Invoice Intelligence
From inbox to ERP in seconds — AI that reads, classifies and routes every invoice automatically.
An LLM-powered pipeline that intercepts employee invoice emails, classifies each one using few-shot examples from past cases, updates Eloficash in real time, and surfaces edge cases through a human-in-the-loop dashboard.
Des centaines de mails de factures.
Aucun traitement automatique.
Les équipes PwC recevaient quotidiennement des emails d'employés et fournisseurs contenant des factures à traiter. Chaque email devait être lu, compris, catégorisé et transmis au bon service — un processus entièrement manuel, lent et source d'erreurs.
Sans automatisation, certaines factures restaient impayées trop longtemps, d'autres étaient réglées sans validation, et les litiges s'accumulaient faute de suivi structuré.
LLM + few-shot learning.
De l'inbox à l'ERP en temps réel.
Invoice Intelligence intercepte les emails entrants, extrait le contenu des factures (corps du message et pièces jointes), et utilise un modèle LLM enrichi d'exemples de cas passés pour décider de l'action à prendre — sans intervention humaine dans le cas standard.
Les cas ambigus sont remontés dans un dashboard de supervision où les opérateurs valident ou corrigent la décision. Ces corrections alimentent automatiquement la base d'exemples du modèle, l'améliorant en continu.
Pipeline bout en bout
Le flux principal traite chaque email en moins de 5 secondes. Les cas ambigus bifurquent vers le dashboard humain, dont les corrections alimentent la base de few-shot examples en continu.
Quand la confiance du modèle est en dessous du seuil configuré, la facture est remontée dans le dashboard. L'opérateur voit le contexte complet, choisit la bonne décision, et sa correction est automatiquement ajoutée à la base d'exemples few-shot. Le modèle s'améliore à chaque correction sans aucun ré-entraînement coûteux.
Few-shot prompting
ancré dans le contexte PwC
Plutôt que de fine-tuner un modèle coûteux, Invoice Intelligence construit dynamiquement un prompt enrichi d'exemples similaires récupérés depuis une base de cas passés. Le modèle voit des précédents réels avant de décider.
La facture est reconnue, le montant correspond à un bon de commande existant dans Eloficash, l'expéditeur est un fournisseur référencé. Paiement déclenché automatiquement.
Montant divergent du contrat, double facturation détectée, ou fournisseur non reconnu. La facture est gelée et un ticket de litige est ouvert automatiquement.
Information manquante, validation hiérarchique requise, ou confiance modèle insuffisante. Remontée au dashboard humain pour décision finale.
Le produit en images
LLM-first,
ERP-native
Aucun fine-tuning coûteux. La puissance vient des exemples few-shot et d'une intégration ERP directe. Le modèle s'améliore par les corrections humaines, sans infrastructure ML lourde.