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Solution IA sur mesure

Automatisation du traitement documentaire
de la pièce reçue à la donnée exploitable

L'automatisation documentaire transforme une pièce reçue (facture, bon de livraison, fichier d'entrepôt, demande de devis) en données prêtes pour votre ERP, sans ressaisie.

  • Le modèle lit, vos règles de gestion contrôlent, une personne valide les écarts.
  • Masteria construit cette chaîne avec votre service et vous en remet le code.

Par Mathias Nizan · revu le 7 octobre 2026

Factures de fournisseurs étrangers, bons de livraison, fichiers d'entrepôt, demandes de devis : votre service reçoit des pièces qu'il ressaisit dans l'ERP, votre logiciel de gestion. Ici, personne ne converse avec un assistant : chaque pièce entrante est lue, contrôlée par vos règles, puis transformée en données, et une personne tranche les cas douteux.

Pour interroger des documents, rédiger dans vos outils ou ajouter un modèle à une application, voyez l'assistant documentaire, le copilote interne ou l'intégration LLM. Depuis le 1er septembre 2026, une partie de vos factures arrive déjà structurée.

Masteria redessine ce périmètre avec vous et livre la chaîne.

Factures, bons, fichiers d'entrepôtContrôles écrits avec le serviceFile de validation humaineImport ERP par paliers
En bref
Budget
Un premier type de document à partir de 12 000 € environUn traitement multi-flux à gros volume au-delà de 100 000 €
Démarrage
Un échantillon de pièces réelles et le schéma des champs écrit avec le service
Ce que vous recevez
Chaîne d'extractionContrôles, file de validation, code et documentation
Propriété
Votre service garde la chaîne, ses règles et son code
Définition

Ce qu'automatise une chaîne documentaire

Aussi appelé : traitement automatique de documents, extraction de données par IA, IDP (intelligent document processing), lecture automatique de factures.

L'automatisation du traitement documentaire couvre tout ce qui sépare la réception d'un document de son intégration dans vos systèmes.

Une facture, un contrat, un bon de commande, un formulaire ou un courrier arrive : la chaîne le lit (y compris les documents scannés), identifie sa nature, extrait les informations utiles (montants, dates, références, parties, clauses), les contrôle, puis les route vers le bon outil (comptabilité, ERP, GED, CRM) ou déclenche l'étape suivante du processus.

Là où l'IA générative apporte un saut par rapport à l'OCR classique, c'est dans la compréhension de documents variés et peu structurés : elle gère des mises en page hétérogènes, comprend le contexte et sait extraire l'information même quand le format change. Le gain est double : du temps de ressaisie économisé et une réduction des erreurs de recopie.

Le principe directeur reste le contrôle : les cas clairs sont traités automatiquement, les cas incertains ou à enjeu sont présentés à un humain pour validation, avec une traçabilité complète de chaque décision.

À retenir
  • La chaîne lit, extrait, classe et route vos documents (factures, contrats, formulaires) vers vos systèmes, sans ressaisie.
  • L'IA générative comprend des mises en page variées là où l'OCR classique bute.
  • Des contrôles de gestion arbitrent : pièces conformes traitées automatiquement, écarts validés par un humain, chaque décision tracée.
  • Code et règles de traitement livrés : vous ajoutez de nouveaux types de documents en autonomie.
Mise en service

De l'échantillon de pièces à l'import dans l'ERP

  1. Constituer un échantillon de pièces

    Nous rassemblons avec le service quelques centaines de documents récents, mauvais scans et cas tordus compris, puis nous les classons par type, par canal et par volume. Les factures électroniques sont mises à part dès ce stade.

  2. Écrire le schéma et les contrôles avec le service

    Chaque champ reçoit son format, sa règle de contrôle et l'action prévue en cas d'échec : totaux, rapprochement avec la commande, SIRET vérifié dans Sirene, IBAN comparé au référentiel.

  3. Mesurer la chaîne pilote champ par champ

    La chaîne traite l'échantillon, et ses résultats sont comparés à une saisie de référence. Nous mesurons le taux d'erreur par champ et la part de documents qui passent tous les contrôles.

  4. Installer la file de validation

    Les pièces en doute arrivent dans une file avec leur motif : écart de total, doublon possible, IBAN inconnu. La personne corrige ou confirme, et chaque décision est tracée.

  5. Brancher l'ERP par paliers

    La chaîne produit d'abord un fichier d'import que le service relit, puis écrit dans l'ERP quand les mesures le permettent. Les indicateurs sont revus chaque semaine le premier mois, avec le responsable du service.

Si plusieurs flux de documents se disputent la priorité, un audit IA mesure leurs volumes avant le premier pilote.

Construction

Quatre paliers pour construire la chaîne

Rassembler des pièces réelles

Nous constituons un échantillon de pièces telles qu'elles arrivent, y compris les mauvaises copies et les formats rares. Le service liste avec nous les champs attendus et les contrôles qu'il fait déjà.

Mesurer champ par champ

La chaîne pilote traite l'échantillon, et chaque champ extrait est comparé à la bonne valeur. Le taux d'exactitude par champ dit ce qui peut passer seul et ce qui doit être relu.

Installer la validation et les contrôles

Les contrôles codés (totaux, identifiants, coordonnées bancaires) s'ajoutent à la lecture, et une file de validation montre à la personne chargée du contrôle la pièce, l'extraction et l'écart.

Écrire dans l'ERP par étapes

La chaîne produit d'abord un fichier d'import relu, puis écrit directement dans l'ERP quand les mesures le permettent. Le service reçoit le code, les règles et leur documentation.

Lecture et contrôles

Ce qui compose une chaîne de traitement

Le modèle lit la pièce sans gabarit et remplit un schéma de champs défini avec vous ; des contrôles codés vérifient ensuite les totaux, les identifiants et les coordonnées bancaires, et tout écart part dans une file où une personne valide avant l'écriture dans l'ERP.

Le texte de la pièce est extrait, y compris sur un scan, puis le modèle remplit un schéma de champs imposé et rend une sortie structurée. Les contrôles ne lui reviennent pas : des règles codées vérifient les totaux, l'identifiant de l'entreprise dans la base Sirene et toute coordonnée bancaire nouvelle.

Les volumes importants passent en traitement par lots, moins cher, et chaque pièce garde la trace de qui l'a validée.

Lecture sans gabaritSchéma de champs imposéContrôles codésFile de validationTraitement par lots

Nos pratiques de développement et de recette sont présentées par notre équipe de développement IA.

Par type de pièces

Quels documents automatiser selon votre activité

Chaque métier reçoit ses propres pièces ; la chaîne lit, contrôle et prépare, et une personne valide.

  1. Comptabilité et finance

    Lecture des factures reçues hors plateforme (fournisseurs étrangers, PDF de PME jusqu'à l'obligation d'émission de septembre 2027), contrôle de cohérence et intégration en comptabilité, avec validation humaine sur les écarts.

  2. Cabinets et services juridiques

    Extraction des informations clés de contrats entrants (parties, dates, clauses, échéances) et alimentation d'un suivi, avec relecture humaine.

  3. Industrie et achats

    Traitement des bons de commande, accusés de réception et documents fournisseurs, et alimentation de l'ERP sans ressaisie.

  4. Assurance et mutuelles

    Lecture des pièces de dossiers (justificatifs, formulaires), extraction et classement, avec routage vers le gestionnaire et traçabilité.

Flux de documents entrants

Dans une chaîne documentaire, le modèle lit et vos règles de gestion décident

Un modèle de langage lit une facture, un bon de livraison ou un tableau d'entrepôt sans gabarit préalable, là où les anciens outils en exigeaient un par mise en page. Il ne sait pas pour autant si le total est juste ou si le RIB a changé. OpenAI le rappelle pour ses sorties structurées : le format est garanti, et le modèle peut toujours se tromper dans les valeurs.

La fiabilité vient donc des contrôles écrits avec votre service et de la personne qui tranche les cas en doute. L'automne 2026 ajoute une donnée : la facturation électronique change la nature des factures que vous recevez.

Depuis septembre 2026, une partie de vos factures arrive déjà structurée

Le 1er septembre 2026, une obligation nouvelle est entrée en vigueur. Toute entreprise établie en France et assujettie à la TVA doit désormais pouvoir recevoir des factures électroniques, qui transitent par une plateforme que l'administration fiscale a agréée.

Les ETI (entreprises de taille intermédiaire) et les grandes entreprises émettent les leurs depuis cette date ; les PME et les microentreprises suivront le 1er septembre 2027. La direction générale des Finances publiques (DGFiP) est explicite : une facture papier scannée ou un PDF ordinaire envoyé par mail ne sera plus conforme entre professionnels.

Une facture électronique arrive avec ses données dans l'un des trois formats structurés du socle de la réforme. Ses montants, sa TVA et ses références se lisent dans le fichier, sans modèle de langage ni extraction, et payer une chaîne d'extraction pour ces factures n'a plus de sens.

L'automatisation documentaire garde trois terrains, à cartographier au cadrage avec leurs volumes mesurés dans votre service.

  • →Les PDF des fournisseurs français qui n'émettent pas encore de factures électroniques, jusqu'au 1er septembre 2027.
  • →Les factures des fournisseurs étrangers, hors du champ de la facture électronique : la réforme traite ces achats par une transmission de données à l'administration (e-reporting).
  • →Tous les autres documents, que la réforme ne touche pas : bons de livraison, fichiers d'entrepôt, relevés, attestations, formulaires, demandes de devis.

Le modèle extrait, les contrôles décident

Les sorties structurées garantissent qu'une réponse respecte le schéma demandé : aucun champ obligatoire manquant, aucune valeur hors liste. Le montant lu peut rester faux. Les moteurs spécialisés d'extraction documentaire fournissent, eux, un score de confiance par champ : chez Microsoft, une confiance de 0,95 signifie que la valeur est juste environ 19 fois sur 20.

La documentation précise que tous les champs ne renvoient pas de score. Un modèle de langage peut annoncer sa propre certitude, et cette estimation ne remplace pas un contrôle.

La chaîne arbitre donc avec des contrôles écrits avec votre service. Ils sont déterministes : la même pièce reçoit toujours le même verdict. Le total hors taxes plus la TVA doit égaler le total TTC, et les lignes doivent correspondre au bon de commande et au bon de livraison.

Le répertoire Sirene de l'Insee doit connaître le numéro SIRET (l'identifiant de l'établissement) : son API ouvre sans frais l'accès aux données, mises à jour chaque jour, de près de 25 millions d'entreprises. Un seul contrôle en échec envoie la pièce en validation, avec son motif.

Un RIB qui change sort toujours de la chaîne automatique

La fraude au faux RIB passe par les documents. L'escroc usurpe l'identité d'un fournisseur et envoie une facture qui porte ses propres coordonnées bancaires. Cybermalveillance.gouv.fr, le dispositif national d'assistance aux victimes, recommande d'appeler le créancier sur son numéro habituel pour faire confirmer tout nouveau RIB reçu par message.

Une chaîne documentaire applique cette règle sans exception : elle compare l'IBAN lu (le numéro de compte international) à celui du référentiel fournisseurs, et ne met jamais à jour ce référentiel elle-même.

Les documents entrants posent un second risque, propre aux modèles de langage. Un PDF peut contenir une consigne que l'œil ne voit pas, écrite en blanc sur fond blanc par exemple, qui tente de détourner l'extraction.

L'ANSSI demande de restreindre, et si possible d'interdire, les actions qu'un système d'IA lance seul à partir de contenus venus de l'extérieur, comme les mails (recommandation R27). Dans nos chaînes, le modèle ne déclenche aucune action : il produit des champs que les contrôles vérifient, et seule une personne habilitée modifie un référentiel.

Une facture reçue deux fois se rapproche avant de se payer

Pendant la phase de démarrage de la réforme, la DGFiP demande de ne pas rejeter une facture arrivée par courriel, en PDF ou sous forme papier pour ce seul motif, dès lors qu'elle porte sur une opération qui a bien eu lieu. La même facture peut donc arriver par la plateforme agréée et par la boîte mail du service.

Le guide pratique de démarrage fixe la conduite à tenir : comparer le numéro de facture, le fournisseur, le client, la date et les montants hors taxes, de TVA et TTC, puis désigner une facture de référence et marquer les autres exemplaires comme doublons.

Ce rapprochement se code. Pour chaque pièce, la chaîne cherche une facture déjà reçue avec les mêmes clés, quel que soit le canal. Une concordance complète produit un doublon tracé, qui ne sera ni payé ni comptabilisé une seconde fois ; une concordance partielle part en validation.

La trace du rapprochement reste conservée, comme le recommande l'administration, pour démontrer qu'une seule opération a été payée et que la TVA n'a été déduite qu'une fois.

Les nouvelles mentions obligatoires entrent dans le schéma d'extraction

La réforme ajoute quatre mentions aux factures : le numéro SIREN du client (l'identifiant de l'entreprise) quand il s'agit d'une entreprise, l'adresse de livraison si elle diffère de celle du client, la nature des opérations (livraisons de biens, prestations de services ou les deux) et, le cas échéant, l'option pour le paiement de la taxe d'après les débits.

Ces mentions s'appliquent depuis septembre 2026 aux factures des grandes entreprises et des ETI, et s'appliqueront en septembre 2027 à celles des PME et des microentreprises.

Pour les PDF qui continuent d'arriver, ces champs rejoignent le schéma d'extraction et les contrôles : un SIREN client qui ne correspond pas au vôtre signale une facture mal adressée. Le schéma se gère comme une pièce du système, versionné et testé à chaque changement sur un échantillon de documents de votre service.

Une chaîne écrite avant la réforme, sans ces champs, mérite une relecture avant la fin de l'année.

Quel traitement pour quel document entrant, en octobre 2026
Document entrantSous quelle forme il arriveTraitement retenu
Facture d'une grande entreprise ou d'une ETI françaiseFacture électronique structurée, transmise par la plateforme agrééeLecture directe des données, rapprochement avec la commande
Facture d'une PME françaisePDF ordinaire, admis jusqu'à son obligation d'émission du 1er septembre 2027Extraction, contrôles, recherche d'un doublon reçu par le canal électronique
Facture d'un fournisseur étrangerPDF ou format propre au fournisseur, hors facture électroniqueExtraction, contrôle des montants et de la TVA, données pour l'e-reporting
Bon de livraisonScan ou photo, mise en page propre à chaque expéditeurExtraction des lignes, rapprochement avec la commande
Fichier d'entrepôtTableur aux colonnes variables d'un entrepôt à l'autreConversion en fichier d'import de l'ERP, contrôle des totaux
Mail de demande de devisTexte libre, pièces jointes, références partiellesLignes de devis proposées, validées par le commercial

Retour de mission : fichiers d'entrepôt et demandes de devis chez un distributeur sur Odoo

Ce distributeur de solutions photovoltaïques gère tout dans Odoo, son ERP, avec une équipe de trois personnes, des clients à l'export et trois entrepôts en France. Le temps se perd aux abords du logiciel : des demandes reçues par mail retapées en lignes de devis, des numéros de série recopiés à la main depuis des fichiers d'entrepôt illisibles pour la scannette.

La direction a posé sa condition au départ : rien de ce que produit l'IA ne fait foi sans contrôle.

  1. La direction, les opérations et le commercial passent chacun un entretien, conduit flux par flux, avec les pièces sur la table : fichiers d'entrepôt, mail type d'un transporteur, suivi des marges.
  2. La cartographie couvre quatre flux et fait apparaître douze gisements de temps, chacun avec le volume annoncé par l'équipe, sa difficulté et ce qu'il doit à l'ERP.
  3. Trois assistants sont à monter à partir des fichiers de l'entreprise, avant la formation. L'un transformera un fichier d'entrepôt en fichier d'import Odoo et vérifiera les totaux ; un autre tirera des demandes entrantes les lignes d'un devis.
  4. Partout, l'assistant prépare et une personne valide. Une charte d'usage est signée avant la formation, et un référent IA reçoit les signalements d'erreur.
  5. La feuille de route court sur 90 jours : points de départ relevés pendant la formation prévue en octobre 2026, premier bilan un mois plus tard.

Ce qui en ressort.

Les cibles, posées avant la formation pour un horizon de trois mois, restent des cibles tant qu'aucune mesure ne les confirme : des devis plus rapides et la fin des ressaisies. L'import direct dans Odoo attend une deuxième vague, déjà cadrée.

La chaîne commence donc par un fichier qu'une personne relit avant de l'importer, et l'écriture directe dans l'ERP viendra après les mesures.

Les fichiers d'entrepôt du distributeur photovoltaïque →

Les pièges à connaître

  1. Payer l'extraction de factures qui arrivent déjà structurées

    Les factures électroniques des grandes entreprises et des ETI portent leurs données dans un format structuré. Les relire avec un modèle consomme des jetons, l'unité de facturation des modèles, et ajoute un risque d'erreur. Le tri des flux par canal précède tout développement.

  2. Prendre un JSON valide pour une donnée juste

    Un schéma respecté garantit la forme du JSON, le format de données que la chaîne produit. Le montant peut rester faux. Chaque champ qui engage l'entreprise passe par un contrôle : total, référentiel, rapprochement.

  3. Confier à la chaîne la mise à jour des coordonnées bancaires

    Un IBAN différent de celui du référentiel bloque la pièce et déclenche un appel au fournisseur, sur son numéro habituel. Le référentiel bancaire se modifie à la main, par une personne habilitée, et jamais par la chaîne.

  4. Croire que la chaîne apprend seule de vos corrections

    Un modèle en production ne se réentraîne pas sur vos validations, et l'ANSSI recommande de ne pas le faire (R21). Vos corrections alimentent le jeu de tests et les règles, que l'équipe met à jour et vérifie avant chaque nouvelle version.

  5. Écrire dans l'ERP dès la première version

    Une écriture directe fait entrer une erreur dans la comptabilité ou les stocks avant qu'une personne l'ait vue. La première version produit un fichier d'import relu ; l'écriture directe suit, une fois les taux d'erreur mesurés.

Sources consultées : DGFiP : Fiche 1, que va-t-il se passer pour mon entreprise en matière de facturation ? (mise à jour juin 2026) · DGFiP : Facturation électronique, guide pratique de démarrage au 1er septembre 2026 · DGFiP : Foire aux questions, je découvre la facturation électronique (version du 01/09/2026) · Service-public.gouv.fr : Mentions obligatoires sur une facture (vérifié le 11 août 2026) · Microsoft Learn : Interpret and improve model accuracy and confidence scores, Document Intelligence · OpenAI API : Structured model outputs · Claude Platform : Batch processing · Insee : Consulter et télécharger la base Sirene · Cybermalveillance.gouv.fr : Que faire en cas de fraude au virement ou au « faux RIB » ? (mise à jour du 7 mai 2026) · ANSSI, recommandations du 29 avril 2024 : sécuriser une chaîne qui alimente un logiciel de gestion
Gabarits ou chaîne sur mesure

OCR classique ou Automatisation du traitement documentaire sur mesure ?

La reconnaissance optique de caractères (OCR) à gabarits reste la bonne réponse pour un formulaire stable reçu en grand volume : elle coûte peu et rend le même résultat à chaque passage.

Les moteurs d'extraction récents y ajoutent des modèles préentraînés, pour les factures par exemple, avec un score de confiance par champ. La chaîne sur mesure se justifie quand les mises en page varient, quand un même envoi mêle mail, pièce jointe et tableur, et quand les contrôles de votre métier doivent décider.

Outil de capture à gabarits et chaîne sur mesure, critère par critère.
CritèreOCR classiqueSur mesure (Masteria)
Formulaire stable, gros volumeSon point fort : rapide, peu coûteux, prévisibleSuperflue si l'OCR à gabarit donne déjà satisfaction
Mises en page variéesUn gabarit à créer pour chaque nouvelle mise en pageLecture sans gabarit, un schéma par type de document
Envois mixtesImages et PDF ; le corps du mail reste à partCorps du mail, pièces jointes et tableurs lus ensemble
Contrôles métierHors du périmètre de l'outil, faits dans l'ERP ou à la mainCodés dans la chaîne : totaux, Sirene, IBAN, doublons
Signal de douteScore de confiance par champ dans les moteurs récentsÉchec de contrôle motivé, envoyé en validation
Coût à la pageFaible et stablePlus élevé, réduit de moitié par le traitement de nuit par lots
Budget de la chaîne

Le budget d'une chaîne documentaire

Une chaîne sur un premier type de document démarre autour de 12 000 €. Un traitement à gros volume, multi-flux et relié à plusieurs logiciels de gestion, franchit les 100 000 € et peut atteindre quelques centaines de milliers d'euros.

Le nombre de types de documents et les contrôles à coder expliquent l'essentiel de l'écart.

Nous fixons le forfait sur devis après le cadrage, à partir de l'échantillon et d'un périmètre écrit. Le fonctionnement se calcule ensuite à la page traitée.

Les flux qui supportent un délai passent en traitement par lots : chez Anthropic, l'API de traitement par lots coûte moitié moins cher que l'appel standard, et la plupart des lots se terminent en moins d'une heure, dans une limite de 24 heures. Un traitement de nuit des pièces de la journée en profite.

  1. Les types de documents

    Pour un modèle de langage, une nouvelle mise en page coûte peu. Un nouveau type de document demande son propre schéma, ses contrôles et son échantillon de test.

  2. Les contrôles et rapprochements

    Vérifier un total coûte peu. Rapprocher une facture de la commande et du bon de livraison suppose un accès à l'ERP et des tolérances écrites avec le service.

  3. Le volume et le délai

    Un traitement de nuit par lots coûte moins cher qu'un traitement immédiat. Le volume mensuel fixe le coût d'usage du modèle et la taille de la file de validation.

  4. Le raccordement à l'ERP

    Un fichier d'import relu demande peu d'intégration. L'écriture directe exige l'API de l'ERP, des droits dédiés, la gestion des rejets et des tests de reprise.

Les repères de prix des autres projets figurent sur la page budget d'un projet IA.

Renfort technique

Un développeur qui branche la chaîne sur votre ERP

Un service comptable ou logistique connaît des pics : clôture, inventaire, arrivée d'un fournisseur au format inédit. Pendant ces périodes, un développeur IA mis à disposition en régie ajoute des types de documents et ajuste les contrôles au rythme du service, sur site ou à distance.

Quand l'ERP est maintenu par un intégrateur, il travaille avec lui sur le format d'import et sur les droits d'écriture.

Les règles de contrôle sont du code métier : elles restent dans votre dépôt, documentées et testées sur l'échantillon. En fin de mission, votre équipe sait ajouter un type de document, relancer les tests et lire le journal des décisions.

Notre méthode de projet IA
Questions

Automatisation documentaire : les questions fréquentes

Vos pièces ont un format que nous n'avons pas cité ?

Envoyez-nous un exemple

Pour une partie des factures, oui. Les factures électroniques arrivent avec leurs données structurées, par la plateforme agréée, et se lisent sans extraction. Restent les PDF des PME françaises, admis jusqu'à leur obligation d'émission du 1er septembre 2027, les factures des fournisseurs étrangers, hors du champ de la réforme, et tous les autres documents de gestion.

Le cadrage commence par ce tri, flux par flux, pour éviter de payer une extraction inutile.

Ceux qui arrivent en volume, dont les données partent vers un logiciel et dont les règles de contrôle s'écrivent : bons de livraison, fichiers d'entrepôt, relevés, factures étrangères, demandes de devis. Un document rare, ambigu par nature ou qui demande un jugement d'expert reste traité par une personne. L'échantillon de pièces, classé au premier atelier, montre où se trouve le volume.

Elle s'appuie sur des contrôles indépendants du modèle : totaux recalculés, rapprochement avec la commande, SIRET vérifié dans le répertoire Sirene, IBAN comparé au référentiel. Quand le moteur d'extraction fournit un score de confiance par champ, ce score s'ajoute aux contrôles.

Une pièce qui échoue à un seul contrôle part en validation avec son motif, et chaque décision humaine est tracée.

La pièce est bloquée et part en validation, avec l'ancien et le nouvel IBAN côte à côte. Cybermalveillance.gouv.fr recommande d'appeler le fournisseur sur son numéro habituel pour confirmer tout nouveau RIB reçu par message. La mise à jour du référentiel se fait à la main, par une personne habilitée, après cet appel. La chaîne ne modifie jamais des coordonnées bancaires.

Oui, pour les flux qui supportent un délai. Les API de traitement par lots exécutent les demandes en différé : chez Anthropic, le coût baisse de moitié, la plupart des lots se terminent en moins d'une heure et tout lot expire au-delà de 24 heures. Les pièces du jour partent le soir, et la file de validation est prête le lendemain matin.

Les pièces urgentes gardent un traitement immédiat.

La chaîne interroge le répertoire Sirene de l'Insee par son API, ouverte sans frais et alimentée de données mises à jour chaque jour. Elle vérifie que l'établissement existe, qu'il est actif et que sa dénomination correspond au document. Un écart envoie la pièce en validation. Le même contrôle porte sur le SIREN du client, devenu une mention obligatoire des factures.

La première version produit un fichier d'import que votre service relit, puis charge dans l'ERP. L'écriture directe vient ensuite, quand les mesures montrent un taux d'erreur acceptable pour vous, avec des droits dédiés, la gestion des rejets et un journal.

Notre étude de cas photovoltaïque suit cet ordre : un fichier d'import contrôlé d'abord, l'import direct dans Odoo en deuxième vague.

La mesure se fait chez vous, sur vos pièces. Avant le projet, nous relevons le temps de saisie par pièce et le taux d'erreur de la saisie manuelle. En service, nous suivons la part de pièces qui passent tous les contrôles, le temps de traitement des cas en validation et les erreurs détectées en aval.

Les cibles s'écrivent avant le démarrage et restent des cibles jusqu'à leur mesure.

Autres livrables

Ce qui prolonge une chaîne documentaire

30 minutes de cadrage offertes

Quelle famille de pièces cesser de ressaisir ?

Envoyez-nous quelques pièces anonymisées et le logiciel où elles finissent. Une réponse arrive sous 24 heures avec une proposition de date pour les 30 minutes de cadrage offertes, et la chaîne construite ensuite vous appartiendra.

Réserver 30 minutes de cadrage
Qui intervient

Des intervenants qui écrivent les contrôles avec votre service

Mathias Nizan a créé Masteria à Lyon en 2022 et dirige chaque projet. Pour une chaîne documentaire, il associe un consultant qui écrit le schéma des champs et les contrôles avec votre service, des développeurs qui branchent la chaîne sur l'ERP et un formateur pour les personnes qui valident. Tous sont indépendants, et Masteria ne revend aucun logiciel de capture.

Sources et références officielles