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L'IA au service de l'order to cash

Publié par Marie-Amélie Fenoll le | Mis à jour le
L'IA au service de l'order to cash

L'IA agit comme un levier de transformation sur certaines activités du credit management. Ainsi, grâce au prédictif, les outils d'IA permettent de mieux connaître les comportement des payeurs et d'agir en conséquence. Exemple avec Veolia.

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"L'IA est comme un GPS qui prendrait l'information trafic lors de la conduite", explique Harry Yochum, directeur transformation de la fonction finance chez Deloitte, à l'occasion d'une table-ronde "finance : faut-il avoir peur de l'IA?" organisée par Sidetrade, éditeur de logiciels et Veolia. En d'autres termes, si l'intérêt du recours à l'intelligence artificielle n'est plus à démontrer dans le process de l'order to cash notamment, elle ne remplace pas l'humain mais au contraire l'aide à être plus performant.

"L'IA permet de mieux guider les actions de l'homme en les positionnant au bon moment dans le temps", souligne Harry Yochum de Deloitte. De plus, grâce au machine learning, elle accroît son périmètre d'intervention en se nourrissant de toutes les données".

Des actions mieux ciblées dans le temps

D'une façon générale, l'IA est idéale dans la transformation du processus d'order to cash car c'est un processus très transactionnel avec beaucoup de volumétrie.

Ainsi, la BU recyclage et valorisation des déchets en France du groupe Veolia traite environ 800 000 factures par an. "Nous étions dans un contexte de réorganisation managériale avec une organisation du recouvrement très décentralisée. Notre processus d'order to cash n'était pas harmonisé. Sans compter que les montants de nos factures sont assez bas", explique Patrick Houssin, Daf chez Veolia Environnement. Le groupe a alors déployé l'outil d'IA baptisé "Aimie" de Sidetrade en 2020 pour le déployer en 7 mois. Les équipes se sont appuyées sur le cabinet de conseil Deloitte pour la conduite du changement.

"On a recours à l'IA mais on garde une partie du portefeuille clients traitée par des scénarios avec une interaction humaine", détaille Patrick Houssin de Veolia. Plus de 32 000 clients sont concernés. Dans les faits, 59% de scénarios classiques sont traités par l'humain contre 41% par l'IA.

En y regardant de plus près, 6,8 actions par client sont traitées par la main de l'homme contre 5,8 actions par l'IA. Explication : "Ce ratio du nombre d'actions traitées est plus important par les moyens humains car l'IA fait uniquement des actions dites utiles", souligne le Daf de chez Veolia Environnement. Car, au final, si 40,7% des actions sont exécutées par l'humain, 2 fois plus d'actions sont exécutées par l'IA (environ 88%). Et 55% des actions initiées par l'homme sont abandonnées ou rejetées contre un taux beaucoup plus bas pour l'IA. Une des raisons avancées : des actions mal positionnées dans le temps. "L'IA affiche une efficacité de plus de 50% quand elles sont exécutées", précise le Daf. L'IA est également plus efficace dans les actions de relance que ce soit par mails, par courrier ou par téléphone.

Du prédictif pour mieux comprendre les comportements de paiement

"Notre outil d'IA travaille à la fois sur le prédictif pour comprendre les comportements de mauvais payeurs mais aussi sur le prescriptif. Ainsi, au-delà des indicateurs classiques, l'outil propose des actions à mettre en place en segmentant les portefeuilles clients comme par exemple les clients qui ont un encours échu supérieur à 20 jours ou en fonction du CA des clients", détaille Alain Deza, Directeur du Consulting chez Sidetrade.

Sidetrade affiche un datalake qui cumule 34 milliards de transactions BtoB auprès de 11000 entreprises. Son outil baptisé SPI pour Sidetrade Payment Intelligence permet de visualiser "comment se comporte le payeur avec votre entreprise mais aussi avec les autres clients. Au final, cela constitue une sorte de benchmark du paiement. Avec des questions comme "est-ce que les délais que j'accorde sont bons (comparativement aux autres sociétés)? Et cela aide ainsi à y voir plus clair sur les retards de paiement qui est un potentiel de cash à aller chercher", poursuit Alain Deza de Sidetrade.

L'IA permet également de mieux connaître "les fenêtres de paiement des clients", c'est-à-dire de savoir à quel moment ils payent. "Par exemple, si le payeur règle ses factures entre le 15 et le 20 du mois, Aimie va alors propose de ne relancer votre client qu'à une date correspondant à cette période. Au final cela réduit les actions de relance juste en les ciblant mieux", détaille Alain Deza.

Une conduite du changement nécessaire

Mais mettre en place un système d'IA requiert aussi une importante conduite du changement. "L'IA n'est pas qu'un levier technologique. Il faut souvent repenser le modèle et la façon dont les différentes entités de l'entreprise travaillent, car c'est un processus très transverse. Il est donc indispensable d'avoir un sponsorship de la part du responsable du credit management. Il faut également une mobilisation du management intermédiaire et une gouvernance importante avec des instances d'arbitrage comme la direction commerciale et la finance", conclut Harry Yochum, directeur transformation de la fonction finance chez Deloitte.





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