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Process IA · RSE & développement durable

Automatiser le traitement des notes de frais avec l'IA · RSE & développement durable

Pour la RSE et le développement durable, l'automatisation du traitement des notes de frais n'a de valeur que si elle passe en production. C'est la promesse d'Atlas : méthode, indépendance et exigence d'exécution.

Enjeux IA · RSE & développement durable

L'IA au service de la RSE et le développement durable

La RSE doit collecter et fiabiliser des données extra-financières dispersées pour répondre à des exigences réglementaires renforcées (CSRD). L'IA structure ce reporting et éclaire les leviers de réduction d'empreinte les plus efficaces.

  • Collecte et consolidation automatisées des données extra-financières (CSRD)
  • Calcul et suivi du bilan carbone sur les scopes 1, 2 et 3
  • Analyse des risques ESG dans la chaîne de valeur et chez les fournisseurs
  • Identification et simulation des leviers de réduction d'empreinte environnementale

L'automatisation du reporting extra-financier réduit l'effort de collecte CSRD de 30 à 50% tout en améliorant la traçabilité.

En pratique

Notre dispositif pour l'automatisation du traitement des notes de frais

De la preuve de valeur au passage à l'échelle, nous séquençons l'automatisation du traitement des notes de frais pour la RSE et le développement durable de façon à financer chaque étape par la précédente.

Lecture automatique des reçus photographiés depuis mobile

Conçu, évalué sur vos données, puis industrialisé par Atlas.

Catégorisation des dépenses et récupération de la TVA

Mis en œuvre avec vos équipes et mesuré en production.

Contrôle de conformité à la politique de frais

Documenté et transféré à vos équipes pour gagner en autonomie.

Alerte sur les justificatifs manquants ou en double

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

Notre méthode

Du cadrage à la valeur en production.

01 — Cadrer

Qualifier le besoin autour de l'automatisation du traitement des notes de frais pour la RSE et le développement durable, 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.

−60%
de délai de remboursement
4-6 sem.
jusqu'au 1ᵉʳ prototype
×3,5
ROI médian à 12 mois
100%
conforme AI Act
Questions fréquentes

Vos questions, nos réponses.

Les règles de votre politique interne sont paramétrées en amont : l'IA signale tout dépassement de plafond ou catégorie non autorisée avant validation.

Oui, le traitement peut être hébergé en Europe et restreint à vos collaborateurs habilités. Nous documentons les flux de données dès la phase de cadrage.

La RSE doit collecter et fiabiliser des données extra-financières dispersées pour répondre à des exigences réglementaires renforcées (CSRD). L'IA structure ce reporting et éclaire les leviers de réduction d'empreinte les plus efficaces. Sur l'automatisation du traitement des notes de frais, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.

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