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Projet · Document AI et finance

Document AI et automatisation des flux financiers

Vos devis, factures et justificatifs arrivent dans tous les formats, toutes les structures et toutes les qualités. Nos freelances construisent une chaîne qui les transforme en données structurées et vérifiables, rapprochées de vos dossiers, et intégrées à vos workflows financiers sans saisie ni doublon.

Par Claire Scepi · Mis à jour le

Échangeons 30 minutesVoir les livrables

01

Contexte et enjeux

Le constat

Des devis, factures et justificatifs aux formats, structures et qualités variables.

Le traitement manuel est coûteux, et l'automatisation classique se heurte à la diversité des pièces. Vos équipes passent du temps à ressaisir, rechercher des justificatifs, relancer des validateurs et vérifier chaque montant.

Notre réponse

Des données structurées, vérifiables et exploitables.

Directement intégrées aux processus de gestion et de refacturation : le modèle lit les pièces, des règles explicites vérifient les montants, et les exceptions remontent à un humain.

  • StructurerChaque pièce selon un schéma défini.
  • VérifierPar des règles financières explicites.
  • RefacturerSans saisie, sans doublon.

02

Le pipeline, de la pièce à l'écriture

La méthode s'adapte à chaque document : extraction simple pour une pièce native structurée, OCR et règles pour un scan lisible, modèle multimodal pour un document complexe, vérification humaine lorsque la fiabilité est insuffisante.

  1. SourcesPièces prestataires
    • Devis
    • Factures
    • Justificatifs
  2. Étape 1Qualification
    • Type de pièce
    • Doublons détectés
    • Orientation
  3. Étape 2Extraction
    • OCR et multimodal
    • Tableaux
    • Multi-pages
  4. Étape 3Structuration
    • Schéma de données
    • Normalisation
    • Entités rapprochées
  5. Étape 4Contrôles
    • Règles déterministes
    • Devis, facture et dossier comparés
  • Intégration aux workflows financiersTransactions et refacturation préparées, validation avant écriture, aucune création en double.
  • Exceptions vers validation humaineContrôles échoués, données manquantes, fiabilité insuffisante.
  • Chaque champ relié à sa sourceUn clic sur une valeur ouvre son emplacement dans le document.

Le modèle lit. Les règles calculent.

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Dix briques fonctionnelles

  • Qualification

    Type, doublons, orientation selon le format et la qualité.

  • OCR et multimodal

    Pièces natives ou scannées, tableaux, multi-pages.

  • Données structurées

    Schéma défini, exactitude contrôlée.

  • Traçabilité par champ

    Chaque valeur reliée à son emplacement dans la pièce.

  • Normalisation

    Formats harmonisés, entités rapprochées.

  • Contrôles financiers

    Sommes, taxes et arrondis vérifiés par des règles explicites.

  • Rapprochement

    Devis, facture et dossier comparés ligne à ligne.

  • Exceptions

    Seuils fixés à partir d'exemples annotés.

  • Workflows financiers

    Validation avant écriture, anti-doublon.

  • Optimisation

    Les modèles coûteux en dernier recours seulement.

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Un corpus représentatif, mesuré champ par champ

Prestataires, langues, formats et cas particuliers rencontrés : le corpus de test reflète la réalité de vos pièces. Les erreurs à impact financier font l'objet d'un suivi spécifique, et chaque changement de modèle ou de consigne est soumis à un test de non-régression.

  • Exactitude par champ

    Chaque valeur extraite est‑elle juste ?

  • Extraction des lignes

    Toutes les lignes, dans le bon ordre ?

  • Écart devis et facture

    L'écart de prix ou la prestation non prévue est signalé.

  • Pièce manquante

    Le justificatif attendu absent du dossier est identifié.

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Du corpus à la clôture

  1. 01Constituer le corpusRassembler des pièces représentatives et annoter les valeurs attendues.
  2. 02Extraire et contrôlerConstruire le pipeline et les règles financières, mesurer l'exactitude champ par champ.
  3. 03Router les exceptionsAdresser chaque pièce bloquée au bon interlocuteur, avec l'origine du blocage et l'action attendue.
  4. 04Intégrer et fiabiliserBrancher la chaîne aux outils de gestion, conserver une piste d'audit, suivre la qualité dans la durée.

06

Livrables envisagés

  1. 01Pipeline de traitement documentaire
  2. 02Schémas de données et règles de validation
  3. 03Rapprochement et détection des écarts
  4. 04Circuit de vérification des exceptions
  5. 05Intégration aux outils de gestion et suivi qualité

Ce qui change pour votre équipe Finance

  • Moins de ressaisie, de recherche de pièces et de relances manuelles.
  • L'équipe se concentre sur les exceptions, les arbitrages et la sécurisation de la clôture.
  • Chaque montant est vérifiable : un clic sur un champ ouvre la pièce d'origine.
  • Une piste d'audit est conservée pour chaque pièce traitée.

Expertises mobilisables

  • Document AI
  • OCR
  • Modèles multimodaux
  • Sorties structurées
  • Rapprochement de données
  • Workflows agentiques
  • Règles métier financières
  • Observabilité

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Les profils que nous mobilisons

Un AI Engineer spécialisé Document AI, appuyé si besoin par un développeur backend Python. Chaque freelance est évalué sur sa pratique réelle de l'IA avant de vous être présenté.

Une mission réelle · Plateforme de services B2B

Une plateforme de services B2B recevait de ses prestataires des devis, factures et justificatifs aux formats et qualités très variables. Leur traitement manuel était coûteux, et la diversité des pièces rendait l'automatisation classique difficile.

  • Pipeline de qualification, d'extraction et de structuration des pièces prestataires
  • Schémas de données et contrôles financiers déterministes : sommes, taux de taxe, arrondis, cohérence
  • Rapprochement devis, facture et dossier, avec détection des écarts de prix, prestations non prévues et pièces manquantes
  • Circuit des exceptions vers une vérification humaine
  • Intégration aux workflows de gestion et de refacturation, avec validation avant écriture et protection contre les doublons

FAQ

Vos questions sur le projet document AI et finance

Le Document AI regroupe les techniques qui permettent d'extraire des données structurées de documents : OCR pour les pièces scannées, modèles multimodaux pour les documents complexes, sorties structurées selon un schéma défini. Appliqué à la finance, il transforme des devis et des factures en données exploitables par vos outils de gestion.

Non, et c'est un principe de conception : le modèle lit les pièces, des règles explicites calculent. Sommes, taux de taxe et arrondis sont vérifiés par des contrôles déterministes. Lorsqu'un contrôle échoue, la pièce est orientée vers une vérification humaine plutôt que d'être corrigée par le modèle.

Les doublons sont détectés dès la qualification des pièces, et aucune écriture n'est passée sans validation préalable. La chaîne prépare les transactions et la refacturation, mais la création effective reste protégée contre les doublons et tracée dans une piste d'audit.

Non. Il s'intègre à vos outils existants : la chaîne alimente vos workflows financiers en données structurées et contrôlées, et votre outil de gestion reste la référence. L'objectif est de supprimer la ressaisie et le contrôle manuel ligne à ligne, pas de changer de logiciel.

Un AI Engineer qui maîtrise l'OCR, les modèles multimodaux et les sorties structurées, et qui comprend les règles métier financières. Pour l'intégration aux outils de gestion, un développeur backend Python peut l'épauler. Nous vous présentons 1 ou 2 profils évalués sous 48h.

Fiche rédigée par Claire Scepi, cofondatrice de Top Profil.

Publiée le , mise à jour le .

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