Contexte et objectifs

Une entreprise leader en logistique faisait face à un défi opérationnel crucial : le traitement et la vérification des factures de transport.

Cette tâche exigeante nécessitait plusieurs employés à temps plein (ETP) pour gérer des milliers d'emails chaque année. Les entreprises de transport du monde entier envoyaient des factures avec des pièces jointes critiques qui devaient être vérifiées avec soin pour éviter des paiements excessifs pour des services non livrés ou incorrectement tarifés.

L'inaction comportait des risques substantiels : pertes financières dues à des pénalités pour délais manqués, erreurs de paiement et inefficacités administratives.

Grâce à un projet Agilytic, l'entreprise a pu mettre en œuvre un processus simplifié pour réduire les besoins en personnel, renforcer le contrôle qualité et réaliser des économies de coûts significatives.

L'objectif était simple : automatiser le traitement des factures pour réduire la charge administrative tout en garantissant précision et conformité.

Démarche

Nous avons mis en place une stratégie en plusieurs phases pour relever ce défi, en commençant par une preuve de concept (POC) avant de passer à une industrialisation complète. Notre approche comprenait ces étapes clés :

1. Compréhension du Processus Commercial : Une analyse approfondie de l'workflow existant a révélé des lacunes dans la documentation et des inefficacités.

2. Intégration de l'IA et du LLM : Nous avons développé un système d'extraction de contenu des factures utilisant un modèle de langage large multimodal (LLM). Ce système convertissait les factures en fichiers HTML tout en assurant une capture précise des données.

3. Vérification de la Conformité : Le système vérifiait les numéros d'entreprises sur les factures par rapport aux dossiers internes pour assurer la conformité.

4. Structuration des Détails de Transport : Nous avons structuré les détails de transport et les avons validés par rapport à la base de données de transport interne en utilisant des règles logiques Python et Pandas pour identifier les écarts.

5. Automatisation Administrative : Grâce à notre partenariat avec B_Robots, nous avons implémenté UiPath pour automatiser les tâches administratives, y compris le chargement des pièces jointes par email, le déclenchement des modules d'IA, et les mises à jour des rapports.

6. Coaching et Documentation : Nous avons fourni une documentation complète du processus et formé le département informatique pour assurer une transition en douceur vers la phase d'industrialisation.

Résultats

Le projet a livré des résultats exceptionnels. La preuve de concept a démontré des économies potentielles de coûts de main-d'œuvre annuels dépassant 100 000 € avec la mise en œuvre de la version industrialisée.

Au-delà de ces économies, l'automatisation a libéré du personnel précieux pour se concentrer sur des tâches stratégiques.

Ce projet a également été la première mise en œuvre réussie de l'IA par le client, créant un élan d'innovation et suscitant un intérêt pour explorer les applications de l'IA à l'échelle de l'organisation.

L'optimisation réussie du traitement des factures de transport a positionné l'organisation pour étendre des stratégies d'automatisation similaires à d'autres filiales, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle à grande échelle.