L'Intelligence Artificielle (IA) en recouvrement de créances

L'Intelligence Artificielle, sujet principal de la décennie débutée en 2020, transforme de nombreux domaines, interroge, interpelle, jusqu'à nous questionner sur notre condition d'être humain. Sommes-nous toujours utiles ou l'IA est-elle, ou va-t-elle devenir plus performante, nous condamnant à l'obsolescence irréversible ?

L'humain dépassé par la machine, thématique à succès des auteurs de fantastique et de science-fiction durant des décennies, est devenu en quelques années un sujet vertigineux très réel et concret. Pourtant, l'Intelligence Artificielle ne date pas d'hier. On situe ses débuts en 1956, il y a 70 ans, avec des applications concrètes mais restant limitées à des processus bien définis.

Cependant, l'augmentation exponentielle des capacités de calcul des CPU (processeurs) et autres GPU (cartes graphiques), les progrès des modèles de machine - deep learning, l'exploitation des données massives présentes sur internet, et la mise au point d'algorithmes très innovants, ont permis l'éclosion des IA génératives qui représentent une rupture fondamentale.

Les domaines d'application de ces IA est tellement vaste, les perspectives de revenus et de pouvoir tellement pharamineuses, qu'elles suscitent des investissements colossaux, qui se chiffrent en centaines de milliards de dollars. En 2026, on estime à plus de 2 000 milliards de dollars l'investissement mondial dans l'IA, soit quatre fois le budget de l'Etat Français.

Tout va donc très vite. Les capacités des IA s'améliorent chaque jour d'une telle manière que ses évolutions paraissent imprédictibles, et semblent hors de contrôle d'une quelconque « autorité » humaine. Ainsi, de nombreux intellectuels, politiques, entrepreneurs, et même spécialistes de l'IA, publient régulièrement des manifestes pour alerter sur les dangers de l'IA, et stopper, au moins temporairement, les recherches et avancées sur cette technologie révolutionnaire. Si légitimes ces démarches peuvent-elles paraîtres, on peut raisonnablement douter de leur capacité à atteindre leur objectif tellement les facteurs d'entrainement de la machine IA sont puissants.

L'IA est donc bien présente et transforme également les métiers du credit management sur l'ensemble de ses aspects :

• Gestion du risque client : meilleure appréciation du risque se basant sur un éventail de données plus exhaustives et plus profondes, scoring avancé et prédictibilité accrue du risque de défaillance.
• Gestion des litiges : qualification assistée par l'IA des retours clients pour une prise en compte plus efficace des insatisfactions clients.
• Recouvrement de créances : actions de relance plus adaptées à chaque client, interactions clients plus efficaces permettant une amélioration significative de la performance.
• Appréciation de la performance : analyses poussées et rapports en quasi temps réel, portant sur des données plus complètes et complexes, permettant d'aller beaucoup plus loin dans le prédictif et l'analytique, en lien avec les actions proposées.

En credit management, la pertinence de l'IA réside dans sa capacité incroyable à imiter un comportement humain, voire à faire mieux sur certains aspects, sur une masse de données inaccessible à un cerveau humain. Ses limites résident précisément dans le fait qu'elle n'est pas humaine, et qu'elle est totalement étrangère à des notions purement humaines telles que la sensibilité, l'intuition, l'empathie, l'imagination, la clairvoyance, etc. Sur ces aspects, essentiels, l'IA ne peut que donner l'apparence et l'illusion qu'elle les intègre. Ce n'est pas le cas. Elle n'est qu'un programme informatique, si bluffant puisse-t-il être.

L'Intelligence Artificielle en recouvrement de créances

Le recouvrement de créances est un métier intégrant de nombreuses notions très variées qui pourraient sembler s'opposer : orthodoxie et rigueur nécessaire de la comptabilité client, enjeux financiers visant à préserver la rentabilité et améliorer la trésorerie, qualité relationnelle client, contribution à la satisfaction clients grâce au traitement efficace des litiges, accompagnement à la croissance du chiffre d'affaires, etc.

Ce savant mélange d'enjeux et de compétences requises multiples représente un environnement particulièrement propice à l'Intelligence Artificielle pour être véritablement ce qu'elle est : un super assistant.

D'une grande quantité et variété de données informatiques, l'IA sans délecte là où le cerveau humain est plus lent à les appréhender. D'un nombre considérable de clients à gérer, impliquant une multitude d'échanges internes et externes, l'IA en synthétise des centaines à la minute, qualifie, propose les actions de suivi, là où le cerveau humain traite un élément à la fois.

La pertinence de l'IA est déterminée par les données auxquelles elle a accès. Il en résulte deux principes incontournables :

• L'interconnexion entre les systèmes : elle permet de combiner de multiples informations complémentaires que peut exploiter l'IA pour augmenter son niveau de performance et de précision. L'IA en recouvrement est utile si, et uniquement si, elle est alimentée par des données précises et les plus complètes possibles. C'est une des raisons de la constellation de connecteurs de My DSO Manager, logiciel de recouvrement, qui permet d'intégrer dans le logiciel de nombreuses données, au-delà des données comptables.


• La dimension temps réel. Concomitant avec l'interconnexion des données, la dimension temps réel ou quasi temps réel est primordiale à plusieurs titres :
  • Elle permet d'alimenter l'IA avec des données qui sont toujours à jour.
  • Un logiciel de recouvrement en temps réel permet de mettre en œuvre et d'exploiter l'efficacité de l'IA qui est elle-même très réactive et en temps réel.
  • Appréciation de la performance : analyses poussées et rapports en quasi temps réel, portant sur des données plus complètes et complexes, permettant d'aller beaucoup plus loin dans le prédictif et l'analytique, en lien avec les actions proposées.

L'utilisation de l'Intelligence Artificielle en recouvrement de créances

Les applications de l'IA en recouvrement de créances sont multiples, et concernent aussi bien les échanges clients que l'analyse des comportements de paiement et la mise en œuvre de stratégies de relance adaptées.

• L'IA pour définir les stratégies de relance les plus adaptées.

  Imaginez que vous êtes chargé(e) de recouvrement et que vous n'ayez qu'un seul client à gérer. Celui-ci serait suivi de très près et de manière très optimale. Chaque action de relance serait faite au bon moment, envers les bonnes personnes, et serait parfaitement adaptée à la situation, dans le but de se faire payer et d'améliorer la satisfaction client. Dès lors que vous avez non pas un seul client à gérer mais des centaines, probablement des milliers, cette approche très qualitative est humainement impossible à mettre en œuvre.
  
  C'est ici que l'IA intervient pour appliquer cette qualité de suivi à des milliers de clients en simultané, en adaptant, comme vous l'auriez fait, les stratégies de relance en fonction des particularités de chacun d'entre eux.
  
  Pour cela, il est bien sûr nécessaire d'apprendre à l'IA vos manières de faire, vos bonnes pratiques. L'IA n'agit pas dans le vide mais a besoin d'être éduquée pour appliquer ce que vous feriez à sa place, si vous en aviez la possibilité, en fonction de l'activité de votre entreprise, ses clients, sa culture commerciale, ses pratiques en credit management, etc.
  
  

  Exemple avec l'IA Search & Assign de My DSO Manager :

  L'IA Search & Assign permet, en fonction de l'ensemble des informations et caractéristiques des comptes clients, d'affecter dynamiquement et en quasi temps-réel, les bonnes stratégies de relance à chaque client. Elle se base pour cela sur l'ensemble des informations présentes dans la plateforme : typologie de clients, scoring risque, situation du compte client (retards de paiement ?), profils payeurs, etc.
  
  L'adaptation systématique permet d'automatiser les actions de relance sans perdre en qualité, bien au contraire. Les chargé(e)s de recouvrement supervisent des actions réalisées au bon moment et de la meilleure qualité. Non seulement, ils font dix ou cent fois plus d'actions qu'auparavant, mais celles-ci sont de meilleure qualité et sont toujours réalisés en temps et en heure.
  
  
  
  
  
  Cette utilisation de l'IA est un très bon exemple de la bonne manière de l'appréhender, et de la complémentarité de l'humain et de la technologie. L'humain détermine les orientations, l'IA les met en œuvre avec efficacité et souplesse.



• L'IA pour gérer les échanges clients

  Le logiciel de recouvrement permet de relancer efficacement les clients, et de capter leurs réponses. Sur cet aspect, l'IA fait merveille notamment du fait de la volumétrie des clients et la variété de leurs retours. Qu'ils répondent par un portail (une plateforme agréées pour la facturation électronique), une page interactive, par email ou téléphone, l'IA synthétise, reformule, classe et qualifie les retours clients afin d'apporter une réponse appropriée et d'adapter la stratégie de relance.
  
  Que ce soit pour le traitement d'un litige, le suivi d'une promesse de règlement, ou tout autre situation, l'IA gère les retours clients pour un traitement efficace et rapide, quel que soit la volumétrie.
  
  

  Exemple avec MAIA Feedbacks

  MAIA est l'IA générative de My DSO Manager, et intervient à plusieurs niveaux dans le logiciel : support utilisateurs via MAIA Chatbot, priorisation des actions avec MAIA Actions, qualification des retours clients avec MAIA Feedbacks. Chaque réponse client, qu'elle soit obtenue par la page interactive ou par email, est analysée par MAIA qui propose un statut (litige administratif par exemple), un commentaire formulé à la manière d'un(e) chargé(e) de recouvrement, et l'action suivante la plus appropriée.
  
  
  
  
  Cet exemple illustre parfaitement le besoin d'associer l'IA à un support, c'est-à-dire à un logiciel incluant des fonctionnalités adaptées. Les emails interactifs inclus dans My DSO Manager permettent de communiquer efficacement avec les clients sur la thématique de la gestion du poste client. Ils peuvent répondre à partir de leur portail, et l'IA prendre le relais pour interpréter leurs retours et agir en conséquence.
  
  
  L'IA n'est pas une solution en soi, elle fait partie de la solution qui comprend également les systèmes, l'interconnexion entre les systèmes et entre les personnes. C'est uniquement la combinaison de ces éléments qui est pertinente et qui la met en valeur.



• L'IA pour prioriser les actions de relance

  L'intelligence Artificielle permet d'accentuer l'automatisation des actions de relance de manière beaucoup plus qualitative. Cependant, elle ne dispose pas de l'entièreté de l'information liée aux relations commerciales avec chaque client. Dans certains cas, notamment concernant les clients ou situations à fort enjeux, elle ne suffit pas. Une IA véritablement intelligente est donc capable de déterminer lorsque ce n'est pas à elle d'agir, mais qu'une action humaine et qualifiée est nécessaire.
  
  Des actions manuelles, ou semi-automatiques, sont indispensables dans ce cas et elles sont réalisées par les chargé(e)s de recouvrement. L'IA aide, dans ce cas, à prioriser les actions de relance en fonction de l'enjeu. Elle est capable de prendre en compte une multitude critères : montant du retard, comportement de paiement habituel du client, appréciation du risque d'insolvabilité, ancienneté, etc. afin d'orienter les chargé(e)s de recouvrement à effectuer en priorité les actions à plus fort enjeu, afin de préserver la trésorerie et la rentabilité.
  
  

  Exemple avec MAIA Actions (en cours de développement) :

  
  
  
  Les chargé(e)s de recouvrement sont ainsi incités à se focaliser là où leur expertise et leurs connaissances sont nécessaires et à prioriser les actions à plus fort enjeu.



• L'IA pour anticiper et prédire

  La gestion du temps est une des clés d'un recouvrement de créances efficace. Effectuer les actions de relance en temps et en heure a toujours été un élément essentiel de réussite. Principe qu'il est plus facile de respecter avec l'utilisation d'un logiciel de recouvrement intégrant des fonctionnalités métier adaptées.
  
  L'Intelligence Artificielle permet cependant d'aller plus loin, notamment dans le prédictif d'encaissements, pour une gestion de la trésorerie optimisée. Grâce à l'ensemble des informations présentes dans le logiciel de recouvrement, incluant l'historique des transactions passées, la situation présente des comptes clients et de chacune des factures, l'IA a la capacité de réaliser des prévisions d'encaissements beaucoup plus précis. Associée à un logiciel en « temps réel », permettant de consolider au niveau Corporate (pour les Groupes) en instantané les prévisions de l'ensemble des encaissements à venir, l'IA apporte une valeur ajoutée qui va au-delà de la gestion du poste client, et améliore la gestion de la trésorerie au niveau global.
  
  

  Exemple avec le rapport prédictif d'encaissements de My DSO Manager :

  
  
  Ce rapport est fréquemment intégré dans les logiciel de gestion de la trésorerie afin d'améliorer la prévisions des encaissements à venir.



• L'IA pour des analyses globales

  La volumétrie de clients et de transactions a toujours représenté un défi pour les credit managers. La digitalisation et l'interconnexion entre les systèmes ne fait qu'accroître la quantité et la variété des données disponibles. Sans outil adapté, l'exploitation efficace de toutes ces données est donc de plus difficile pour un humain ou un groupe d'humain.
  
  Or, les Intelligences Artificielles Génératives sont nativement très performantes pour extraire l'essentiel selon un prisme défini de données volumineuses. En quelques secondes, un fichier Excel contenant une grande quantité de données est analysé par Mistral ou ChatGPT.
  
  En credit management et recouvrement de créances, il est fortement déconseillé de partager les données comptables de son entreprise avec ces systèmes pour des raisons de sécurité et de confidentialité. Une fois de plus, un logiciel de recouvrement tel que My DSO Manager possède l'ensemble des données pertinentes, et propose une IA intégrée garantissant une confidentialité intégrale des données.
  
  MAIA Report (en développement pour 2026), permettra ainsi d'analyser un client, un rapport, une plateforme selon les prismes souhaités, afin d'obtenir des recommandations que ce soit sur la gestion du risque client ou le recouvrement des créances. L'appréciation de la performance et les orientations pour l'améliorer seront encore plus facilement accessibles.