Un grossiste en matériel électrique automatise la pré-imputation

Le grossiste en matériel électrique Sonepar en Allemagne souhaitait automatiser les processus internes dans le domaine de la comptabilité et créer des synergies organisationnelles. Environ 5000 personnes travaillent dans l'entreprise fondée en 1972. Ce grossiste en matériel électrique orienté vers les solutions pour les artisans et l'industrie propose environ 500 000 articles de plus de 2000 fabricants de marques. Vingt pour cent de ces articles constituent l'assortiment de base, qui est toujours disponible en stock. 

En raison de la croissance rapide de l'entreprise, un volume très important de documents a été généré en peu de temps chez Sonepar. L'entreprise utilise déjà SAP depuis 2012 dans les domaines de la comptabilité et du contrôle de gestion. Dans le cadre de la récente transition vers S/4, le traitement des factures entrantes devait également être optimisé. FIS a pris en charge chez Sonepar la transition des domaines de la comptabilité et du contrôle de gestion d'ECC 6.0 à S/4 Hana, avec près de 500 millions de documents et un volume de 2,4 milliards de lignes de documents. La solution FIS Invoice Management a également été introduite en parallèle afin d'optimiser le processus de facturation dès le début. Des services de machine learning pour une détermination intelligente de l'imputation et des approbateurs complètent le portefeuille.

Sonepar a opté pour la solution FIS car le traitement des factures entrantes devait être plus efficace et surtout numérique. En effet, les gestionnaires traitent chaque année plus de deux millions de factures entrantes. L'application de FIS assure ici un haut degré d'automatisation. Dans le domaine de la pré-imputation, il existe un cas d'application optimal pour l'intelligence artificielle. Pour chaque document, les gestionnaires doivent saisir des données dans le système afin de déterminer la société, le fournisseur, le compte général, le centre de coûts et l'approbateur responsable.

En tant que branche de l'IA, le Machine Learning (ML) est une technologie auto-apprenante et peut permettre, dans le cadre de la comptabilité analytique fournisseur, une détermination intelligente des imputations et des approbations. Tant la direction que les responsables informatiques de Sonepar étaient très intéressés par la mise en œuvre, dans le cadre d'un projet pilote, de la pré-imputation automatique des factures de frais à l'aide de ML. Pour ce faire, la société, le fournisseur et la couche de texte sont extraits des factures. Sur la base de ces informations, l'IA sélectionne automatiquement le compte général, le centre de coûts, l'ordre interne et l'approbateur.

Pour entraîner les premiers modèles, des données d'apprentissage issues de 36 000 factures ont été injectées. En effet, le système devait apprendre comment procéder pour chaque calcul. La mise en œuvre se fait avec Tensorflow, le réseau neuronal de Google. "Nous avons entraîné le réseau neuronal avec des données comptables historiques du passé. Par exemple, qui a comptabilisé quoi et sur quel centre de coûts, qui a été le premier à approuver, etc. C'est ainsi que nous avons fini par automatiser ce processus manuel à l'aide de la ML".Nous sommes très satisfaits des résultats obtenus", déclare Daniel Stemig, chef d'équipe de FIS EIM Consulting.

Le modèle ainsi créé fait des prédictions sur la base de ces données pour les factures futures et les justifie de manière automatisée si les informations sont correctement attribuées par l'IA avec une probabilité prédéfinie. L'utilisateur peut intervenir à tout moment si cela s'avère nécessaire. Dans le cas de Sonepar, une facture n'est pré-remplie de manière entièrement automatisée que si le système de ML obtient une probabilité de plus de 80% des objets d'imputation proposés. L'application permet de traiter différents types de documents, comme les factures de frais, mais aussi les factures de marchandises. Tout le monde a été enthousiasmé par les premiers résultats du projet pilote. Et le système continue d'apprendre.