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Comment le Machine Learning fonctionne-t-il dans un logiciel de comptabilité pour les PME?

Comptabilité automatisée… vous avez probablement entendu cette promesse un million de fois de la part des fabricants de logiciels. Mais ce qui se cache exactement derrière n’est souvent pas clair pour les personnes extérieures. Il est grand temps d’y remédier. Dans les prochaines lignes, vous découvrirez comment le Machine Learning dans un logiciel de comptabilité pour PME automatise toutes les tâches de routine et ce qui est nécessaire pour y parvenir.

L’automatisation commence bien avant l’écriture comptable

Pour beaucoup, la «comptabilité automatisée» désigne un état dans lequel un système comptable enregistre automatiquement les factures, les dépenses et d’autres transactions commerciales. Toutefois, pour que cette étape fonctionne correctement, le logiciel de comptabilité doit d’abord être capable de saisir les données figurant sur les pièces. La question est donc la suivante:

Comment saisir les informations d’un document (par exemple, l’adresse du fournisseur ou le montant de la facture) dans un logiciel de comptabilité sans intervention manuelle?

Jusqu’à présent, il existait deux options:

1. Saisie manuelle des données

D’une part, vous pouvez saisir les différentes informations de la facture, comme la date, le montant de la facture ou les coordonnées bancaires, manuellement, c’est-à-dire à la main, dans un logiciel de comptabilité pour PME. Cette approche, qui est encore largement utilisée aujourd’hui, est extrêmement lente et sujette aux erreurs.

2. Saisie des données par le biais de la technologie OCR de saisie des données

La technologie OCR (Optical Character Recognition), dont les origines remontent à 1960, offre une alternative à la saisie manuelle des données. OCR peut être traduit en français par «reconnaissance optique de caractères».

La technologie OCR permet à un logiciel de comptabilité de reconnaître les différents caractères, chiffres et signes d’une facture scannée et de transférer automatiquement les différents modules de texte (par exemple l’adresse du fournisseur ou le montant de la facture) dans le système de comptabilité. Vous n’avez donc plus besoin de saisir manuellement les pièces.

Pour que le processus fonctionne correctement, les PME doivent toutefois définir à l’avance des règles et des modèles pour chaque facture individuelle. Cela est nécessaire car la présentation d’une facture de Swisscom est par exemple très différente de celle d’une facture fiscale cantonale. Toutefois, même si Swisscom adapte sa propre mise en page (par exemple, l’adresse de facturation se trouve désormais à gauche au lieu de la droite), cela nécessite également une adaptation du modèle correspondant. Si la modification est oubliée, l’extraction automatique des pièces et l’enregistrement ultérieur ne peuvent pas être effectués.

En général, la technologie OCR classique ne peut pas traiter les données non structurées ni les variations. Ainsi, si une PME s’en remet au traitement des factures par OCR, des coûts élevés (coûts de mise en œuvre, de logiciel et d’extraction par facture) ainsi que de nombreuses étapes manuelles sont engendrés.

La technologie OCR basée sur le Machine Learning révolutionne les logiciels de comptabilité

Comme nous l’avons déjà expliqué, l’OCR n’est pas une nouvelle invention. Le défi consiste toutefois à rendre l’extraction de pièces plus flexible et à éliminer ainsi les interventions manuelles. La technologie innovante d’Accounto, basée sur le Machine Learning, nous rapproche de ce «rêve».

Cette approche permet de remplacer les modèles statiques et basés sur des règles de la technologie OCR traditionnelle par des champs flexibles (par exemple, le nom du fournisseur ou le montant de la facture). Une plateforme d’IA intelligente est utilisée à cet effet, qui est entraînée sur la base d’innombrables documents et perfectionnée en permanence. De cette manière, la plateforme comptable apprend comment un bordereau de livraison ou une facture est structuré et quelles sont les valeurs qui sont contenues. Grâce à des opérations statistiques, il est alors possible de comprendre de mieux en mieux les documents et de lire les données de manière encore plus structurée.

De la date de la facture aux différents postes de la facture en passant par les coordonnées bancaires du fournisseur, toutes les informations sont saisies dans le logiciel de comptabilité sans aucune saisie manuelle. Grâce à la technologie OCR basée sur le Machine Learning, peu importe qu’il s’agisse d’une facture de la boulangerie du coin ou de la facture mensuelle de Swisscom.

Bild zeigt einen Beleg auf der Accounto-Plattform, bei dem sämtliche Informationen (u. a. Rechnungsdatum, Zahlungskonditionen und Bankverbindung) automatisch ausgelesen wurden. Links ist der entsprechende Beleg ersichtlich und rechts die ausgelesenen Informationen.
Figure 1: Facture extraite à l’aide de la technologie OCR basée sur le ML.

L’écriture automatique est l’étape suivante

Ce n’est qu’avec les données extraites des documents qu’Accounto peut désormais automatiser divers processus comptables tels que les rapprochements bancaires, la comptabilisation des transactions commerciales ou les notes de frais. Cependant, il ne s’agit souvent pas de sorcellerie, car des opérations statistiques de base suffisent.

La lecture automatisée des données des pièces justificatives est un défi beaucoup plus important qu’Accounto est le seul logiciel de comptabilité à avoir relevé à ce jour. Ainsi, Accounto supprime progressivement toutes les tâches comptables de routine des PME, ce qui vous permet de réduire vos propres coûts comptables et de gagner un temps précieux.

En savoir plus sur Accounto

Comprenez-vous maintenant comment fonctionne le Machine Learning dans un logiciel de comptabilité pour PME? Vous avez des questions à ce sujet? N’hésitez pas à nous contacter. Nous nous réjouissons d’un échange à ce sujet.