Le problème initial
Un cabinet de conseil financier indépendant gérant des mandats pour des PME genevoises et vaudoises faisait face à un problème classique mais coûteux : le suivi des factures impayées. Avec une centaine de factures émises mensuellement, le processus de relance mobilisait un collaborateur administratif une journée par semaine. Les relances standardisées envoyées par vagues manquaient de personnalisation et d'efficacité, certains clients réglant systématiquement après la troisième relance seulement.
Le délai moyen de paiement atteignait 52 jours alors que les conditions contractuelles prévoyaient 30 jours nets. Cette situation impactait la trésorerie du cabinet et nécessitait une ligne de crédit bancaire pour lisser les décalages. Le cabinet cherchait à automatiser ce processus tout en maintenant une communication personnalisée et professionnelle, adaptée à la relation de confiance avec ses clients.
La solution développée
Nous avons conçu un système d'automatisation intelligent utilisant Power Automate, AI Builder et Azure OpenAI Service. L'architecture repose sur plusieurs flux interconnectés.
Un flux principal s'exécute quotidiennement et interroge le système comptable Sage via son API REST pour identifier toutes les factures en souffrance, classées par ancienneté et montant. Les factures sont catégorisées en retard léger (jusqu'à 15 jours), retard modéré (16 à 45 jours), et retard important (plus de 45 jours). Pour chaque facture, le flux récupère l'historique des interactions avec le client depuis le CRM (appels, emails, réunions) ainsi que les relances précédentes.
Ces informations contextuelles sont ensuite envoyées à un modèle GPT-4o déployé dans Azure OpenAI Service avec des instructions pour générer un email de relance personnalisé. Le prompt inclut des paramètres comme le nom du client, la nature du mandat, le montant dû, la durée du retard, l'historique relationnel, ainsi que des exemples de tons à adopter selon la catégorie de retard.
Pour un retard léger, le ton est courtois et assume une simple omission. Pour un retard modéré, le message rappelle les conditions contractuelles avec fermeté mais bienveillance. Pour un retard important, le texte mentionne les conséquences potentielles comme l'arrêt des prestations ou la transmission du dossier à un service de recouvrement, tout en proposant un plan de paiement si nécessaire.
Le modèle génère également une ligne d'objet optimisée pour chaque email. Avant envoi, un humain peut valider les emails générés via une approbation Power Automate, ou laisser le système envoyer automatiquement les relances de première catégorie. Les emails sont envoyés depuis Outlook avec un suivi automatique, et toute réponse du client crée une tâche assignée au responsable comptable.
Les résultats mesurés
Après six mois d'utilisation, les impacts sont significatifs. Le délai moyen de paiement est passé de 52 à 31 jours, soit une réduction de 40%. Le temps consacré aux relances a chuté de 85%, passant d'une journée par semaine à une heure de validation des cas complexes. Le taux de réponse aux emails de relance a augmenté de 60%, les clients appréciant les messages personnalisés plutôt que les courriers standardisés.
Le cabinet a également constaté une amélioration de la relation client, plusieurs mandants ayant spontanément mentionné la qualité et la courtoisie des communications. Le système a permis d'identifier des clients en difficulté financière plus tôt, permettant d'adapter les modalités de paiement avant que la situation ne se dégrade.
Sur le plan financier, la réduction du délai de paiement de 21 jours a libéré environ 180'000 CHF de trésorerie, permettant au cabinet de réduire sa ligne de crédit et d'économiser plusieurs milliers de francs d'intérêts annuels.
Aspects techniques
L'intégration avec Sage a nécessité la création d'une couche API personnalisée car Sage 50 ne dispose pas nativement d'une API REST moderne. Nous avons développé une Azure Function qui interroge la base SQL de Sage de manière sécurisée et expose les données comptables via des endpoints REST conformes au standard OData.
Les appels à Azure OpenAI Service sont contrôlés par des politiques DLP Power Platform pour garantir qu'aucune donnée sensible ne transite vers des services non approuvés. Le modèle GPT-4o utilisé est déployé en mode privé avec engagement de non-utilisation des données pour l'entraînement.
Le coût mensuel total du système, incluant les consommations Azure et Power Automate Premium, s'élève à environ 150 CHF, soit l'équivalent de deux heures de coût salarial économisées chaque semaine. Le retour sur investissement est atteint en moins de deux mois.
Évolutions futures
Le cabinet envisage d'étendre cette automatisation à d'autres processus, notamment la qualification automatique des leads entrants et la génération de rapports d'avancement de mandat personnalisés. Cette première réussite a démontré la valeur de l'IA appliquée aux tâches administratives répétitives mais nécessitant un certain degré de personnalisation.
Conclusion
L'automatisation des relances illustre parfaitement comment l'IA peut transformer un processus chronophage en avantage concurrentiel. En combinant la puissance de génération de texte des grands modèles de langage avec l'orchestration de Power Automate, nous avons créé un système qui non seulement fait gagner du temps mais améliore aussi la qualité des interactions clients.