Développement d’un moteur de matching intelligent pour diminuer de 50% à 15% le volume de lettrage manuel
Contexte
À la clôture annuelle des comptes, ISTA doit rapprocher des milliers de paiements clients (plus de 40 M€ en trois mois) avec leurs factures. Ce processus de lettrage constitue un maillon essentiel du pilotage de la trésorerie et de la fiabilité comptable. Jusqu’ici manuel à 50%, il mobilisait fortement les équipes et imposait chaque année l’embauche et la formation de deux intérimaires. Le pic d’activité pesait fortement sur les équipes, qui devaient mettre en pause d’autres tâches à plus forte valeur ajoutée. Des tentatives internes via SAP et Excel avaient déjà montré le potentiel d’automatisation, sans permettre de traiter la complexité métier à grande échelle. Pour y répondre, ISTA a lancé avec Theodo un projet d’automatisation, afin de fiabiliser le processus et réduire l’effort humain sur cette tâche répétitive.
Challenges
- Réduire à 15% les cas de lettrage manuel et semi-automatique, qui représentaient jusque-là 50% des cas.
- Traiter des données sources hétérogènes (PDF, Excel, mails, systèmes SAP, Eloficash) avec des structures parfois incomplètes ou non alignées.
- Développer une logique de matching intelligente capable de gérer des cas complexes de gestion (paiement partiel, multifactures, absence d’avis de virement).
Our approach
Une équipe agile dédiée composée de 2 experts IA Theodo, épaulés ponctuellement par un expert DevOps pour le déploiement Azure via Terraform.
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Just-in-time delivery
Une architecture modulaire avec Azure Document Intelligence et une intégration aux flux de lettrage existant a permis la construction d’une application en production en 6 semaines.
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Right First Time
Ateliers de cadrage approfondis avec les métiers pour prioriser les cas traitables dès la première version.
Co-construction produit
Avec ISTA pour définir les cas d’usage, les règles métiers critiques et la structure des fichiers d’output nécessaires à l’import SAP.
"Le côté proactif de Theodo est vraiment cool. [...] De leur côté, ils n’hésitaient pas à nous proposer des solutions parce qu’ils connaissaient mieux les outils, ils savaient ce qu’ils pouvaient nous proposer, ce qui était faisable ou pas. Là où nous, on n’osait même pas y penser.”
