Une plateforme de factures assistée par IA pour un fabricant d’éthanol
Des factures fournisseurs transformées en enregistrements fiables et traçables : l’IA les lit, un collaborateur les valide.
En un coup d’œil
Mindrops a développé une plateforme de traitement des factures mobile-first assistée par IA, avec portail d’administration web, pour un fabricant d’éthanol indien réalisant plus de ₹100 crore de chiffre d’affaires. L’OCR et l’IA extraient six champs de chaque facture fournisseur (PDF, JPG, PNG), qu’un collaborateur valide avant tout enregistrement ; la plateforme comprend aussi trois rôles d’accès, une authentification OTP/JWT et un référentiel consultable.
Le défi
Le fabricant reçoit chaque jour un volume élevé de factures fournisseurs – transport, matières premières, stocks et pièces, carburant, produits chimiques et services – sous forme de PDF, scans et photos prises au téléphone, par e-mail et via les canaux fournisseurs. Le volume dépassait ce que l’équipe finance pouvait traiter à la main.
Chaque facture devait être ouverte, lue et saisie dans les systèmes internes. La classification était laissée au jugement de chacun, de sorte que la même dépense était codée différemment selon les personnes. La saisie manuelle était lente et source d’erreurs : numéros, dates ou montants erronés et coordonnées fournisseurs manquantes n’apparaissaient que tard dans le reporting. Il n’y avait aucune vue centrale indiquant si une facture était traitée, revue ou payée, aucun historique consultable, et peu de contrôle sur qui pouvait faire quoi. L’objectif : transformer chaque facture non structurée en un enregistrement fiable et consultable, en conservant la supervision humaine.
La solution
Mindrops a développé une plateforme de traitement des factures assistée par IA, avec le contrôle humain au cœur du dispositif. La capture et la validation se font sur une application mobile ; la supervision et l’administration sur un portail web. L’IA lit, un collaborateur valide.
La plateforme transforme un document de facture non structuré en un enregistrement métier structuré. Aucune donnée n’est enregistrée tant qu’un collaborateur n’a pas vérifié les champs extraits et validé la facture. Des accès basés sur les rôles et un référentiel consultable complètent la plateforme.
Extraction OCR + IA
Les factures importées sont lues automatiquement (fournisseur, numéro de facture, date, montant, société et catégorie suggérée), ce qui supprime l’essentiel de la saisie manuelle.
Valider avant d’enregistrer
Les valeurs extraites s’affichent pour relecture ; rien n’est enregistré tant qu’un collaborateur n’a pas vérifié les champs et validé la facture.
Relancer à la demande
Si une lecture échoue ou paraît fausse, l’extraction peut être relancée sur le même fichier, ou les champs corrigés à la main – une parade aux scans de mauvaise qualité, sans nouvel import.
Catégories standard
Les factures sont codées selon une liste de catégories contrôlée et gérée par l’administrateur, pour une classification des dépenses cohérente dans l’équipe.
Accès basé sur les rôles
Rôles Administrator, Staff et Operations, avec des permissions par module et une portée par société définies par les administrateurs – moindre privilège et traçabilité.
Référentiel consultable
Chaque facture est consultable par numéro, société, fournisseur ou catégorie, avec les pièces justificatives stockées séparément pour une recherche rapide et moins de doublons.
Résultats
Les mêmes factures arrivent sous forme de fichiers et deviennent désormais des enregistrements fiables : lus par l’IA, validés par un collaborateur, retrouvés en quelques secondes.
Saisie de données
Avant : six champs saisis par facture, à la main.
Après : champs extraits automatiquement ; l’équipe relit et valide.
Exactitude
Avant : erreurs détectées tard, dans le reporting.
Après : erreurs de lecture repérées par comparaison avec la source, avant l’enregistrement.
Classification
Avant : la même dépense codée différemment.
Après : une seule liste de catégories contrôlée, appliquée de façon cohérente.
Statut & audit
Avant : difficile de savoir ce qui était traité ou payé ; peu de traçabilité.
Après : statut de traitement et de paiement sur chaque enregistrement, consultable, avec historique des modifications.
Moins de saisie manuelle, moins d’erreurs, une classification cohérente, un statut clair en un coup d’œil, une recherche plus rapide, un accès contrôlé et une séparation par société – avec un enregistrement structuré et consultable dès la toute première facture importée.
Les informations du client sont anonymisées à sa demande. Les comparaisons avant/après décrivent le changement de processus livré et n’ont pas été auditées de manière indépendante.
Technologies utilisées
Un pipeline assisté par IA avec un point de contrôle humain obligatoire, une gouvernance basée sur les rôles et un référentiel d’enregistrements consultable – pensé mobile-first pour ceux qui traitent les factures au quotidien.
Extraire & valider
L’OCR et l’IA extraient six champs par facture, avec relance possible par fichier ; une validation humaine obligatoire, assortie de contrôles de saisie (catégorie, société, date valide, montant numérique), verrouille chaque enregistrement.
Accès & cloisonnement
Accès basé sur les rôles – Administrator, Staff, Operations – avec des permissions par module et une portée par société, pour séparer proprement les données par société interne.
Données, audit & documents
Enregistrements de factures structurés et consultables avec historique des modifications et statut de traitement/paiement ; pièces justificatives stockées séparément et en sécurité.
Questions fréquentes
Qu’a réalisé Mindrops pour le fabricant d’éthanol ?
Quels champs de facture l’IA extrait-elle ?
Quelles technologies et quels contrôles la plateforme utilise-t-elle ?
Quel problème la plateforme résout-elle ?
Mindrops peut-elle automatiser un processus documentaire similaire pour nous ?
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