De nombreuses entreprises considèrent les modèles d’IA générative, comme ChatGPT, comme une solution universelle applicable à tous les processus métiers. Bien que ces modèles excellent dans le traitement du langage et la génération de réponses conversationnelles, ils montrent souvent leurs limites lorsqu’il s’agit de tâches structurées nécessitant précision et rentabilité.
Les modèles d’IA générative sont indéniablement puissants ; cependant, leur véritable valeur se révèle lorsqu’ils sont associés aux connaissances précieuses contenues dans les données riches de l’entreprise. C’est là que l’orchestration des données joue un rôle essentiel. Elle consiste à gérer des tâches liées aux données telles que la collecte, le contrôle de qualité, le transfert entre systèmes et l’automatisation des flux de travail. Un exemple clé est la conversion de données non structurées en un format standardisé exploitable par l’IA, comme la transformation de données non structurées en factures électroniques. Cette étape peut s’avérer déterminante pour le succès ou l’échec de l’IA générative, en particulier dans un environnement où les bases de données sont fragmentées et les systèmes informatiques hétérogènes.
Alors que les organisations s’efforcent d’exploiter la puissance de l’IA, notamment l’IA générative, elles rencontrent souvent un écart entre son potentiel et la réalisation de valeur concrète pour l’entreprise. Après tout, la qualité des résultats de l’IA dépend de la qualité des données d’entrée. Bien que les modèles d’IA généralisés soient excellents pour des tâches générales et de haut niveau, ils peinent à atteindre la précision et l’efficacité nécessaires pour des processus spécialisés, comme l’exemple de la codification des factures.
Par exemple,
Proactis Rego Cai utilise une technologie de pointe pour révolutionner la codification des bons de commande et des factures. Conçu pour améliorer le processus d'automatisation de le comptabilité fournisseurs (AP Automation) grâce à une meilleure efficacité opérationnelle et précision, il exploite l'IA prédictive et l'apprentissage automatique pour faire passer les organisations d'une codification manuelle et sujette aux erreurs dans leurs processus de commandes et de facturation, à une approche plus sophistiquée, efficace et précise,
pilotée par l'IA. Cela permet de réduire le temps passé à coder manuellement les transactions, de diminuer le risque d'erreur humaine, d'améliorer la précision du codage dès la première saisie ainsi que la qualité des données financières, et de réduire les ajustements complexes des codes en aval. De plus, grâce à l'apprentissage automatique avancé, Rego Cai continuera à apprendre après sa mise en œuvre, garantissant une plus grande précision du codage et une meilleure qualité des données pour les reportings.
En tant que professionnels des Achats et de la Finance, il est possible que vous ayez des doutes face à la présence croissante de l’IA dans le milieu du travail. Bien que les discussions sur l’automatisation se concentrent souvent sur le remplacement des emplois, la réalité est bien plus prometteuse – elle crée de nouvelles opportunités pour accroître la valeur stratégique et améliorer l'efficacité. Plutôt que de craindre l'IA, les employés peuvent la voir comme un allié précieux – un outil destiné à améliorer leurs compétences et simplifier leur travail.