Plutôt qu’un long mode d’emploi, voici un journal de bord d’une clôture mensuelle avec un agent IA : ce qu’il prépare, ce que l’humain valide et ce qui change dans le quotidien de l’équipe. Objectif : gagner des jours sans perdre la traçabilité.
Le directeur financier ouvre la fenêtre de clôture. L’agent IA récupère les relevés de banque autorisés, la liste des factures (clients/fournisseurs) et les notes de frais du mois. Il signale d’emblée les incohérences de base : montants hors période, libellés ambigus, pièces manquantes.
Ce qui change : on voit les trous avant de commencer, plutôt qu’au dernier moment.
L’agent propose un pré-lettrage des lignes connues et classe le reste par probabilité de correspondance. Chaque proposition vient avec une explication courte (“montant identique, délai 1 jour, même tiers”). L’humain accepte d’un clic ou corrige.
Ce qui change : on passe le temps sur les exceptions plutôt que sur les évidences.
À partir des factures, avoirs et encaissements, l’agent suggère les associations logiques et affiche la confiance (ex. 93 %). Les cas ambigus sont rangés en haut de la pile, avec la pièce justificative et la dernière relance si elle existe.
Ce qui change : les cas difficiles remontent en priorité ; le reste s’enchaîne.
L’agent repère les écritures attendues (FNP/FAE, charges constatées d’avance) selon vos règles. Il pré-remplit des brouillons et cite la pièce jointe à l’appui (bon de commande, BL, contrat). Rien n’est publié sans validation.
Ce qui change : moins d’oubli, plus d’explicabilité pour chaque écriture.
Les dépenses sont pré-classées par nature. Les cas douteux (TVA non déductible, justificatif flou) sont marqués avec une courte note pour revue.
Ce qui change : les contrôles ne sont plus “après coup”, ils arrivent au bon moment.
Un écran de validation liste ce qui a été accepté, ce qui attend une décision, et qui a fait quoi, quand. Les seuils d’autonomie sont visibles (ex. auto-lettrage si écart ≤ 0,50 € et date ± 2 jours).
Ce qui change : la piste d’audit est prête pendant la clôture, pas reconstruite après.
Le rapport de clôture sort automatiquement : jours gagnés, taux d’acceptation des propositions, alertes utiles vs faux positifs, temps moyen par rapprochement. L’équipe décide de ce qu’on généralise le mois prochain (règle, seuil, source de données).
Ce qui change : chaque mois rend le suivant plus rapide.
On branche l’agent IA sur vos outils existants, pas besoin d’en racheter :
Et on lui donne uniquement les accès nécessaires (portée limitée), puis on teste d’abord sur un bac à sable (sandbox ou environnement de test) pour ne pas toucher vos vraies données.
C’est le cadre qui rassure IT/compta/juridique :
Des jours en clôture, des contrôles plus tôt, et une piste d’audit prête à montrer, sans changer d’ERP.
Peut-on publier sans validation ? Non. L’agent prépare, l’humain valide.
Et si une proposition est fausse ? Elle est corrigée et la règle s’améliore pour le mois suivant.
Combien de temps pour un premier résultat ? Un pilote 6–8 semaines sur un périmètre limité suffit pour mesurer.
Moins de mécanique, plus d’analyse. Accélérons votre clôture avec Shiftmentor.