llm vision · extraction · finance

Extraction et contrôle des factures fournisseurs, rapprochées avec les bons de commande

Pour un distributeur qui reçoit des milliers de factures fournisseurs par mois

Une chaîne d'extraction par modèle multimodal qui lit les factures fournisseurs, les rapproche des bons de commande et des réceptions, et n'envoie à un humain que les écarts.

97 %d'exactitude par champ visée sur le jeu de référence
70 %des factures validées sans correction, objectif visé
3 à 4 jde clôture mensuelle en moins, objectif visé
durée type
Cadrage + 5 semaines
hébergement
Modèle hébergé en Europe
budget type
4 000 à 12 000 € HT, plus maintenance conseillée 350 € / mois
le contexte

Le point de départ

Les factures sont saisies à la main dans l'ERP, et les écarts de prix ou de quantités apparaissent au moment des paiements. Les formats varient d'un fournisseur à l'autre, souvent plusieurs centaines.

problème 01

Une saisie manuelle

Plusieurs personnes saisissent chaque mois des milliers de factures dans l'ERP.

problème 02

Des écarts découverts trop tard

Prix ou quantités différents de la commande, repérés au moment du paiement.

problème 03

Des formats hétérogènes

Des centaines de fournisseurs, des PDF natifs, des scans, des photos.

les objectifs

Ce qu'on fixe au cadrage

  • ◎au moins 97 % d'exactitude par champ
  • ◎plus de deux tiers des factures validées sans correction
  • ◎aucune écriture comptable sans validation humaine
  • ◎une clôture mensuelle raccourcie
le parcours

Du cadrage à la production

  1. 01

    Cadrage 1 semaine

    Échantillon de factures annotées, règles de tolérance définies avec la comptabilité, choix d'un modèle hébergé en Europe.

  2. 02

    Construction 3 semaines

    Extraction multimodale en JSON validé, rapprochement à trois voies avec l'ERP, file de validation.

  3. 03

    Evals 1 semaine

    Exactitude mesurée champ par champ, réglage des seuils de confiance par fournisseur.

  4. 04

    Mise en production 1 semaine

    Double saisie pendant quelques semaines, puis bascule. Export vers le logiciel comptable.

la solution

L'architecture, de la donnée à l'utilisateur

donnéeFacturese-mail, PDF, scans
→
modèleModèle multimodalextraction en JSON validé
→
traitementRapprochementcommande, réception, facture
→
garde-fouScore de confianceet règles de tolérance
→
interfaceFile de validationécarts surlignés
→
donnéeLogiciel comptableexport après validation

Ce qu'on construit

  • →Lecture des PDF et des scans par un modèle multimodal, sortie JSON validée contre un schéma (fournisseur, lignes, TVA, échéance)
  • →Rapprochement à trois voies avec les bons de commande et les réceptions de l'ERP, règles de tolérance définies avec la comptabilité
  • →File de validation : seules les factures en écart ou à faible confiance arrivent à un humain, avec l'anomalie surlignée
  • →Export vers le logiciel comptable après validation

Garde-fous

  • !aucune écriture comptable sans validation humaine
  • !exactitude mesurée champ par champ sur un jeu de factures de référence annotées
  • !traçabilité de chaque extraction et de chaque correction

Stack

LLM multimodalsorties structuréesvalidation de schémaAPI ERPPennylane
les objectifs chiffrés

Ce que ça change

97 %d'exactitude par champ visée sur le jeu de référence
70 %des factures validées sans correction, objectif visé
3 à 4 jde clôture mensuelle en moins, objectif visé
  • l'équipe comptable valide au lieu de saisir
  • les litiges fournisseurs s'ouvrent dès réception de la facture
  • la clôture n'attend plus la fin de la saisie

Pour aller plus loin

Le même socle s'étend ensuite aux notes de frais et aux relances automatiques des fournisseurs en cas de facture incomplète.

→ Agent IA finance & compta

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