Points clés à retenir
- L'OCR de factures de services publics est la capture automatique de données structurées à partir de factures d'électricité, de gaz, d'eau et de télécommunications à l'aide de la reconnaissance optique de caractères combinée à l'IA, renvoyant des champs nommés au lieu de texte brut.
- Les champs qui comptent ne sont pas les champs classiques d'une facture. Le numéro de compteur, les relevés de compteur, la consommation avec son unité, la puissance appelée en kW, le tarif, et la répartition entre les frais d'approvisionnement et de livraison sont ce qui différencie l'OCR de factures de services publics de l'OCR de factures génériques.
- Chaque type de service se comporte différemment. L'électricité comporte la demande et l'heure d'utilisation, le gaz comporte des therms ou CCF et une valeur calorifique, l'eau comporte des relevés de compteurs et des frais d'égout, les télécoms comportent un tableau répétitif de lignes.
- La saisie manuelle prend de 8 à 12 minutes et coûte de 1 à 3 $ par facture, avec un taux d'erreur de 1 à 5 %. À quelques milliers de factures par mois, c'est un travail à temps plein dont personne ne voulait.
- L'extraction par l'IA sans modèle gère les nouveaux fournisseurs et les mises en page repensées sans aucune configuration, ce qui constitue tout le problème à l'échelle d'un portefeuille.
Qu'est-ce que l'OCR de factures de services publics ?
L'OCR de factures de services publics est la capture automatique de données structurées à partir d'une facture d'électricité, de gaz, d'eau ou de télécommunications, utilisant la reconnaissance optique de caractères combinée à l'IA pour renvoyer des champs nommés plutôt qu'une page de texte en vrac. L'OCR simple lit la page et renvoie du texte. L'OCR IA lit la page et renvoie des champs, ce qui est la partie importante, car aucun système comptable n'a jamais voulu d'un mur de texte.
Les factures se présentent sous forme de PDF, de scans et de pièces jointes à des emails, et aucuns fournisseurs ne sont d'accord sur l'emplacement des informations. L'un imprime le relevé de compteur dans une barre latérale. Le suivant l'enterre dans un tableau à la page trois. Un troisième divise l'approvisionnement et la livraison sur deux pages et considère cela comme une courtoisie. Une personne absorbe tout cela en une seconde environ. Un modèle s'effondre.
Une facture par mois, rien de tout cela n'a d'importance. Quatre cents sites, et c'est un pipeline de données avec une personne coincée au milieu.
Quels champs pouvez-vous extraire d'une facture de services publics ?
Tous. La meilleure question est de savoir lesquels demander, car les champs qui font d'une facture de services publics une facture de services publics n'apparaissent jamais sur une facture classique.
| Groupe | Champs |
|---|---|
| Compte et service | Numéro de compte, nom du client ou du titulaire du compte, adresse de service, adresse de facturation, fournisseur de services publics, numéro de compteur ou identifiant de l'appareil |
| Période de facturation | Date de facturation, date d'échéance, période de service (de / à), numéro de facture ou de relevé, solde précédent, frais actuels |
| Utilisation et frais | Relevé de compteur actuel et précédent, date de relevé, consommation avec unité (kWh, therms, CCF, gallons, MMBtu), puissance appelée (demande) en kW, taux unitaire, tarif ou plan tarifaire, frais d'approvisionnement versus frais de livraison, description des lignes, taxes, frais et surtaxes, crédits et ajustements |
| Paiement | Montant total dû, méthodes de paiement, frais de retard, numéros de référence |
La troisième ligne est celle où se cache l'argent. Le numéro de compte et le total dû indiquent à la comptabilité fournisseur ce qu'il faut payer. Le relevé de compteur, la consommation, la puissance appelée et le tarif indiquent aux opérations si la facture était correcte en premier lieu, quel site dérive et ce que le rapport ESG s'apprête à dire. Un outil de facturation générique lit les deux premières lignes et s'arrête. Un parseur de factures de services publics continue.
L'électricité, le gaz, l'eau et les télécommunications sont quatre problèmes différents
Traiter les quatre de la même manière est la raison la plus courante pour laquelle un projet de parsing de factures de services publics finit par n'être qu'à moitié utile. Les champs communs sont partagés. Ceux qui sont intéressants ne le sont pas.
Électricité. La consommation en kWh, plus un chiffre de puissance appelée en kW (demande de pointe) qui coûte souvent plus cher que l'énergie elle-même. Les tarifs selon l'heure d'utilisation répartissent la consommation entre les heures pleines, les heures creuses et les heures intermédiaires. Dans les marchés déréglementés, les frais d'approvisionnement et les frais de livraison proviennent de deux entreprises différentes sur un seul bout de papier, et seul l'un d'entre eux est négociable.
Gaz. Volume en therms, CCF ou MMBtu selon la région, généralement avec un facteur de conversion imprimé quelque part sur la facture dont vous avez besoin si vous faites des rapports en unités d'énergie. Les variations saisonnières sont si importantes que la comparaison d'une année sur l'autre est la seule qui vous dise quoi que ce soit.
Eau. Les relevés de compteurs font la plus grande partie du travail ici. Les frais d'égout sont fréquemment calculés à partir du volume d'eau plutôt que mesurés, et l'irrigation est parfois mesurée séparément. Un pic signifie une fuite, et la trouver dans les données est toujours préférable à la trouver dans le sol.
Télécommunications. Pas vraiment une seule facture. Il s'agit d'un tableau de lignes, de numéros ou de circuits, chacun avec des frais de forfait, une utilisation, des dépassements et des taxes. Aplatissez cela en un seul total et vous venez de jeter les seules données qui vous auraient montré les douze téléphones que personne n'a utilisés depuis 2024.
Ce que coûte réellement la saisie de données à partir des factures de services publics
Cela n'apparaît jamais comme un poste de dépense, c'est exactement la raison pour laquelle cela survit. Voici ce que la recherche indique à ce sujet.
- Temps par facture : 8 à 12 minutes de saisie manuelle, selon la complexité, selon Resolve. Le flux de travail de facturation plus large qui l'entoure dure beaucoup plus longtemps.
- Coût par facture : 1 $ à 3 $ en main-d'œuvre directe de saisie de données pour une saisie simple, selon ERP Software Blog. Ajoutez les approbations, les correspondances et les exceptions et ce montant ne fait que grimper.
- Taux d'erreur : généralement 1 à 5 % sur les saisies structurées, et plus élevés sur les documents complexes à champs multiples, selon Fluxygen. Quelques pour cent de vos données de facturation sont discrètement fausses, et rien dans un processus manuel n'est conçu pour les trouver.
- Ce que l'automatisation change : jusqu'à environ 80 % de gain de temps par rapport aux méthodes manuelles dans les flux de facturation, tel que rapporté par Ramp.
- La précision à laquelle vous pouvez vous attendre : Gartner signale une précision d'extraction de 90 à 99 % pour le parsing de documents, en fonction de la qualité du document et selon qu'une validation humaine est appliquée.
Appliquez ces chiffres à 3 000 factures par mois et l'arithmétique devient vite inconfortable. Entre 400 et 600 heures de saisie, ce qui représente deux personnes qui pourraient faire autre chose. Et de 30 à 150 factures par mois comportant une erreur qui fait surface à la clôture du trimestre, si elle fait surface un jour.
Pourquoi les factures de services publics sont plus difficiles que les factures classiques
Quatre éléments séparent une facture de services publics d'une facture de fournisseur. Chaque fournisseur conçoit sa propre facture puis la repense, de sorte que quatre types de services répartis sur des dizaines de fournisseurs constituent une cible qui évolue selon le calendrier de quelqu'un d'autre. Une bonne partie de ces factures arrivent sous forme de photo de téléphone d'un bout de papier, prise de biais sous un mauvais éclairage, ce qui représente des données non structurées à leur niveau le moins coopératif et le point exact où la correspondance de modèles abandonne.
Ensuite, il y a l'utilisation qui est faite des chiffres. Une facture de services publics sert également de justificatif de domicile et de registre pour les déclarations fiscales et les rapports ESG, de sorte que les chiffres erronés voyagent. Et à quelques milliers de factures par mois, un taux d'erreur de 2 % n'est pas une différence d'arrondi. C'est un incident mensuel.
Comment extraire les données de factures de services publics sans un seul modèle
Parseur est un parseur d'IA sans modèle conçu pour l'extraction de données de documents en grand volume. Les factures arrivent dans une boîte de réception dédiée, via l'API, ou depuis un dossier surveillé. Le moteur Vision AI lit les PDF, les scans et les photographies. Le moteur Text AI lit les factures envoyées par email et sous forme de texte. Les deux arrivent pré-entraînés, de sorte qu'un fournisseur que vous n'avez jamais traité auparavant ne nécessite aucune configuration.
Vous listez les champs que vous souhaitez une seule fois. Chaque facture se mappe ensuite à ces champs, quelle que soit la mise en page sous laquelle elle se présente.
- Aucun modèle. Une facture repensée ne casse rien, car il n'y avait aucune mise en page à casser en premier lieu.
- N'importe quel type de service. Électricité, gaz, eau, télécommunications et tout ce que le portefeuille a pu accumuler en cours de route.
- Les tableaux restent des tableaux. Les frais de télécommunications au niveau de la ligne ressortent sous forme de lignes que vous pouvez attribuer, et non sous la forme d'un seul total aplati.
Il traite des milliers de factures par jour, parsées à l'arrivée. Il est conforme au RGPD, ce qui n'est pas un petit détail lorsque chaque document que vous lui fournissez porte le nom, l'adresse de domicile et le numéro de compte de quelqu'un.
Cependant, rien de tout cela n'est le vrai test. Le test, c'est votre propre courrier. Prenez la pire facture du dossier, le scan froissé du fournisseur qui a changé sa mise en page en mars, et exécutez celle-là en premier. Chaque outil de votre présélection fait d'excellentes démonstrations sur un PDF propre.
Dois-je entraîner le modèle d'IA ?
Non. Pas d'ensemble d'entraînement, pas de dossier d'échantillons de factures étiquetées, pas de week-end passé à apprendre à un logiciel à quoi ressemble un relevé de compteur.
Parseur est un moteur d'extraction de documents par l'IA qui arrive pré-entraîné, et ajouter votre centième fournisseur demande la même quantité de travail que d'ajouter le premier, c'est-à-dire aucune.
Créez une boîte de réception, dirigez-y les factures, et le moteur d'IA convertit le document non structuré en données structurées dès son arrivée.
Où finissent les champs
Où vous en avez besoin. Excel et Google Sheets pour l'analyse, les systèmes de comptabilité et d'ERP pour le paiement, les plateformes d'énergie et ESG pour le reporting, et tout le reste via Zapier, Make, n8n, ou un simple webhook. Chaque facture est livrée au moment où elle est parsée, de sorte que rien n'attend un export mensuel.
Pour le flux de travail complet, consultez l'extraction de données de factures de services publics avec l'IA, ou la page de solution d'extraction de factures de services publics pour voir à quoi cela ressemble à l'échelle d'un portefeuille.
Votre volume de factures vous coûte déjà quelque chose. La seule question est de savoir si cela apparaît quelque part.
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