Vous n'avez plus besoin de vastes quantités de données pour automatiser la comptabilité.

L'automatisation de la catégorisation des transactions a traditionnellement reposé sur l'apprentissage automatique conventionnel (ce que l'on appelait l'IA avant l'arrivée de GenAI) ou sur des systèmes ERP lourds. Le problème est que les deux nécessitent des investissements importants en temps et en argent. Si vous êtes une petite ou moyenne entreprise, vous ne pouvez peut-être pas vous le permettre, et c'est là que GenAI présente une opportunité unique.

ERP vs. ML vs. GenAI

• ERPs : Ces systèmes nécessitent des mois d'études, de plans et de mises en œuvre avant d'être réellement opérationnels. Vous devez effectuer toute la cartographie et la restructuration de vos flux, ce qui aboutit à un système rigide difficile à ajuster et co-conçu à des coûts significatifs. Coûteux à mettre en place et à maintenir.

• Modèles d'apprentissage automatique traditionnels : Ceux-ci nécessitent des données étendues pour faire des prédictions fiables, ce qui signifie un effort considérable en agrégation et nettoyage des données. Ensuite, vous devez itérer pour construire leur intelligence avec les données, en espérant être prêt en quelques tours. De plus, ils fonctionnent comme des "boîtes noires", fournissant peu d'informations sur leur processus de décision.

• GenAI : En revanche, GenAI possède déjà une "intelligence" et peut imiter le raisonnement humain, permettant des prédictions précises avec seulement une petite quantité de données historiques. Comme il imite, il peut également expliquer ce qu'il fait et pourquoi.

Alors que nous continuons à explorer le potentiel de GenAI, les flux d'affaires automatisés qui étaient auparavant hors de portée pour les petites entreprises deviennent enfin réalisables, et à grande échelle. N'est-ce pas incroyable ?

Nous aimerions connaître vos avis ! Pouvez-vous penser à d'autres domaines où cela pourrait s'appliquer ?

Hugo Matthaey