L’IA automatise les processus de paiement, mais l’approbation finale reste humaine

Autrefois, préparer un lot de paiements était une tâche fastidieuse nécessitant un contrôle manuel de chaque facture. Aujourd’hui, des solutions logicielles comme celles de Coupa révolutionnent ce processus. En seulement cinq semaines d’utilisation en production, l’Agent de Création de Lots de Paiements de Coupa a traité 14 lots, couvrant 2 395 paiements pour un montant total de 20,1 millions de dollars. Plus de 450 clients utilisent désormais ces agents IA en production.

Cependant, malgré cette automatisation avancée, l’agent n’a pas encore le dernier mot. Un humain ou un système externe doit toujours valider la libération des fonds. Cette distinction est cruciale : l’IA peut lire une facture ou extraire un numéro de bon de commande, mais lorsqu’elle décide quelles factures approuvées doivent être incluses dans un lot de paiement, elle participe directement à la transaction elle-même.

L’impact économique de l’automatisation

Les bénéfices économiques sont déjà tangibles. Un client de Coupa a rapporté que l’agent a coûté environ 27 dollars en crédits IA pour une semaine d’opération, tout en économisant 2 000 dollars de temps de personnel. Coupa a également signalé une réduction des délais de traitement des demandes de 50 %, bien que ces chiffres soient auto-déclarés et puissent varier selon les clients.

La frontière entre préparation et autorisation

L’opportunité ne se limite pas à accélérer le traitement des factures. Un agent peut valider une facture, confirmer les approbations, vérifier les conditions de paiement, identifier des réductions pour paiement anticipé et regrouper la transaction dans le bon lot, le tout avant qu’un humain n’intervienne. À l’avenir, les humains pourraient ne gérer que les transactions atypiques : un fournisseur changeant de compte bancaire, une facture inhabituellement élevée ou un nouveau bénéficiaire.

Cette frontière entre la préparation et l’autorisation des paiements influence déjà la construction d’infrastructures par les réseaux de cartes. Mastercard a développé un système appelé Verifiable Intent, qui crée un enregistrement infalsifiable de ce qu’une personne a autorisé un agent IA à faire. Pablo Fourez, chef digital officer de Mastercard, souligne : « À mesure que l’autonomie augmente, la confiance ne peut plus être implicite. Elle doit être prouvée. En cas d’erreur, tout le monde a besoin de faits, pas de suppositions. » Visa travaille également sur un protocole similaire appelé Trusted Agent Protocol, permettant aux commerçants de confirmer qu’ils traitent avec un agent approuvé.

Le défi de la responsabilité

Coupa aborde également cette question de responsabilité sous un autre angle en permettant à des outils IA tiers d’accéder directement aux données financières en temps réel. Sa dernière mise à jour inclut plus de 30 connexions couvrant les achats, la facturation, les contrats et les dépenses. Ces systèmes externes peuvent lire et agir sur ces données sans nécessiter d’intégration personnalisée, tout en héritant des permissions d’un employé humain et restant auditable.

Bien que les 20,1 millions de dollars traités par Coupa représentent une fraction des volumes mondiaux de paiements d’entreprise, cela montre que cette transition n’est plus théorique. Selon le rapport Time to Cash de PYMNTS Intelligence, 70 % des entreprises utilisent déjà au moins un outil IA pour gérer une partie de leur trésorerie, un chiffre appelé à augmenter avec l’automatisation croissante des processus préparatoires.

Cette évolution marque un tournant dans la gestion financière des entreprises, où l’IA joue un rôle de plus en plus central, tout en laissant aux humains le dernier mot sur les décisions critiques.