Clearfacts met l’IA au service de votre efficacité : 4 exemples concrets

L’enrichissement de données via l’IA n’est pas une fonctionnalité ajoutée au hasard. Bien que certaines fonctionnalités d’IA soient disponibles sur le marché, la vraie valeur vient des modèles d’enrichissement qu’il faut bâtir soi-même. C’est le fruit de plus de dix ans d’analyse approfondie et d’améliorations constantes.

“Acheter une reconnaissance, c’est possible ;
construire un enrichissement, c’est tout autre chose.”
– Philosophe IA chez Clearfacts

Nos experts analysent quotidiennement les performances de nos modèles d’IA, identifiant ceux qui excellent et ceux qui peuvent être optimisés. Nos tableaux de bord auto-évaluatifs permettent de cibler précisément les améliorations à apporter à la plateforme. Résultat : chez Clearfacts, seules les données de top qualité sont présentées à nos utilisateurs.

Clearfacts, le lien entre technologie et confiance

1. Détection ciblée des erreurs

Nos modèles d’IA identifient les erreurs potentielles dans des champs spécifiques des factures et fournissent des feedbacks précis à nos utilisateurs.

Lors de l’encodage de la comptabilité, nous complètons automatiquement un maximum de champs, jusqu’à 20 par imputation. Nous sommes conscients que des erreurs minimes peuvent se glisser, et nous restons transparents sur ce point.

Par exemple, si 19 champs sont corrects mais que le 20ème reste incertain, le système invite l’utilisateur à vérifier spécifiquement ce champ avant de le valider. Cette approche permet à l’utilisateur de se concentrer uniquement sur le champ qui nécessite son attention.

Bénéfice : moins de perte de temps et une qualité d’encodage améliorée.

2. Imputation sans numéro de TVA ou contrepartie

Rechercher des clients particuliers ou fournisseurs sans numéro de TVA peut être fastidieux. Le numéro de TVA est en effet essentiel pour identifier une contrepartie.

Notre IA va plus loin en utilisant les informations d’adresse pour trouver le bon client ou fournisseur, et pas uniquement le nom.

Avant, ce champ restait souvent vide, et l’utilisateur devait le compléter manuellement. Désormais, notre IA vérifie dans notre base de données si la contrepartie est déjà connue et complète automatiquement les informations manquantes.

Bénéfice : gain de temps et réduction significative des erreurs.

3. Des propositions d’écritures plus précises avec l’IA nouvelle génération

Les modèles d’enrichissement traditionnels utilisent des algorithmes simples pour reproduire des schémas du passé précent. Notre nouveau modèle d’IA va plus loin : il analyse le contenu complet de la facture et consulte les historiques des deux dernières années pour proposer la proposition la plus précise.

Un exemple concret ? Les factures d’assurance.
Notre modèle reconnaît la différence entre les types de documents, comme une assurance auto et une assurance incendie. Là où l’ancienne IA aurait pu traiter une facture d’assurance incendie en se basant sur la dernière facture auto, le nouveau modèle recherche une facture d’assurance incendie similaire dans l’historique des deux dernières années.

Bénéfice : une fiabilité accrue, car notre IA prend des décisions basées sur les “connaissances” au lieu de se baser sur des suppositions.

4. Des cycles de développement courts pour des mises à jour continues

Grâce à des cycles de développement courts, vous bénéficiez rapidement des améliorations et nouvelles fonctionnalités. Un modèle d’IA a été testé et validé ? Notre logiciel est alors mis à jour avec sa dernière version.

Cette rapidité est renforcée par l’infrastructure autoscaling d’Amazon, permettant un traitement rapide des documents, peu importe la période ou le volume des imputations. La capacité du serveur s’adapte automatiquement au volume de documents à traiter.

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