Étude de cas
Recouvrement augmenté par IA pour une équipe finance
Comment nous avons construit une plateforme de recouvrement ciblée pour un cabinet de services professionnels de taille intermédiaire : comptes priorisés, prochaines actions suggérées, visibilité claire sur chaque facture, conçue pour l'équipe finance qui pilote les créances.
En bref
Une équipe finance de services professionnels de taille intermédiaire gérait son recouvrement dans des tableurs et un rapport ERP qui traitait chaque facture en retard de la même façon. Décider qui relancer en premier dépendait de la mémoire, pas d'un signal. Le contexte de chaque dossier, dernier contact, historique de relance, promesses de paiement, était dispersé entre notes, emails et échanges CRM, si bien que l'équipe passait plus de temps à chercher le contexte qu'à agir dessus. Nous avons construit une plateforme de recouvrement ciblée en six à dix semaines : une file priorisée selon le montant en retard, l'ancienneté et les promesses non tenues, une suggestion de prochaine action par dossier, une vue unique par compte regroupant cet historique, et un tableau de bord des impayés que la direction consulte sans demander de rapport. Résultats directionnels mais constants : le temps de traitement par dossier est passé d'heures à minutes, et les créances de plus de 60 jours ont significativement baissé dans les deux premiers mois.
Secteur
Services professionnels
Équipe
Équipe finance de taille intermédiaire
Engagement
Pilote à mise en production
Durée
6 à 10 semaines
Le challenge
Pourquoi la priorisation manuelle mangeait-elle les heures de l'équipe finance ?
Avant l'engagement, l'équipe gérait le recouvrement à partir de tableurs et d'un rapport ERP qui listait chaque facture en retard sur un pied d'égalité. Décider quel compte relancer en premier dépendait de la mémoire et de l'intuition. Le contexte de chaque dossier (dernier contact, historique d'escalade, promesses de paiement) était dispersé entre notes, emails et fils CRM. Résultat : les comptes prioritaires passaient à la trappe, les comptes secondaires étaient sur-relancés, et l'équipe passait plus de temps à chasser le contexte qu'à agir.
L'approche
Quatre étapes, aucune surprise
Nous avons cartographié le workflow réel, défini la surface de la plateforme, livré par itérations, puis sommes restés en opération.
- 1Semaine 1
Revue
Cartographie du recouvrement tel qu'il se fait : qui agit quand, sur quel signal, avec quel contexte. Identification des écarts de priorisation et de visibilité que la plateforme allait combler.
- 2Semaine 2
Blueprint
Définition de la surface de la plateforme : file priorisée, vue par dossier, suggestions d'action, et le modèle de données qui les supporte. Scope verrouillé avant la moindre ligne de code.
- 3Semaines 3 à 8
Build
Livraison par itérations. File et vue dossier d'abord, pour que l'équipe puisse remplacer le tableur. Puis la priorisation augmentée par IA, puis les suggestions d'action.
- 4En continu
Opération
Monitoring de la plateforme en production, livraison d'améliorations à partir des retours équipe, ajustement des signaux de priorisation contre les résultats de recouvrement réels.
Ce que nous avons construit
Qu'avons-nous construit, à la place d'un outil de dunning générique ?
Quatre surfaces que l'équipe finance utilise tous les jours. Chacune a remplacé une portion de chasse au contexte par une action directe.
File de comptes priorisée
L'équipe ouvre la plateforme et voit les comptes qui demandent attention aujourd'hui, classés par signaux comme montant dû, ancienneté, promesses de paiement rompues et contexte d'escalade. Pas chaque facture sur un pied d'égalité. Les plus à fort levier en premier.
Suggestions de prochaine action
Pour chaque dossier, la plateforme suggère quoi faire ensuite : envoyer une relance, escalader, planifier un appel, enregistrer une promesse de paiement. L'équipe accepte, édite ou rejette. Augmenté par IA, pas décidé par IA.
Visibilité par dossier
Une vue par compte réunit factures en retard, historique de paiement, dernier contact, promesses convenues et niveau d'escalade. Le contexte que l'équipe devait chasser entre systèmes est désormais à un clic.
Tableau de bord retards en direct
Vue agrégée sur tous les comptes : total en retard, ventilation par tranche d'ancienneté, top comptes, tendance hebdomadaire. La direction finance le lit elle-même au lieu de demander un point de situation.
Résultats
Ce qui a changé en pratique
Résultats directionnels, observés après la mise en production et l'adoption de la plateforme comme espace de travail principal de l'équipe.
Le temps consacré à chaque dossier est passé d'heures de chasse au contexte à minutes d'action.
Les créances en retard de plus de 60 jours ont diminué de façon notable dans les deux premiers mois d'opération.
La direction finance a cessé de demander un reporting hebdomadaire. Le tableau de bord y répond.
Questions fréquentes
Ce que les équipes veulent généralement savoir après avoir lu ceci.
Combien de temps le projet a-t-il pris ?
Six à dix semaines de la revue à la production. La première version utile de la file et de la vue dossier a été livrée dans le premier mois. La priorisation augmentée par IA et les suggestions d'action ont suivi à l'itération suivante.
Est-ce une plateforme du commerce ou un build sur mesure ?
Un build sur mesure. Les outils de recouvrement du commerce conviennent soit aux workflows de dunning grand compte et sur-compliquent les choses pour une équipe finance de taille intermédiaire, soit au crédit conso retail et ratent le contexte B2B. La plateforme a été conçue autour du workflow réel de l'équipe.
Morsof peut-elle construire quelque chose de similaire pour mon équipe finance ?
Oui. Que la bonne réponse soit la même plateforme, une plateforme différente avec la même approche, ou une extension de votre ERP et CRM existants, nous le déterminons dans la revue de 30 minutes. Vous repartez avec une recommandation 1-page adaptée à votre workflow de recouvrement, même si vous ne nous engagez pas.
Pourquoi le client est-il anonymisé ? Pouvez-vous partager plus sous NDA ?
Nous gardons les noms clients hors des études de cas publiques par défaut. Sous NDA, nous pouvons partager une vue d'ensemble de l'architecture et du type de résultats produits par le système. Tout ce qui est plus détaillé relève d'une étape ultérieure, une fois que nous savons ce qui est vraiment pertinent pour votre situation.
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