Pour assurer une réelle valeur ajoutée à ses audits de comptabilité fournisseurs, Runview allie les forces d’une technologie propriétaire et les compétences de consultants spécialisés. Le data-mining, l’intelligence artificielle et les savoir-faire de ces experts sont au cœur de la méthodologie. Le mot d’ordre ? Identifier l’ensemble des anomalies existantes dans la comptabilité, tout en optimisant la précision des résultats.
Pour analyser les données comptables de ses clients, Runview a fait le choix, il y a une quinzaine d’années, de développer son propre logiciel de data-mining baptisé Exaus®. L’intérêt ? Pouvoir élaborer ses algorithmes de recherche en combinant les capacités croissantes de traitement de données avec la connaissance métier de ses consultants. Au fil du temps, l’équipe de R&D a perfectionné cet outil en diversifiant les analyses effectuées, augmentant leur rapidité et repoussant ses limites de volumétrie. Les développements ont permis d’améliorer la qualité des résultats afin de détecter l’intégralité des anomalies, mais surtout de ne faire remonter que celles qui sont avérées.
Grâce à ce travail, les résultats des audits menés par Runview allient exhaustivité et précision. Découvrez les ingrédients et la mécanique qui rendent cela possible.
L’engagement d’Runview est d’identifier toutes les anomalies de trop-payés fournisseurs et de TVA déductible oubliée présentes dans la comptabilité fournisseurs de ses clients.
Pour y parvenir, les recherches effectuées par Exaus® portent sur l’ensemble des données comptables. Ainsi pour repérer les doubles paiements, les algorithmes ne s’intéressent pas seulement aux trois éléments clefs d’une facture : le numéro, le montant, et le libellé fournisseur. Ils prennent en compte l’intégralité des champs qui peuvent caractériser chaque écriture comptable : dates de facture, d’enregistrement et de paiement, libellés, journaux comptables...
L’exhaustivité des résultats repose également sur l’utilisation de plusieurs méthodes de recherche. Des algorithmes de recherches statistiques permettent d’identifier non seulement des égalités strictes entre deux écritures, mais aussi et surtout des similitudes floues. En effet, le paramétrage des ERP permet souvent d’empêcher une deuxième saisie d’une facture à l’identique. Aujourd’hui, 90% des doubles paiements détectés par Runview proviennent de ressemblances partielles entre les écritures comptables. « Il y a des choses que nous aurions pu déceler mais d’autres très difficilement car nous n’avons pas les outils ni la méthodologie de Runview. Il est important d’avoir également ce regard externe d’un tiers de contrôle » précise Anne Guironnet-Rougeon, Responsable du CSP d’Arkema en France.
Des algorithmes d’intelligence artificielle sont également utilisés. Capables de déterminer rétrospectivement les schémas caractéristiques d’une anomalie en compulsant les données issues de l’expérience de Runview, ils peuvent ensuite les repérer lors de l’analyse de nouvelles comptabilités. A cette méthode, appelée machine-learning, s’ajoute enfin l’expérience des consultants, capables de repérer les indices subtils menant à des anomalies.
Le cumul de ces différentes méthodes permet des résultats exhaustifs, faisant ressortir l’intégralité des anomalies qui ont pu se glisser dans la comptabilité fournisseurs.
Les anomalies sont ensuite filtrées et « nettoyées », dans l’objectif d’éliminer les faux-positifs.
Les algorithmes de data-mining d’Exaus® sont capables de détecter les écritures d’annulation, saisies en « miroir » dans la comptabilité. Celles-ci sont alors écartées, afin de ne pas présenter au client des anomalies qui auraient, in fine, déjà été repérées et traitées par les équipes internes.
Ils recherchent également les écritures de régularisation qui ont pu être saisies dans le logiciel comptable du client, de nature plus difficile à repérer que les écritures d’annulation. Celles qui reprennent par exemple le numéro de facture peuvent être aisément repérées par Exaus®. Les autres, plus complexes, nécessitent l’intervention et le regard des spécialistes Runview qui sont alors primordiaux pour la détection de ces écritures.
Quel que soit le type d’anomalie suspectée, TVA déductible omise ou trop-payé fournisseur, la facture correspondante est systématiquement analysée par les consultants. Cela permet d’éliminer les faux-positifs qui auraient pu passer au travers des filtres précédents ; mais aussi de documenter les anomalies avérées avec la pièce justificative pour faciliter le processus de validation.
Preuve de l’efficacité de ces efforts de « nettoyage » des résultats, 89 % des anomalies de TVA présentées lors des 80 dernières missions Runview ont été validées par les clients.
Cette méthodologie, qui allie détection exhaustive et nettoyage pointu des résultats, est la clef de la plus-value des audits proposés par Runview.
Contrairement aux analyses effectuées par échantillonnage, avec un seul type de recherche ou avec des critères trop basiques, celles menées par Runview donnent à l’entreprise l’assurance de ne pas passer à côté d’erreurs. Elle récupère ainsi un maximum de cash et obtient un état des lieux complet pour optimiser ses processus.
Si le tri effectué en amont par Runview dans les résultats permet d’éviter les inventaires à la Prévert, comme proposé par certaines structures d’audit, les outils utilisés ont aussi leur rôle à jouer pour rendre l’opération non chronophage pour le client. Les résultats de l’audit sont présentés via un portail client sécurisé en ligne, où chaque anomalie est documentée avec un accès direct à la facture concernée et le détail des écritures en question. Runview garantit ainsi à ses clients un temps de validation à la fois court et réellement productif. « J’ai été surprise de constater que l’audit n’était pas synonyme d’une surcharge de travail pour les équipes internes. Les différentes étapes mises bout à bout se sont déroulées dans un temps relativement court, avec des échanges très efficaces, et pas chronophages pour nous » appuie Audrey Coullet, Responsable de la comptabilité fournisseurs Novartis Pharma.
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