Glossaire

L’apprentissage automatique (ML) est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux systèmes d’apprendre à partir de données, de détecter des schémas et d’améliorer leurs performances sans être explicitement programmés. Au lieu de suivre des règles fixes, les modèles ML identifient tendances et corrélations à travers l’expérience, rendant l’automatisation plus intelligente, rapide et adaptable dans le temps.

‍

Dans la finance et l’administration, l’apprentissage automatique transforme des workflows statiques en systèmes dynamiques pilotés par les données. Par exemple, les agents IA de Phacet utilisent le ML pour affiner l’extraction documentaire, détecter des anomalies dans la facturation fournisseur ou rapprocher des transactions financières complexes issues de multiples sources. Chaque correction ou validation par les utilisateurs renforce le modèle sous-jacent, créant une boucle d’amélioration continue en précision et en efficacité.

‍

Contrairement à l’automatisation traditionnelle, qui repose sur des entrées prévisibles, le ML excelle dans les environnements de données hétérogènes propres à la finance : factures aux formats variés, noms fournisseurs avec différences d’écriture, erreurs récurrentes dans les rapprochements… Cette capacité d’adaptation permet à la technologie Phacet de fournir des résultats fiables dans des contextes métiers très divers.

‍

Grâce aux workflows de traitement documentaire et de rapprochement, Phacet utilise le ML pour instaurer confiance et transparence dans l’automatisation : chaque sortie est explicable, traçable et continuellement optimisée. Le résultat : une fonction finance qui ne se contente plus d’automatiser, elle apprend.