Synthèse des opportunités d'IA

Description du problème

Le service financier de LRDM fait face à des défis significatifs concernant la gestion des échéances de paiement et la planification de la trésorerie. Le processus actuel présente plusieurs problématiques :

L'équipe financière doit régulièrement extraire des données du logiciel comptable pour créer manuellement des listes d'échéances de paiement, ce qui implique un travail fastidieux de compilation et d'analyse.
Pour chaque échéance de paiement, un collaborateur doit déterminer manuellement si une facture est "bonne à payer" en fonction de divers critères (validation de service fait, conformité, délais négociés, etc.).
Ce traitement est particulièrement chronophage pour les sociétés du groupe ayant un volume important de factures, comme mentionné pour la société "Grégoire" qui nécessite environ 1h30 de traitement.
Le processus se répète deux fois par mois, créant une charge de travail récurrente et prévisible mais incompressible avec les outils actuels.
L'entreprise utilise actuellement des fichiers Excel pour gérer ces données financières, offrant peu d'automatisation et nécessitant des manipulations manuelles répétitives.
En parallèle, l'équipe financière doit également gérer les prévisions de trésorerie en analysant les flux entrants et sortants, sans disposer d'outils permettant une visualisation dynamique et en temps réel de ces mouvements.
La complexité du processus est accrue par l'existence de "règles particulières" qui rendent difficile une automatisation simple, nécessitant probablement une logique d'analyse plus sophistiquée.
Le système actuel ne permet pas d'avoir une vision anticipative satisfaisante des besoins en trésorerie, limitant la capacité de l'entreprise à optimiser sa gestion financière.

Impacts actuels

Charge de travail administrative élevée : L'équipe finance consacre environ 3-4 heures par mois uniquement à la création et au traitement manuel des calendriers de paiement, représentant près d'une demi-journée de travail qui pourrait être allouée à des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Risque d'erreurs humaines : Le traitement manuel des échéances et la détermination des factures "bonnes à payer" sont sujets aux erreurs humaines, particulièrement lors des périodes de forte charge comme les clôtures mensuelles.
Manque de réactivité financière : Sans vision dynamique et en temps réel des échéances, l'entreprise peut manquer d'agilité pour optimiser sa trésorerie (négociation de délais, regroupement de paiements, etc.).
Difficulté de planification : L'absence d'un calendrier automatisé et fiable complique la planification financière à moyen terme et limite la capacité à anticiper les tensions de trésorerie potentielles.
Sous-optimisation des flux financiers : Sans vision claire des échéances et des prévisions, l'entreprise peut subir des situations de sur-liquidité ou sous-liquidité temporaires qui auraient pu être évitées avec une meilleure anticipation.
Dépendance aux compétences individuelles : Le processus actuel repose fortement sur l'expertise des collaborateurs qui maîtrisent les "règles particulières" mentionnées, créant une vulnérabilité organisationnelle en cas d'absence ou de départ.
Limitation du reporting financier : La génération manuelle des données limite la fréquence et la richesse des analyses financières qui pourraient être produites avec un système automatisé.
Frein à la croissance : À mesure que l'entreprise se développe et que le volume de transactions augmente, le système manuel actuel deviendra de moins en moins tenable, créant un goulot d'étranglement opérationnel.
Stress opérationnel : Les contraintes de temps liées à ces traitements manuels génèrent une pression sur l'équipe financière, particulièrement lorsque ces tâches doivent être réalisées dans des délais serrés.

Technologie IA applicable

💻 Développement sur mesure

Gains potentiels

- 0,5 jours par mois

Faisabilité technique

Temps d'implémentation

Court terme (< 3 mois)