L'intelligence artificielle transforme la fonction financière, mais de nombreuses entreprises risquent de partir du mauvais pied. Si l'attention se porte souvent sur les technologies les plus récentes, telles que les puissants modèles linguistiques à grande échelle (LLM) ou les outils et algorithmes de pointe, ces applications ne sont efficaces que dans la mesure où les données sur lesquelles elles s'appuient le sont également.
En d'autres termes : on ne peut pas corriger des données erronées avec une bonne IA.
Le défi : des données erronées à l'entrée, une IA défaillante à la sortie
Les algorithmes d'IA, qu'il s'agisse de modèles génératifs, d'analyses prédictives ou d'automatisation basée sur des règles, ne sont pas intrinsèquement intelligents. Ils nécessitent de grands volumes de données structurées, cohérentes et fiables pour fonctionner. Sans cela, même les outils les plus avancés ne parviendront pas à fournir des informations ou des résultats significatifs.
Dans le domaine financier, ce problème est amplifié. Les organisations traitent d'énormes quantités de données à travers des documents tels que des factures, des commandes, des écritures comptables et des fiches maîtresses. Mais une grande partie de ces données est prisonnière de formats non structurés (PDF, documents imprimés, images numérisées ou e-mails), ce qui les rend inaccessibles à l'IA et à l'automatisation.
Données structurées vs données non structurées : une brève introduction
Les données structurées sont lisibles par machine et formatées de manière cohérente, comme celles que l'on trouve dans un tableur ou une base de données. Elles permettent un traitement rapide et précis et sont compatibles à la fois avec l'automatisation traditionnelle et les modèles d'IA avancés. Voici quelques exemples :
- Lignes de facture
- Données de base fournisseurs et clients
- Bons de commande et références
- Dimensions comptables
- Numéros de compte bancaire ou identifiants fiscaux
Les données non structurées, en revanche, ne sont pas formatées de manière standardisée. Elles sont difficiles à interpréter par des algorithmes sans intervention manuelle ou prétraitement. Voici quelques exemples courants dans le domaine financier :
- Factures au format PDF ou commandes imprimées
- Contrats et accords
- E-mails ou champs de texte libre
- Documentation des processus
Ce type de données n'est bien sûr pas inutile, mais il constitue un obstacle dans le contexte de l'IA. Si vos données financières essentielles sont stockées dans des formats non structurés, votre capacité à appliquer l'automatisation ou l'apprentissage automatique est considérablement limitée.
Transformer le non structuré en structuré
Pour mettre en place des opérations financières intelligentes, les organisations doivent convertir les données non structurées en données structurées, ou mieux encore, les saisir sous forme structurée dès le départ. Cela signifie :
- Numérisation des documents entrants
- Utilisation de formats normalisés tels que les messages commerciaux électroniques (par exemple, Peppol)
- Normalisation et classification des données à l'aide d'outils tels que l'extraction et la validation basées sur l'IA
Sans cette étape, les équipes financières passent un temps précieux à vérifier et corriger manuellement les informations, ce qui compromet les gains potentiels liés à l'IA.
Construire la base de données : qualité, quantité et diversité
Une IA hautement performante n'a pas seulement besoin de plus de données, elle a besoin des bonnes données. Cela inclut :
- Qualité — Vos données sont-elles exactes, complètes, cohérentes et à jour ?
- Quantité — Disposez-vous de suffisamment de données pertinentes pour entraîner ou affiner vos modèles ?
- Diversité — Vos données reflètent-elles l'éventail des transactions, des partenaires et des formats que vous rencontrez ?
Pour y parvenir, il faut mettre en place des pratiques rigoureuses en matière de gestion des données. Cela implique notamment de supprimer les cloisonnements, d'assurer la cohérence entre les systèmes et de permettre une visibilité complète des données tout au long du cycle de vie des transactions.
Considérer les données comme un atout stratégique
Les équipes financières gèrent déjà des ressources essentielles : budgets, flux de trésorerie et risques. Il ne fait aucun doute que les données doivent être considérées comme l'un de ces actifs. Cela signifie :
- Investir dans des outils et des processus qui privilégient la qualité des données
- Permettre l'accès et l'enrichissement des données en temps réel
- Prise en charge de la formation et du perfectionnement continus des algorithmes
Alors, comment commencer ? En réfléchissant à ces questions, vous adopterez le bon état d'esprit. Les réponses détermineront votre capacité à tirer parti de l'IA, non seulement dans le cadre de projets pilotes, mais aussi dans l'ensemble de vos activités principales :
- Nos données sont-elles saisies dans un format structuré et lisible par machine ?
- Perdez-vous de la valeur à cause de données cloisonnées ou dupliquées ?
- Disposons-nous de processus clairs pour classer et valider les données destinées aux systèmes d'IA ?
Préparez-vous à l'IA et mettez-la à profit
Les données déterminent l'avenir de la finance. En constituant dès aujourd'hui votre base de données, vous améliorez non seulement votre efficacité, mais vous acquérez également un avantage concurrentiel à l'ère de l'IA.
Chez Qvalia, nous aidons les entreprises à exploiter pleinement la valeur de leurs données transactionnelles. Notre plateforme est conçue pour s'intégrer à vos processus existants, extraire et enrichir les données provenant de sources structurées et non structurées, et pérenniser vos opérations financières.
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