Qu’est-ce que la facturation électronique IA et comment ça marche ?
La facturation électronique désigne l’émission, la transmission et la réception de factures sous forme structurée, dans des formats normalisés comme UBL, CII ou Factur-X. Contrairement à un PDF simple, ces formats contiennent des données lisibles par les machines, ce qui permet une automatisation complète du cycle de traitement.
Lors de la conférence inaugurale du salon Solutions, consacrée à l’IA et à la dématérialisation, les discussions ont été lancées autour de questions telles que : « Quelles grandes tendances pourraient engendrer des ruptures d’ici 2025 ? Quelles différences entre le Machine Learning (ML), le Deep Learning (DL) et l’IA générative (GenAI) ? En quoi ces technologies se distinguent-elles des approches algorithmiques actuelles ? »
L’intelligence artificielle regroupe diverses méthodes, souvent complémentaires, qui répondent à des cas d’usage spécifiques, tels que le Machine Learning, le Deep Learning et l’IA générative. Chaque approche vise à imiter la cognition humaine, en exécutant des opérations complexes et en développant ses connaissances et son efficacité. Bien que l’IA fonctionne comme un type d’algorithme, elle repose sur une base de connaissances, des données historiques et un apprentissage continu d’événements, ce qui permet une amélioration constante.
Dans le domaine de la facturation électronique, l’objectif est d’identifier des cas d’usage à forte valeur ajoutée qui ne pourraient pas être réalisés avec des méthodes algorithmiques traditionnelles ou l’automatisation par la robotique (RPA). Contrairement à la blockchain, encore en quête de cas d’usage concrets, l’IA dispose déjà de nombreux cas d’usage pertinents dans la facturation électronique.
Au Laboratoire d’Innovation en IA de Generix, les sessions de brainstorming avec des clients stratégiques ont permis d’identifier quatre principaux domaines où l’innovation et les investissements en IA renforcent significativement la facturation électronique :
Le Machine Learning exploite les données historiques pour apprendre et s’améliorer : il reconnaît les motifs récurrents dans les factures, automatise l’extraction OCR et effectue le rapprochement avec les bons de commande. L’IA générative assiste les utilisateurs dans la configuration et l’utilisation de la solution en produisant des réponses contextuelles à partir d’une base de connaissances.
Le traitement d’une facture par l’IA suit plusieurs étapes : à la réception, l’OCR extrait les données structurées, puis le rapprochement avec les commandes et les contrats s’effectue automatiquement. Les anomalies sont signalées pour contrôle humain, l’imputation comptable est proposée et la détection de fraude s’opère en continu par analyse des schémas.