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Process IA · Contrôle de gestion

Automatiser le recouvrement de créances avec l'IA · Contrôle de gestion

Pour le contrôle de gestion, l'automatisation du recouvrement de créances n'a de valeur que si elle passe en production. C'est la promesse d'Atlas : méthode, indépendance et exigence d'exécution.

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Enjeux IA · Contrôle de gestion

L'IA au service de le contrôle de gestion

Le contrôle de gestion consacre encore trop de temps à collecter et fiabiliser la donnée avant de pouvoir l'analyser. L'IA inverse cette répartition en automatisant la production des reportings pour recentrer les équipes sur l'aide à la décision.

  • Reportings et tableaux de bord générés et commentés automatiquement
  • Analyse des écarts entre réel, budget et atterrissage avec explication des causes
  • Modélisation budgétaire et rolling forecast assistés par apprentissage automatique
  • Allocation analytique des coûts et calcul de rentabilité par produit, client ou canal

Les contrôleurs de gestion équipés d'IA réallouent jusqu'à 40% de leur temps de la production vers l'analyse à valeur ajoutée.

En pratique

Ce que nous livrons

Ce qui distingue notre approche de l'automatisation du recouvrement de créances dans le contrôle de gestion, c'est l'exigence d'exécution : un prototype évalué sur vos données réelles avant toute industrialisation.

Priorisation des créances par risque et montant

Déployé progressivement, du prototype au passage à l'échelle.

Personnalisation du scénario de relance

Sécurisé, traçable et conforme à l'AI Act dès la conception.

Génération automatique des relances multicanales

Sans dépendance à un éditeur ou à un cloud particulier.

Suivi des promesses de paiement et des litiges

Avec évaluation qualité systématique avant toute mise en production.

Notre méthode

Du cadrage à la valeur en production.

01 — Cadrer

Qualifier le besoin autour de l'automatisation du recouvrement de créances pour le contrôle de gestion, fixer la cible de valeur et les garde-fous.

02 — Prototyper

Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.

03 — Industrialiser

Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.

04 — Mettre à l'échelle

Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.

−20%
de DSO
−40%
de temps de traitement
−25%
de coûts opérationnels
+20 pts
de satisfaction
Questions fréquentes

Vos questions, nos réponses.

Oui, les scénarios sont gradués et personnalisés pour préserver la relation, en réservant la pression aux situations qui le justifient.

Les créances litigieuses sont automatiquement écartées des relances et orientées vers le traitement adapté.

Le contrôle de gestion consacre encore trop de temps à collecter et fiabiliser la donnée avant de pouvoir l'analyser. L'IA inverse cette répartition en automatisant la production des reportings pour recentrer les équipes sur l'aide à la décision. Sur l'automatisation du recouvrement de créances, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.

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