La révolution de l’IA dans le recouvrement

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IA et logiciel de recouvrement : quels bénéfices ?

L’Intelligence Artificielle aide les entreprises à prendre des décisions plus pertinentes et à adopter une approche proactive dans la gestion des créances. L’intégration de l’IA dans le recouvrement ne se fait pas sans défis. En effet, avant de parler des bénéfices, rappelons les enjeux de l’IA :

• Conserver une relation client de qualité : L’automatisation ne doit pas déshumaniser le recouvrement. Une approche trop robotisée pourrait nuire à la fidélité des clients. Un équilibre doit être trouvé entre IA et intervention humaine, notamment pour les cas sensibles où une approche personnalisée est nécessaire.
• S’assurer de la fiabilité des données : L’IA repose sur des données précises et actualisées pour en ressortir des analyses et des modèles prédictifs. Il faut donc qu’elles soient fiables et qualitatives pour que les conclusions le soient aussi.
• Respecter la confidentialité des données : L’IA traite un volume important de données sensibles, qui plus est quand il s’agit de données comptables. Il est donc essentiel de garantir leur confidentialité, leur conformité avec le RGPD et de leur sécurité.

Ceci étant dit, passons aux atouts de l’IA intégrée à un logiciel de recouvrement. Cela transforme profondément les “méthodes traditionnelles” (mise en place de plans de relance automatisés, envoi de mails/SMS/courriers à intervalles réguliers en fonction du niveau de retard…) en apportant une meilleure prédictibilité, une personnalisation optimisée et une automatisation intelligente.

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Analyse prédictive et anticipation des retards de paiement

Grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique, l’IA est capable d’analyser un grand volume de données pour détecter les signaux faibles annonciateurs de retards de paiement. Elle prend en compte des éléments comme :

• L’historique de paiement de vos clients sur des factures antérieures (ex : retards de paiements de plus en plus fréquents et prolongés)
• Les conditions économiques du secteur
• Les comportements de paiement similaires d’autres entreprises
• Les informations financières issues de bases de données externes (ex : Creditsafe, Ellisphere)

Mais l’IA intégrée à un logiciel de recouvrement ne se contente pas d’évaluer le comportement de paiement d’un client avec votre entreprise : elle analyse aussi ses habitudes de paiement auprès de l’ensemble de ses fournisseurs (utilisant aussi le logiciel de recouvrement pour leurs relances) et exploite ainsi une base de données riche de centaines de milliers d’entreprises. Cette approche permet de dresser un profil payeur plus fiable, basé sur des tendances globales et non sur une seule relation commerciale. L’Intelligence Artificielle attribue une note de risque plus précise et pertinente.

Elle détecte rapidement les anomalies sur les comptes clients, incohérences qui pourraient engendrer des retards de paiement.

Avec ces analyses, l’IA peut estimer la probabilité qu’une facture soit payée à échéance ou en retard et ainsi anticiper une date de paiement. Cela a une double conséquence :

✅ Recommandation d’actions préventives : ajustement des conditions de paiement, réduction de la limite d’encours ou mise en place d’actions de relance plus ciblées.

✅ Optimisation du prévisionnel d’encaissements : amélioration de la gestion de trésorerie grâce à des projections plus précises des flux de trésorerie.

Priorisation intelligente des relances

Traditionnellement, les relances sont souvent déclenchées selon des règles fixes (exemple : 1er mail de relance envoyé automatiquement après 5 jours de retard). Avec l’IA, cette approche devient dynamique et plus efficace.

L’Intelligence Artificielle classe les créances en fonction de leur niveau de risque et ajuste le plan de relance en conséquence, ce qui pourrait donner  :

• Clients à faible risque : une relance cordiale par e-mail suffit.
• Clients à risque moyen : un suivi renforcé par téléphone est recommandé.
• Clients à haut risque : une intervention rapide et personnalisée est nécessaire, avec des messages plus fermes ou une mise en demeure anticipée. L’IA peut même suggérer directement à une personne chargée du recouvrement de prendre la main sur des cas spécifiques et plus complexes.

L’objectif est d’adapter les efforts aux chances de succès et d’optimiser le temps des équipes de recouvrement en se concentrant sur les créances les plus critiques.

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Personnalisation des relances et automatisation intelligente

Contrairement aux systèmes traditionnels qui appliquent une logique unique à tous les clients, l’IA permet une approche ultra-personnalisée en adaptant le ton, le canal de communication et le moment de l’envoi en fonction du profil du client débiteur.

L’Intelligence Artificielle analyse les réponses et interactions passées pour identifier les stratégies les plus efficaces. Pour maximiser les chances de recouvrement, elle ajuste en temps réel :

• Le ton du message : une entreprise qui paie habituellement en retard mais qui reste fiable pourra recevoir une relance plus souple qu’un client dont l’historique de paiement montre des signes de défaillance. NB : L’IA permet aussi de traduire automatiquement le contenu des relances dans la langue du client débiteur.
• Le canal de communication : certains clients répondent mieux aux emails, tandis que d’autres nécessitent un appel téléphonique pour déclencher un paiement.
• Le moment de l’envoi : l’IA détermine les périodes les plus propices pour envoyer une relance en fonction des habitudes de lecture et de réponse du client.

Cette personnalisation permet d’améliorer le taux de réponse et d’augmenter les chances de récupérer les créances rapidement sans détériorer la relation client.

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IA Act : un cadre réglementaire en Europe

Si l’Intelligence Artificielle offre des opportunités considérables, elle s’accompagne également de nouveaux défis réglementaires. En mars 2024, l’Union européenne a adopté l’IA Act, une réglementation visant à encadrer l’usage des technologies d’intelligence artificielle. Cette législation impose différentes obligations aux entreprises en fonction du niveau de risque de leurs systèmes d’IA et prévoit de sévères sanctions en cas de non-conformité (jusqu'à 35 millions d'euros ou 7 % du chiffre d'affaires mondial pour les violations les plus graves).

Les principales échéances envisagées pour l’IA Act sont les suivantes :

• 2025 : interdiction immédiate des systèmes d'IA à risque inacceptable
• 2026 : mise en conformité obligatoire pour les systèmes d'IA à risque élevé
• 2027 : application complète de la réglementation pour toutes les entreprises concernées

À savoir que l’IA Act définit 4 niveaux de risque :

• Risque inacceptable :interdiction totale des IA jugées dangereuses pour les droits fondamentaux (ex : surveillance biométrique en temps réel, manipulation comportementale).
• Risque élevé : obligations strictes pour les IA utilisées dans des domaines sensibles comme la santé, l'éducation, l'emploi ou la justice.
• Risque limité : obligation de transparence pour les systèmes IA tels que les chatbots ou les outils de création d'images.
• Risque minimal : absence de restrictions pour les IA à usage courant et sans impact critique (ex : filtres anti-spam, assistants vocaux).

L’application de ces règles aura un impact direct sur les solutions d’IA dans le recouvrement de créances. Les éditeurs de logiciels devront s’assurer que leurs algorithmes respectent ces exigences et intègrent des mécanismes de contrôle et d’explicabilité.