèrent donc la "finance autonome" comme l'image cible d'un "département financier du futur".

Les développements actuels en matière d'intelligence artificielle - de l'apprentissage automatique à l'apprentissage profond, en passant par l'IA générative et les systèmes d'IA autonomes - offrent aux entreprises de nouvelles possibilités d'optimisation de leur traitement informatique. Alors que de nombreuses applications logicielles offrent déjà une automatisation poussée, la tendance vers des solutions d'auto-apprentissage et autonomes se poursuivra. L'avenir appartient aux systèmes logiciels intelligents et auto-apprenants qui ne se contentent pas de préparer les décisions dans le domaine financier, mais les prennent de manière autonome - une révolution pour le traitement des factures et pas seulement dans ce domaine.

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