La constante évolution du paysage de la facturation électronique devient incontournable, sous la pression croissante des autorités fiscales, incitant les organisations à assurer leur conformité dans les régions où elles exercent leurs activités. Face aux échéances à venir, il devient primordial de se préparer. Une stratégie proactive et une adoption judicieuse des bonnes technologies seront des atouts majeurs pour les entreprises cherchant à réussir leur transition.
L’IA, de quoi parle-t-on ?
Lorsque l’on évoque l’Intelligence Artificielle (IA), de quoi parle-ton exactement ? L’IA transcende la simple technologie pour englober un domaine scientifique plus large. Elle représente l’ensemble des outils utilisés par les machines pour effectuer des tâches, qui normalement, nécessite l’intelligence humaine, telles que la résolution de problèmes, l’apprentissage ou la reconnaissance de motifs.
Les systèmes d’IA utilisent des algorithmes et des modèles pour traiter d’importantes quantités de données, apprenant de ces dernières afin d’améliorer leurs performances au fil du temps. Ce domaine, comprenant de nombreux sous-domaines, inclut notamment le machine learning, constitué de systèmes qui sont programmés pour apprendre à partir de données, et le deep learning, qui imite le fonctionnement du cerveau humain à travers des réseaux de neurones artificiels, utilisés pour des tâches plus complexes (ex : reconnaissance d’images, prise de décision, traduction automatique…)
L’IA se caractérise notamment par :
- Le traitement des données : l’IA est en effet capable de traiter un gros volume de données avec une grande précision. Par cela, elle bénéficie d’une base de données étendue.
- Un entraînement des algorithmes : cela nécessite la recherche et l’adaptation d’un algorithme adéquat, qu’il soit préconçu (open source), ou conçu spécifiquement par l’entreprise.
- Les itérations : à la suite de l’entrainement de l’algorithme, on obtient une fonction mathématique, capable d’appliquer ce traitement sur de nouvelles données. Si les résultats ne sont pas concluants, une phase de retravail des données s’impose, avec la nécessité de réentraîner le modèle avant de revenir à l’étape précédente.
L’IA nécessite des ressources informatiques et une architecture conséquente, d’où son utilisation fréquente dans des solutions cloud, hébergées au sein d’infrastructures importantes.
Les cas d’usages en entreprise :
En entreprise, les applications de l’intelligence artificielle sont multiples, ci-dessous une liste non exhaustive de son utilisation dans différents services :
Pour les ressources humaines (RH), elle permet :
- L’analyse et le tri de nombreux CV en fonction de critères prédéfinis par les recruteurs ;
- Ou encore l’optimisation des plannings en fonction des besoins, de la disponibilité des salariés permettant d’obtenir des prédictions sur les besoins en personnel par exemple.
Pour le marketing :
- La personnalisation de messages pour des campagnes ;
- Une analyse prédictive du moment le plus opportun pour l’envoi d’une campagne ;
- L’aide à la rédaction de texte notamment avec l’utilisation de l’outil ChatGPT (à manier avec précaution !)
La recherche et développement (R&D) :
- La modélisation et la simulation de scénario.
- La détection de bugs
Le service clients :
- Des chatbots pour une assistance instantanée des clients, l’IA puise dans la base de données pour répondre aux questions récurrentes.
La finance :
- L’analyse de données ;
- L’automatisation des processus.
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L’Intelligence Artificielle au service de la finance
Un nouveau règlement envisagé
Dans le domaine de la finance, l’IA exerce une influence significative. Elle contribue notamment à résoudre des problèmes majeurs, notamment les retards de paiement, une préoccupation importante pour toutes les entreprises. A cet égard, l’Union Européenne a envisagé un nouveau règlement visant à réduire strictement le délai de paiement à 30 jours, sans possibilité de dérogation, ce qui entraînerait une division par deux du temps de traitement.
A savoir : le délai de paiement représente la période entre l’achat de produit par un client et le moment où le paiement est dû.
Rappel : les retards moyens de paiement en France s’élèvent actuellement à 11,7 jours avec un délai moyen de 48 jours. En comparaison, ce délai est estimé à 32 jours en Allemagne, 46 jours en Pologne, et 80 jours en Chine.
Le prolongement de ces retards est observé par 70% des PME contre 53% pour les ETI et GE.
Un projet qui présente de nombreux défis et suscite des inquiétudes
L’adoption de ce nouveau projet soulève cependant des inquiétudes pour de nombreuses entreprises et fédérations professionnelles qui ont exprimé leurs préoccupations. Elles craignent que ce règlement ne vienne aggraver la situation des PME. Ce projet peut devenir contreproductif pour celles-ci, qui estiment qu’elles n’ont pas assez de temps pour satisfaire ces nouvelles exigences.
En France, la Direction Générale de la Concurrence, de la Consommation et de la Répression des Fraudes (DGCCRF) mène les contrôles, mais ceux-ci sont souvent sporadiques et inopinés.
La réduction des délais de 45/60 jours à 30 jours pose alors des défis considérables en termes de traitement des données par la DGCCRF et de préparation des entreprises à fournir les informations requises dans les délais impartis.
Mais alors quel est le lien entre délai de paiement et IA ?
Face à ces enjeux, l’approche traditionnelle, basée sur des supports papier ou des fichiers PDF, semble obsolète. Une transformation numérique s’impose, mettant en avant l’intelligence des données. L’IA apporte une nouvelle approche en exploitant des données structurées avec précision, révolutionnant ainsi la collecte, l’intégration et l’analyse des informations.
La fonction publique a déjà initié cette transformation, notamment pour les Aides Personnelles au Logement (APL), en mettant en place un contrôle continu des données. Pour les entreprises françaises, la réforme de 2026-2027 autour de la facturation électronique implique l’échange de factures au format structuré. Ce sont près de 4 millions d’entreprises qui sont concernées via un nouveau système de plateformes d’échange.
Par cette réforme, il sera désormais possible de suivre en temps réel le statut de la facture, permettant ainsi un meilleur contrôle des délais de paiement, aussi bien pour les entreprises que pour les institutions publiques. L’administration fiscale pourra aussi analyser les données en s’appuyant sur l’IA.
Ainsi, les nouvelles technologies, en particulier l’IA, promettent une véritable révolution pour les métiers, et marquent un tournant significatif dans la gestion et le traitement des données pour les entreprises et les administrations.
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