Processus Purchase-to-pay : pourquoi la transformation par l‘IA se heurte sans cesse au même obstacle

La quasi-totalité des entreprises investit aujourd‘hui dans l‘IA, et, selon McKinsey, 92 % d‘entre elles prévoient d’intensifier leurs investissements au cours des trois prochaines années. Mais 1 % seulement déclare avoir atteint une véritable maturité en matière d‘IA, c‘est-à-dire un stade où l‘IA est pleinement intégrée aux processus opérationnels et génère des gains significatifs. Le processus Purchase-to-pay illustre bien ce décalage dans la pratique. Il regorge de cas d‘usage très intéressants pour l‘automatisation. Pourtant, de nombreuses équipes se heurtent toujours au même obstacle lorsqu‘elles tentent d‘aller au-delà d‘améliorations ponctuelles : le travail reste manuel, certaines opérations continuent de réclamer une vérification et il faut toujours une intervention humaine pour faire avancer les choses.

Lorsque les progrès marquent le pas dans ce domaine, le problème ne réside pas dans le manque d‘outils d‘IA. C‘est le processus documentaire fastidieux et fragmenté qui le sous-tend qui est en cause.

Lorsque l’on parle de transformation par l‘IA du cycle P2P, on fait généralement référence à des processus comme la saisie automatique des factures, leur rapprochement avec les bons de commande, la gestion des anomalies, le circuit d‘approbation et l‘accélération du traitement tout en réduisant les tâches manuelles.

C‘est la promesse. En réalité, beaucoup d‘entreprises en sont encore loin. En effet, une enquête menée en 2025 auprès de professionnels de la fonction comptabilité-finance révèle que 66 % d‘entre eux saisissent encore manuellement leurs factures dans leur ERP ou leur progiciel financier, et que 63 % consacrent plus de dix heures par semaine au traitement des factures. Dans cette même enquête, 73 % affirment ne pas avoir encore entièrement déployé de processus automatisés.

Ainsi, même si l‘on parle beaucoup d‘IA, une grande partie du travail quotidien reste inchangée : vérifier les données, rechercher les informations manquantes et intervenir en cas d’anomalie.

Dans le cycle P2P, le processus s‘appuie sur les données contenues dans les documents : ce qui a été commandé, livré, facturé et approuvé, et les conditions convenues.

Pour que l‘IA soit utile, elle doit les exploiter pour accomplir un travail concret. Elle doit vérifier la cohérence des documents, repérer les éléments manquants, signaler toute anomalie, telle qu‘une fraude ou une manipulation, et déterminer si une transaction peut être validée ou si elle doit faire l‘objet d‘une vérification.

Le problème, c‘est que cela ne fonctionne que si le système peut facilement trouver, comparer et valider ces informations. Et dans de nombreux processus P2P, ce n‘est pas le cas.

Les informations sont bien là, mais elles sont dispersées un peu partout, comme dans :

• les factures reçues au format PDF ou sous forme de pièces jointes numérisées,
• les bons de commande stockés dans l’ERP,
• les reçus ou les accusés de réception enregistrés dans un logiciel distinct,
• les conditions des fournisseurs dissimulées dans les contrats ou les échanges d‘e-mails,
• les validations qui s‘accumulent dans les boîtes e-mail ou les outils de gestion des flux de travail.

Ainsi, au lieu de disposer d‘une vue d‘ensemble claire et cohérente, l‘IA doit traiter des informations fragmentées qui figurent à différents endroits, adoptent des formats variés et ne concordent pas toujours.

Ce décalage ne reste pas longtemps dans l‘ombre. Il se manifeste dans le travail lui-même.
Une facture est signalée en raison d’une anomalie. Il manque un bon de commande. Le reçu est introuvable. Les conditions convenues ne sont pas claires. Du coup, au lieu de se dérouler normalement, la transaction est bloquée.

Et dès que cela se produit, le travail manuel que vous cherchiez à éliminer réapparaît. Il faut alors :

• vérifier les documents,
• rechercher les informations manquantes,
• déterminer ce qui est réellement correct,
• décider si le processus peut se poursuivre.

Selon Gartner, ce sont des problèmes de ce genre qui font que les salariés perdent 47 % de leur journée à simplement rechercher l’information. L‘IA est peut-être bien là, mais sans un solide socle documentaire, le système et vos collaborateurs continueront de se heurter aux mêmes obstacles.

Une seule facture en attente, c‘est déjà agaçant. Dès qu‘on en compte des centaines ou des milliers, cela commence à poser de réels problèmes.

Lorsque les tâches à accomplir ne cessent de revenir aux mêmes personnes, les répercussions se propagent rapidement :

• Les paiements sont retardés, car les validations sont bloquées.
• Le service Comptabilité fournisseurs passe souvent à côté des remises pour paiement anticipé.
• Les relations avec les fournisseurs s‘en trouvent affectées en cas de retard ou de litige.
• Il devient plus difficile de prévoir les flux de trésorerie, car les engagements ne sont pas clairement définis.
• Les équipes passent plus de temps à réagir en urgence qu‘à gérer réellement les dépenses.

Cela complique également la capacité d’adaptation plus que de nécessaire. À mesure que les volumes augmentent, le travail manuel s’intensifie lui aussi. Plus il y a de factures, plus il y a d‘anomalies, plus il faut faire de recherches, et plus on passe de temps à trouver une solution. Ainsi, au lieu que l‘IA allège leur charge de travail, les équipes finissent par avoir besoin de plus de personnel simplement pour suivre le rythme.

Et lorsque les paiements sont retardés, cela n‘affecte pas seulement le service comptable. Les fournisseurs sont payés en retard, les litiges se multiplient et les services des achats et des opérations commencent à en ressentir les conséquences. L’assureur-crédit Atradius constate en effet que les retards de paiement concernent 43 % des ventes B2B, ce qui montre à quel rythme ces retards impactent l‘ensemble de l‘activité.

Si le problème provient d‘un socle documentaire insuffisant, c‘est sur cet aspect qu’il convient de concentrer vos efforts.

Cela implique généralement de déployer une technologie de gestion documentaire capable de regrouper les documents P2P au sein d‘un flux unique et interconnecté, plutôt que de les laisser dispersés entre fichiers PDF, boîtes e-mail, enregistrements ERP, dossiers de contrats et outils de validation distincts.

Concrètement, cela signifie être capable de :

• numériser les documents dans un format que le processus peut réellement exploiter,
• relier factures, bons de commande, reçus, validations et dossiers fournisseurs liés à une même transaction,
• intégrer les pièces justificatives directement dans le flux de travail plutôt que d‘obliger les utilisateurs à les rechercher partout,
• tenir un registre clair et traçable, de la commande jusqu‘au paiement et à l‘archivage.

Une fois ces bases établies, l‘IA est bien mieux à même d‘accomplir les tâches que l’on souhaite réellement lui confier. Elle peut ainsi rapprocher les documents avec davantage de fiabilité, détecter les anomalies plus tôt, signaler les transactions qui réclament vraiment une attention particulière et acheminer le reste sans nécessiter autant de vérifications manuelles.

Les professionnels du cycle P2P sont soumis à une réelle pression visant à mettre en place des solutions d‘IA destinées à améliorer l‘efficacité, réduire le travail manuel et offrir à l‘entreprise une meilleure visibilité sur ses dépenses. Cette pression est justifiée. L‘opportunité est bien réelle.

Mais l‘IA dans le domaine du P2P ne pourra pas tenir cette promesse tant que le socle documentaire, où figurent en réalité la plupart des données transactionnelles, restera fragmenté et déconnecté du processus. Les professionnels qui y parviendront les premiers seront ceux qui permettront à l‘IA de fonctionner véritablement. Non pas seulement à certaines étapes ponctuelles, mais tout au long du processus, de la commande jusqu’au paiement.

Et, maintenant, pourquoi ne pas consulter notre guide sur la conformité en matière de facturation électronique ? Il aborde un autre domaine dans lequel les équipes P2P sont contraintes de s‘adapter rapidement à l‘évolution des exigences internationales.