66 % des équipes AP saisissent encore les factures à la main.
Et ce chiffre augmente, pas l'inverse.

66 % des équipes AP saisissent encore les factures à la main. Et ce chiffre augmente, pas l'inverse.

Le rapport IFOL Accounts Payable Automation Trends 2025 a interrogé près de 200 professionnels de la comptabilité et des finances — dont 78 % travaillent directement dans la comptabilité fournisseurs. Les résultats ne correspondent pas au discours habituel.

66 % saisissent encore manuellement les données des factures dans leur ERP ou système financier — contre 60 % en 2023. 63 % consacrent plus de 10 heures par semaine au traitement des factures — contre 52 % en 2024. 73 % des équipes financières ne sont pas entièrement automatisées. 27 % n'ont aucune automatisation.

Parallèlement, le rapport 2025 sur l'élan de l'IA de Vic.ai révèle que 37 % des professionnels AP classent encore la saisie manuelle des données comme leur principal problème — devant les coûts de traitement élevés, les approbations lentes et tous les autres maux opérationnels.

Ce n'est pas une histoire de progrès. C'est l'histoire d'un problème qui semble résolu de l'extérieur mais qui ne l'est pas. Les outils d'automatisation existent. Les cas de ROI sont clairs. Alors pourquoi le taux de saisie manuelle augmente-t-il ?

La réponse n'est pas « les entreprises n'ont pas encore acheté d'outils ». C'est que les outils que la plupart des entreprises ont achetés ne résolvent pas le problème fondamental. Et le problème fondamental n'est pas que la saisie de données est lente — c'est que chaque facture arrive dans un format différent, et l'automatisation basée sur des modèles échoue précisément à ce stade.

À quoi ressemble concrètement la « saisie manuelle des données » au quotidien

Si vous travaillez dans la comptabilité fournisseurs, cette section ne vous concerne pas. Mais si vous êtes DAF, fondateur ou responsable ayant approuvé le budget d'automatisation en pensant le problème réglé — voici ce que votre équipe fait réellement.

Une facture arrive sous forme de PDF dans une boîte de réception partagée. Quelqu'un l'ouvre. Il lit le nom du fournisseur, le numéro de facture, la date, la date d'échéance, les lignes, le sous-total, la TVA et le total. Il saisit chacun de ces champs dans NetSuite. Ou SAP. Ou QuickBooks. Il rapproche la facture d'un bon de commande — manuellement, à l'œil. Il la transmet pour approbation par e-mail. Puis il relance l'approbateur qui n'a pas répondu depuis trois jours.

Multipliez maintenant par 200. Ou 1 500. Ou 5 000 — le volume que 36 % des répondants IFOL traitent chaque mois.

Un professionnel de la comptabilité fournisseurs sur Reddit (r/Accounting) l'a décrit simplement : « Nous recevons environ 1 500 à 2 000 factures par mois de nos fournisseurs. J'entends sans cesse que l'automatisation de la comptabilité fournisseurs est pratiquement résolue, mais notre processus reste : les factures arrivent en PDF dans une boîte de réception partagée, quelqu'un ouvre chacune, saisit les infos d'en-tête dans NetSuite, rapproche manuellement du bon de commande, transmet pour approbation par e-mail, relance les approbateurs quand ils ignorent. Nous avons essayé l'OCR intégré à NetSuite, mais il échoue sur la moitié de nos factures parce que chaque atelier d'usinage et fournisseur de matières premières formate les siennes différemment. »

Ce post a plus de 200 votes positifs et des dizaines de commentaires de personnes disant la même chose. Il ne s'agit pas de petites entreprises. Ce sont des fabricants, distributeurs et prestataires de services de taille moyenne traitant des centaines ou milliers de factures par mois — et la personne qui saisit est un comptable formé, pas un opérateur de saisie.

Selon une étude d'Ardent Partners en 2025, le coût d'une facture traitée manuellement s'élève à 15,97 €, contre 2,36 € pour un traitement automatisé optimal. Pour une entreprise traitant 3 000 factures par mois, cela représente un écart annuel de 490 000 € — sans compter le coût des erreurs, des retards de paiement ou des escomptes de règlement manqués.

Le problème du format : pourquoi chaque facture fournisseur fait échouer votre modèle

Si toutes les factures suivaient une mise en page standard, l'OCR basé sur des modèles aurait résolu ce problème il y a dix ans. Ce n'est pas le cas. Et ça ne le sera jamais.

Un fournisseur en Allemagne place la ventilation de la TVA en bas de page. Un fournisseur au Texas la met dans une colonne à droite des lignes d'articles. Un sous-traitant à Singapour n'affiche pas la TVA du tout — elle est incluse dans le prix unitaire. Un atelier local envoie un PDF scanné avec des annotations manuscrites dans la marge. Un autre envoie par e-mail une photo de facture papier prise sur un bureau.

Chacune de ces variations de format fait échouer l'automatisation basée sur des modèles. L'OCR par modèle fonctionne en mémorisant l'emplacement des champs sur une mise en page connue : « Le numéro de facture est aux coordonnées X,Y. Le total est aux coordonnées A,B. » Dès qu'un fournisseur modifie son modèle de facture — ou que vous ajoutez un nouveau fournisseur — ces coordonnées ne sont plus valides.

Ce n'est pas un cas particulier. C'est la norme. Une entreprise de taille moyenne reçoit en moyenne des factures de 200 à 500 fournisseurs différents, chacun utilisant sa propre mise en page. Les ERP, logiciels comptables et outils SaaS verticaux génèrent des factures dans des formats choisis par leurs développeurs — et non par votre équipe comptable.

Et ce n’est pas tout. Les fournisseurs changent leurs formats de facture. Un fournisseur met à jour son système de facturation. Une chaîne de restaurants repense son modèle. Un indépendant passe d’une application de facturation à une autre. Chaque changement brise silencieusement le modèle qui fonctionnait le mois dernier. Votre équipe comptable découvre la panne quand les données sont erronées — ou quand elle réalise qu’elle corrige manuellement le même champ depuis des semaines.

Le piège des modèles : quand « plus d’automatisation » signifie plus de maintenance

Voici le paradoxe structurel que la plupart des fournisseurs d’automatisation ne vous diront pas.

Le traitement des factures basé sur des modèles évolue linéairement avec le nombre de fournisseurs. Chaque nouveau fournisseur signifie un nouveau modèle à créer, tester et maintenir. Avec 20 fournisseurs, vous avez 20 modèles. Gérable. Avec 200 fournisseurs — ce qui est normal pour un fabricant ou distributeur de taille moyenne — vous avez 200 modèles. Chacun doit être mis à jour lorsque le fournisseur change son format, ce qu’il fait régulièrement, sans vous prévenir.

L’analyse d’Infrrd sur l’automatisation du parsing des factures le dit sans détour : « Chaque nouveau fournisseur ajouté à un système basé sur des modèles nécessite un travail de configuration avant qu’une seule facture puisse être traitée avec précision. Lorsque le nombre de fournisseurs augmente ou que l’intégration est rapide, l’arriéré de modèles devient un goulot d’étranglement. Les équipes passent plus de temps à gérer les modèles qu’à traiter les factures — ce qui est l’inverse de ce que l’automatisation est censée accomplir. »

À grande échelle, le calcul s’inverse. Si maintenir 200 modèles prend un équivalent temps plein et saisir 3 000 factures manuellement en prend deux, vous n’avez pas automatisé — vous avez juste remplacé la saisie par la maintenance des modèles. Le coût a bougé, il n’a pas disparu.

C’est pourquoi 66 % des équipes saisissent encore des données manuellement malgré une « automatisation » en place. Elles ont acheté un outil qui automatise 80 % des factures de leurs 20 principaux fournisseurs — et traitent toujours à la main les 180 autres fournisseurs dont l’outil ne peut pas lire les formats. L’outil est là. Il tourne. Mais la majorité du travail repose encore sur des mains humaines.

La spirale des exceptions : 20 % de vos factures engloutissent 80 % du temps

Même dans les services AP partiellement automatisés, il existe une catégorie de travail que presque personne ne mesure : la gestion des exceptions.

Selon le rapport 2025 State of ePayables, environ 22 % des factures nécessitent une gestion d’exception — numéros de commande manquants, montants erronés, anomalies de format, soumissions en double. Dans un processus manuel, ces exceptions font partie du flux. Dans un processus automatisé, elles deviennent des blocages.

L’automatisation signale l’exception. Stoppe le traitement. Génère une notification. Et ensuite… un humain doit intervenir. Ouvrir le PDF original. Le comparer aux données signalées. Envoyer un e-mail au fournisseur. Attendre une réponse. Ressaisir les données corrigées. Les renvoyer pour approbation. Chaque exception peut prendre 15 à 30 minutes à résoudre.

Faites le calcul : 3 000 factures par mois × 22 % d’exceptions = 660 exceptions. À 20 minutes chacune, cela représente 220 heures — plus que la capacité mensuelle d’un employé à temps plein — rien que pour les exceptions. Et ce, après que l’automatisation a déjà « traité » la facture.

Voici le piège de la semi-automatisation. Les entreprises investissent dans l'automatisation, réduisent les 80% faciles, et découvrent que les 20% restants sont plus durs que les 100% d'origine, car les exceptions brisent le rythme de travail. L'équipe ne fait pas moins de travail — elle fait un travail plus fragmenté, avec davantage de changements de contexte. Vic.ai appelle cela « le dernier kilomètre de l'automatisation de la comptabilité fournisseurs encore parcouru à pied ».

Pourquoi l'OCR basé sur des modèles atteint un plafond — et ce qui le dépasse

Les trois sections précédentes décrivent un problème racine : la dépendance au format. L'OCR par modèle, l'extraction par règles et les modèles d'apprentissage automatique traditionnels partagent tous la même limite — ils doivent savoir où se trouvent les données, pas ce qu'elles sont.

Un système basé sur des modèles voit des coordonnées. Il demande : « Où sur la page se trouve le numéro de facture ? » La réponse est différente pour chaque fournisseur. Un modèle de langage visuel (VLM) voit la sémantique. Il demande : « Qu'est-ce qui, sur cette page, fait office de numéro de facture ? » La réponse est la même, peu importe où il se trouve.

Ce n'est pas une amélioration marginale. C'est une différence de catégorie. Lorsque vous demandez à un système basé sur un VLM d'extraire « Numéro de facture », « Nom du fournisseur », « Date d'échéance » et « Total », il ne recherche pas ces mots à des positions attendues — il lit le document comme le ferait une personne, comprenant que « INV-2025-08472 » à côté d'une étiquette indiquant « Facture n° » ou « Référence » ou « N° de document » est le numéro de facture, peu importe où cette paire apparaît sur la page.

Trois implications découlent directement de cela :

1. Aucun modèle à créer ni à maintenir. Une facture d'un nouveau fournisseur est traitée comme celle d'un partenaire de dix ans. Le système lit chaque document comme s'il était vierge, en comprenant sa structure de manière autonome.

2. Les changements de format ne cassent pas le pipeline. Quand un fournisseur modifie la mise en page de ses factures, le VLM trouve toujours les champs par leur rôle sémantique, pas par leur emplacement. Aucune mise à jour nécessaire.

3. Les données multi-fournisseurs atterrissent dans un tableau unifié. Vous définissez les noms de colonnes souhaités — « Fournisseur », « Date de facture », « Description de ligne », « Qté », « Prix unitaire », « Total » — et chaque facture, quel que soit son format d'origine, alimente ces colonnes. Un seul tableur, tous les fournisseurs, zéro maintenance de modèle.

Ce n'est pas de la théorie. Le passage architectural de « où sont les données » (OCR par modèle) à « ce que signifient ces données » (VLM) est ce qui rend le problème de format soluble à grande échelle.

Ce qui change vraiment quand on passe à l'extraction par IA

Prenons des chiffres concrets. Pour une équipe AP de taille moyenne traitant 3 000 factures par mois auprès de 300 fournisseurs :

Le flux de travail côté VLM est simple : importez vos factures (glisser-déposer, chargement par lot depuis un dossier, ou partagez un lien de collecte pour que les fournisseurs les soumettent directement), précisez les noms de colonnes à extraire, puis téléchargez un seul fichier Excel contenant toutes les données fusionnées. Si vous utilisez Google Sheets, le module complémentaire vous permet de le faire sans quitter votre feuille de calcul — les données extraites s'ajoutent directement à votre feuille active.

Et pour les équipes qui ont besoin de plus qu'une simple extraction, les colonnes calculées vous permettent de définir des calculs qui s'exécutent pendant l'extraction. Besoin de totaux de lignes calculés à partir de la quantité × le prix unitaire ? Vous souhaitez signaler les factures dont le total facturé ne correspond pas à la somme des lignes ? Définissez le calcul une fois, et l'IA l'applique automatiquement à chaque facture. Pour une présentation plus détaillée du flux de traitement par lots, lisez notre guide sur l'extraction par lot des données de factures de plusieurs PDF vers un seul fichier Excel.