L’IA au service de l’automatisation de la tenue comptable

C’est l’une des applications les plus évidentes de l’intelligence artificielle dans le domaine de la gestion financière : l’automatisation de la tenue comptable a fait ces dernières années des progrès considérables. Et ce n’est qu’un début.

Lecture automatique des pièces comptables, catégorisation des opérations, imputations et rapprochements, etc. Une grande partie de la saisie comptable s’est automatisée avant même que les modèles d’apprentissage automatique ne fassent parler d’eux, grâce au recours à des algorithmes basés sur des règles. 

Ce sont des systèmes dont le fonctionnement a été éprouvé, mais qui présentent deux inconvénients.

Aujourd’hui, ces moteurs de règles sont peu à peu remplacés par des modèles d’apprentissage automatique, qui sont mis en service après avoir été entraînés sur un grand volume de données. 

Ils ont appris à partir d’innombrables exemples et sont ainsi capables de traiter des tâches plus complexes face auxquelles les moteurs de règles seraient inefficaces.

L’IA fait peu à peu son apparition sur des logiciels déjà existants, avec l’arrivée de nouvelles briques fonctionnelles. 

Une transition qui permet à l’équipe Finance en entreprise ou aux collaborateurs en cabinets comptables de ne pas bouleverser leur process, tout en leur apportant beaucoup plus d’efficacité.

L’IA peut aussi proposer des écritures comptables correspondant aux factures lues, avec une précision et un taux de réussite bien plus importants que les moteurs de règles.

Les moteurs de règles sont très utilisés pour le rapprochement bancaire et fonctionnent plutôt bien, à condition de ne pas avoir besoin de les faire évoluer.

À terme, c’est une automatisation complète de la saisie comptable qui se dessine. 

Ce n’est pas le seul cas d’usage qui est à l’étude pour les équipes Finance ou pour les cabinets comptables, mais c’est celui qui aura sans doute le plus fort impact sur la productivité. Le potentiel de l’IA en la matière est réellement énorme. 

Pour l’exploiter, il faudra cependant cocher quelques cases : s’assurer de disposer de données suffisantes pour éduquer correctement les modèles d’apprentissage automatique, sécuriser cette même donnée, former les équipes et gérer le changement dans l’organisation.

Pour y parvenir sans heurts, le mieux est encore de procéder progressivement, par exemple en testant tout d’abord l’IA sur un périmètre donné. 

Si cette première étape donne satisfaction, on pourra ensuite envisager d’aller plus loin, en formant les équipes pour accompagner leur montée en compétence et en mettant en place de nouveaux process. 

Car le principal défi posé par l’IA n’est pas technique, mais organisationnel.