Si personne ne lit la facture, les données qu'elle contient n'existent pas.
Les PDF, scans et bons de livraison arrivent plus vite que quiconque ne peut les lire. Pearstop transforme automatiquement cette paperasse en lignes structurées et classifiées.
Chaque facture est la trace d'un travail réalisé sur un site. Si personne ne la lit, personne ne peut la vérifier.
Pourquoi les données de dépenses restent inexploitables des mois après l'arrivée de la facture
Nos systèmes internes sont insuffisants. Je dirais qu'on est au niveau du sol. Quelque part sous terre.
Chaque fournisseur présente sa facture différemment. Un même fournisseur change de mise en page selon le dépôt ou le système qui l'a envoyée. Beaucoup arrivent encore sous forme de scan ou de photo d'un bon de livraison papier. Quelqu'un doit lire chacune avant de pouvoir catégoriser, comparer ou rapporter quoi que ce soit. À volume, cette étape devient le goulot d'étranglement permanent.
Non lue dans la boîte de réception
Un fournisseur, de multiples mises en page
Un cycle de retard
Périmée dès l'arrivée
Du document non lu à la ligne classifiée
Ingérer, quel que soit le format
Aucun modèle fixe par fournisseur, et aucun fournisseur n'a besoin de changer sa façon d'envoyer quoi que ce soit.
Lue, étiquetée et vérifiée
Les lignes et les coûts unitaires sont structurés, et chaque ligne reçoit une étiquette standard (ex. UNSPSC), afin que le même article soit comparable un pour un entre fournisseurs. Vos propres étiquettes peuvent coexister. Tout élément incertain est transmis à une personne, et chaque correction enseigne au pipeline ce fournisseur.
Sortie structurée, prête à l'emploi
Consultez-la dans les tableaux de bord de Pearstop, ou renvoyez-la vers SAP ou tout autre ERP, plateforme P2P ou outil BI, dans le format attendu par chacun.
Ce qui ressort de l'autre côté
Chaque ligne obtient les mêmes colonnes, quelle que soit la mise en page du fournisseur. La seule ligne que nous n'avons pas pu lire avec confiance va à une personne plutôt que dans vos données.
| Description | Qty | Unit | Unit cost | Cost code | Supplier | Status |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Toilet roll, case of 36 | 12 | case | £19.20 | CC-4410 | Bunzl CHS | Read |
| Multi-surface cleaner 5L | 8 | each | £6.45 | CC-4420 | Bunzl CHS | Read |
| Nitrile gloves, medium, box of 100 | 20 | box | £4.10 | CC-4520 | Bunzl CHS | Read |
| Delivery charge, site 14 | 1 | each | £12.00 | CC-9100 | Bunzl CHS | Read |
| Handwritten amendment: +2 mop heads | 2 | each | unclear | n/a | Bunzl CHS | To review |
La même étiquette sur la ligne de chaque fournisseur
Chaque ligne reçoit une étiquette UNSPSC dès sa lecture. Le papier toilette de quatre fournisseurs se retrouve au même endroit, pour une comparaison un pour un.
Ce qui devient possible une fois la facture lue
Dépenses visibles la même semaine
Prêt à comparer
Fini la saisie et la correction
Des factures vérifiées par rapport au contrat
“Le faire manuellement comporte des risques bien réels. C'est presque impossible à ce stade tout en maintenant les opérations.”
Qu'est-ce que l'extraction de données de factures et pourquoi est-ce important pour la qualité des données d'achats ?
L'extraction de données de factures et documents est le processus qui consiste à lire automatiquement les factures PDF, documents papier scannés et bons de livraison, puis à les convertir en données de ligne structurées et classifiées. Pour les équipes achats en facilities management, construction et industrie, c'est l'étape qui doit avoir lieu avant que l'analyse des dépenses ou le reporting ne soient même possibles — chez Pearstop, la classification (UNSPSC ou la taxonomie propre au client) a lieu dans le même passage que l'extraction, pas comme un projet séparé après coup. La saisie manuelle ne peut pas suivre le volume de factures sur plusieurs sites et fournisseurs, ce qui explique pourquoi les factures non lues et les données de dépenses périmées sont l'un des blocages les plus courants pour le category management et l'analyse des dépenses pilotée par l'IA. Pearstop combine l'OCR avec une couche d'extraction IA et une étape de contrôle humain pour les lignes à faible confiance, afin que la sortie soit une donnée structurée et classifiée, pas un nouveau goulot d'étranglement manuel.
Questions fréquentes
Pearstop peut-il extraire des données de factures papier scannées, pas seulement des PDF numériques ?
Oui. La couche d'extraction gère les PDF numériques, les documents papier scannés, les bons de livraison photographiés et les pièces jointes e-mail. Elle ne requiert aucun modèle fixe par fournisseur, ce qui compte car la plupart des équipes achats reçoivent la même information présentée différemment par chaque fournisseur, et souvent différemment d'un mois à l'autre pour le même fournisseur.
Quelle est la précision de l'extraction automatisée de données de factures ?
La précision au premier passage dépend de la qualité des documents et de la variabilité des fournisseurs, mais s'améliore avec le temps. Sur le flux de factures d'un client du secteur du nettoyage, la précision d'extraction au premier passage est passée d'environ 70 % à 99 % à mesure que le pipeline apprenait les formats et cas particuliers de cette base fournisseurs. Tout ce qui est en dessous d'un seuil de confiance défini est signalé pour contrôle humain plutôt que deviné.
L'extraction remplace-t-elle notre ERP, ou l'alimente-t-elle ?
Elle l'alimente. Pearstop extrait et structure les données, puis les livre dans le format déjà attendu par votre ERP, plateforme P2P ou outil BI, afin de s'intégrer à ce que vous utilisez aujourd'hui (SAP, Oracle, Business Central et autres) plutôt que d'exiger un nouveau système.
Vous saisissez encore vos factures à la main ?
Envoyez-nous jusqu'à dix factures, quel que soit leur état. Nous vous les renvoyons sous forme de lignes structurées, pour que vous voyiez votre propre flux de factures lu.
