Mes certifications en langages informatiques, frameworks et digital.

Transformation digitale

Business intelligence : la base de la transformation digitale.

Les outils suivants m'ont permis et me permettent de créer et de fournir les données décisionnelles pour permettre aux dirigeants de prévoir leurs activités et de prendre des décisions pertinentes.

J'ai découvert la transformation digitale et notamment la puuissance du web et du numérique avec Wikiwater.
J'ai en effet gagné un concours organisé par la Fondation EDF qui m'a permis de digitaliser l'expérience utilisateur de Wikiwater. Progressivement je me suis formé aux langages de développement (jusqu'à obtenir des certifications) maais aussi aux techniques de référencement dans les moteurs de recherhce et notamment Google.
Chef du projet j'ai participé à la conception du site wikiwater qui génère plus de 2000 contacts par jour et ceci dans plus de 190 pays.

En plus de ces langages incoontournables je me suis intéressé à des solutions encore plus performantes proposés par les frameworks Symfony, Angular (créé par Google) et React (créé par Facebook). Ces frameworks offrent en effet un cadre de développement permettant d'augmenter les performances techniques des sites web mais aussi de gérer la problèmatique de la sécurité qui est de plus en plus importante.

Pour la fonction finance, la digitalisation est un investissement indispensable. Elle permet de réduire les coûts, d'augmenter la productivité, de réduire les délais de traitement et de réagir en temps réel aux événements. Ainsi il existe différents axes de travail qui sont présentés ci-dessous.

La comptabilité : réduire la saisie manuelle

la saisie. L’intelligence artificielle peut traiter des volumes considérables de factures et associer des pièces justificatives à des comptes clients.
Le scan des factures exige l’utilisation d’un équipement spécifique : un scanner ou un appareil de numérisation doté d’un système d’OCR (Reconnaissance Optique de Caractères) pouvant lire, reconnaître et traduire le contenu des factures de manière automatique. Lorsque l’on procède par exemple à la numérisation d’une facture le système OCR examine grâce à des combinaisons très complexe de reconnaissance visuelle, que permet le deep learning et le NLU (Natural Language Undestanding), la facture et chacun de ses éléments : date de la facture, nom du fournisseur ou du client, montant total hors taxes, montant de la TVA, montant TTC, le siret. À la fin du processus de lecture et de reconnaissance, le logiciel de numérisation ajoute automatiquement toutes les données comptables dans le logiciel de comptabilité de l’entreprise.
La comptabilité va ainsi se fluidifier et se simplifier pour permettre à ses équipes de se concentrer sur des projets à plus forte valeur ajoutée. Là où la comptabilité comporte encore plus de 50% de tâches de pure saisie, l'intelligence artificielle peut permettre de mettre fin à l'externalisation (coûteuse) et de réduire des coûts non susceptibles de générer de la valeur et qui en plus ne concerne que le passé de l'entreprise.

Fluidifier la relation avec la banque

La mise en place des flux bancaires dématérialisés avec la banque doit permettre d'établir une relation directe entre le logiciel bancaire et le logiciel comptable de l'entreprise. Ainsi ceci peut simplifier l'enregistrement des flux bancaires directement dans le logiciel et faciliter ainsi le rapprochement bancaire et aussi fournir un état de la position de trésorerie. De plus les modules Moyens de paiement que propose les logiciels comptables permettent de fiabiliser les paiements des fournisseurs (doublons, fournisseurs inexistant) ainsi que d'obtenir un gain de temps dans la gestion du cycle de paiement des fournisseurs.

Réduire le coût du traitement des notes de frais

La comptabilité a souvent dans le cadre de ses missions la vérification de la conformité des demandes de remboursements faites par les employés qui doit se faire dans le cadre de la politique de remboursement de l'entreprise. L'intelligence artificielle peut effectuer cette tâche réalisée encore aujourd'hui très souvent manuellement. L'intelligence artificielle et le NLU (Natural Language Undestanding) peuvent aujourd'hui effectuer cette tâche et laisser à l'humain les cas contestables. Avec le temps et grâce à son apprentissage permanent le logiciel sera en mesure de traiter les cas litigieux.

Optimiser la trésorerie

Même si les taux sont négatifs l'optimisation de la trésorerie est un défi auquel l'intelligence artificielle peut répondre à l'aide d'assistants digitaux. Il en est de même pour le recouvrement. Ainsi l'intelligence artificielle peut détecter lors des négociations avec un fournisseur des conditions générales de paiement différentes et défavorables aux conditions habituelles. Au niveau du recouvrement les assistants digitaux peuvent analyser les comportements de paiements passés des clients et proposer différentes stratégies. L'intelligence artificielle est aujourd'hui capable de définir la meilleure action de relance et le bon jour pour l'exécuter. Il est aujourd'hui possible d'augmenter de plus de 50% les actions de relance menées par les équipes de recouvrement.

Détecter la fraude

La principale arme de l'intelligence artificielle pour détecter la fraude est d'identifier un comportement anormal par rapport au comportement classique des comptes de l'entreprise. Le machine learning est capable après avoir absorbé l'historique des comptes et des transactions de l'entreprise d'identifier une opération anormale et non habituelle. La non cohérence avec les politiques et conditions habituelles de paiement, d'achat et de vente devient identifiable et la direction peut alors être alertée. Cette aptitude à détecter le comportement inhabituel peut d'ailleurs être déportée dans d'autres directions que celle de la direction financière comme par exemple les directions et services en relation avec des flux financiers importants comme par exemple l gestion de sinistres dans les compagnies d'assurances et sociétés de courtage.