La comptabilité à l'heure de l'Intelligence Artificielle

Intelligence Artificielle : un peu d'histoire

C'est en 1956 qu'avait été organisée aux Etats-Unis la "Conférence de Dartmouth", un événement fondateur présidé par John Mc Carthy, inventeur de la discipline de l'"intelligence artificielle". Celle-ci est définie pour la première fois par Marvin Lee Minsky, mathématicien américain, comme " la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique".

Ces programmes informatiques vont bien au-delà de l’informatique classique dite  "algorithmique". Dans une approche classique, le programmeur connaît la solution du problème et peut ainsi programmer la démarche systématique qui lui permettra de le résoudre.

Dans le cas de l’Intelligence Artificielle, l’approche est radicalement différente. L’objectif est de créer des "machines" capables de simuler l’intelligence humaine, ayant appris des exemples pour les résumer dans une base de connaissance et ayant la capacité à puiser dans cette base pour résoudre les problèmes à adresser. Il faut dire qu’en termes de volume de données, nous sommes entrés dans l’ère du zettaoctet, autrement dit un volume si important, qu'il est inaccessible au traitement humain !

Comment cette technologie investit les entreprises ? Quelles évolutions apporte-t-elle aux métiers de la finance et de la comptabilité ? Comment l’intelligence artificielle va-t-elle façonner les départements financiers de demain ?

L’intelligence artificielle s'impose dans toutes les strates d'entreprises

L’automatisation du traitement des factures existe depuis plus de 20 ans, mais le phénomène de démocratisation a lui été entamé il y a seulement quelques années.

Deux facteurs conjugués expliquent cette tendance. Les solutions d’automatisation intelligente des processus de traitement de factures se sont vues proposées sous la forme de modèles économiques accessibles à tous, en même temps qu’elles répondent de plus en plus efficacement aux enjeux de réduction de coûts, de fluidification et de sécurisation des processus.

La conjonction de ces deux facteurs réunis a permis de généraliser l’usage de l'intelligence artificielle dans les entreprises, et de ne plus en réserver l’usage et les bénéfices qu’aux entreprises qui brassent des centaines de milliers ou des millions de documents chaque année.

Le phénomène de maturité, de fiabilisation et d’industrialisation de ces solutions s’explique lui aussi aisément :

• Les algorithmes sont devenus de plus en plus fiables, flexibles, adaptables, permettant ainsi aux solutions de s’adapter tout naturellement à des documents à structure variable, telles les factures. Ainsi, les données sont reconnues automatiquement, de manière exhaustive et fiable, et ce sans aucun paramétrage préalable requis par un utilisateur.

• Les infrastructures Cloud favorisent le partage entre des centaines de milliers voire des millions d’utilisateurs qui contribuent à enrichir continuellement le système et donc à rendre ces technologies plus performantes ; et ce par opposition aux solutions plus anciennes, basées sur des infrastructures on-premise, propre à une installation client, qui ne bénéficient donc que d’une expérience limitée à ses propres utilisateurs.

• Les capacités auto-apprenantes s’enrichissent en permanence : ces solutions apprennent de leurs erreurs dès lors que les humains les corrigent et ne les reproduisent plus ; la qualité de leurs résultats s’améliore tout naturellement grâce à l’expérience.

• Les puissances de calcul sont devenues phénoménales et très accessibles, permettant de répondre favorablement aux sollicitations croissantes des technologies d’Intelligence Artificielle.

L’IA et les métiers de la finance

L’I.A. et le Machine Learning se sont mis au service des métiers de la finance il y a déjà plus de 30 ans !

Les approches technologiques de l’époque étaient principalement utilisées pour optimiser les processus de gestion de documents structurés (saisie de bons de commande, relevés de chantiers, feuilles de soins, décomptes de Sécurité Sociale…), dactylographiés ou manuscrits. Ces documents présentaient, chacun dans leur famille, une logique de structuration similaire facilitant la localisation des données à extraire. Des réseaux de neurones artificiels accomplissaient la suite de la tâche consistant à reconnaître automatiquement les données présentes sur les documents pour éliminer autant que faire se peut les tâches de saisie.

Le traitement automatisé des factures est apparu il y a une vingtaine d’années. Les factures présentent la particularité d’être des documents à structure variable : même si les informations présentes sont identiques, leur localisation est toujours différente d’un fournisseur à l’autre, rendant l’analyse plus complexe. Si les solutions de l’époque n’ont rien en commun avec les approches actuelles, notamment en termes de performance et de fiabilité, elles visaient néanmoins le même objectif : automatiser un processus fastidieux et répétitif pour faciliter la vie des comptables et optimiser l’efficacité des processus financiers.

"Avant" (sans I.A.), les comptables traitaient manuellement, sur papier, les factures, les bons de commandes ou de livraison. Autant de documents qui étaient, ensuite, saisis manuellement dans les systèmes informatiques, imputés, puis transmis aux managers concernés via des bannettes ou des parapheurs (remplis de papier…), pour approbation et paiement.

"Aujourd’hui" (avec I.A.), chaque étape manuelle du processus est remplacée par une fonction automatique qui analyse, reconnait, aiguille, et intègre automatiquement les données dans le système d’information. En bout de chaîne, les fournisseurs qui "avant" devaient s’armer de patience pour savoir quand ils seraient payés, disposent "aujourd’hui" d’une information en temps réel.

On conçoit donc que la fonction financière, pour laquelle les enjeux de réduction de coûts, de simplification, d’optimisation et d’agilité sont majeurs, constitue un terrain de prédilection pour l’intelligence artificielle.

Parmi les activités candidates à la robotisation, selon une étude PWC-DFCG, on peut citer, à titre d’exemple, la gestion des référentiels (clients, fournisseurs, produits, etc.), le rapprochement réception / commandes / factures fournisseurs, le calcul et la comptabilisation de provisions selon des règles de gestion statistiques, ou encore le contrôle des interfaces entre les ERP et tous les systèmes connectés.

Quant aux applications de l'Intelligence d’Artificielle en finance, on va plus spécifiquement trouver l’automatisation intelligente des processus financiers (achats, factures), l’indexation de documents, la gestion de prévisions, la détection de fraudes…