Pour PageGroup, l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) en matière de recouvrement n’a jamais été une fin en soi. Lors de la création, il y a cinq ans, de son centre de services partagés basé à Barcelone, l’entreprise de recrutement et d’intérim spécialisés cherchait simplement un système informatique capable de l’aider à manager ses équipes et à collecter ses créances clients. « Notre seul impératif était d’avoir un outil en mode SaaS », précise son directeur des opérations financières, Geoffroy de Beaucorps.
Ce n’est que bien plus tard, au mitan de l’année 2018, que PageGroup se laisse convaincre par l’éditeur du logiciel, Sidetrade, de se lancer dans l’adoption – prudente – d’un module dopé à l’IA . « Nous avons commencé par développer un pilote sur notre marché suédois qui est, pour nous, un petit pays avec peu de risques de crédit client, détaille Geoffroy de Beaucorps. Au vu des retombées encourageantes, nous avons ensuite étendu cette solution à la Belgique, au Luxembourg, à la Suisse, à l’Autriche et à la Pologne. Des pays où les volumes d’affaires ne sont pas comparables à ceux que nous rencontrons aux Pays-Bas, en France et en Allemagne. » Pour autant, cela n’a pas empêché l’entreprise d’observer des résultats « assez spectaculaires ».
Sur-mesure
Dans le quotidien des collecteurs de créances, cette technologie, baptisée «Aimie», agit comme un guide. Grâce aux 313 millions de transactions interentreprises contenues dans le cloud de Sidetrade, elle leur propose la meilleure stratégie de relance à adopter en fonction des particularités de tel ou tel client. « Chaque matin, Aimie suggère aux opérationnels un ensemble d’actions à prendre, explique le directeur des opérations financières de PageGroup. Mises à jour en temps réel, elles se fondent sur l’encours de chaque client, sur l’arrivée des paiements, mais aussi sur les habitudes de chacun. »
Pour augmenter les chances de succès, l’intelligence artificielle est capable de prédire s’il vaut mieux faire une relance par téléphone ou par mail, quel jour, quelle heure et quelle fréquence sont les plus adaptés. « Ce système nous permet de concentrer nos efforts sur les clients que nous devons vraiment contacter, souligne Geoffroy de Beaucorps. Nous paraissons moins agressifs aux yeux des bons payeurs et déterminés aux yeux des autres. »
Résultat : PageGroup observe déjà un gain d’efficacité « très important » pour les marchés concernés. Clé en matière de recouvrement, le ratio qui évalue la quantité mensuelle de paiements récoltés par chaque collecteur s’est déjà amélioré de 10 à 20 %, avec la réduction du délai moyen de paiement (DSO) que cela suppose. « Et nous nous attendons à ce qu’il soit encore plus efficient lors du déploiement sur nos grands pays car le nombre de clients dans le cloud de Sidetrade y sera bien supérieur, et les stratégies à adopter encore plus fines, anticipe le directeur des opérations financières. Nous serons aussi, à l’avenir, capables de savoir comment nous nous positionnons par rapport au DSO global d’un client, et d’anticiper, dès la signature d’un contrat, de potentielles difficultés. »
Outil précieux, « avec un retour sur investissement très intéressant », ne risque-t-il pas de froisser les opérationnels dans sa façon de négliger, a priori, leur savoir-faire ? « Je pense qu’une telle solution est difficile à mettre en oeuvre dans un service expérimenté, mais, chez nous, les collecteurs sont souvent des personnes jeunes avec peu d’expérience, reconnaît Geoffroy de Beaucorps. Peut-être, d’ailleurs, que nos collaborateurs les plus expérimentés n’en font qu’à leur tête et complètent les indications qui leur sont données avec des actions de leur cru. Ce n’est pas forcément négatif car le machine learning, par essence, a plus de difficultés à gérer les imprévus. » Dans la crise liée à l’épidémie de Covid-19 qui touche actuellement le monde entier , une telle marge de manoeuvre pourrait devenir capitale.
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