Meilleures pratiques pour former l’IA à une automatisation plus intelligente

Pour maximiser les avantages des prédictions basées sur l’IA, suivez ces meilleures pratiques pour entraîner efficacement l’IA. Une utilisation régulière, un retour d’information cohérent et des corrections claires aideront l’IA à affiner ses prédictions au fil du temps.

1. Plus vous l’utilisez, plus elle devient intelligente

L’IA/l’apprentissage automatique s’améliore avec une utilisation continue : plus vous traitez de transactions, meilleures sont les prédictions.

Chaque correction affine le modèle, ce qui améliore la précision pour les transactions futures.

2. Comptabiliser des transactions pour former l’IA

L’IA n’apprend que des factures fournisseurs comptabilisées ou soumises pour approbation. Les transactions provisoires non comptabilisées ne contribuent pas à la formation.

Pour améliorer les prédictions, finalisez toujours les transactions au lieu de ne pas les comptabiliser.

3. Configurer les comptes du grand livre par défaut

Attribuez un compte du grand livre par défaut à vos fiches fournisseurs. Pour vous assurer que le compte de dépenses par défaut est pris en compte et mis à jour, modifiez chaque fournisseur et sélectionnez Enregistrer.

Si l’IA a peu confiance dans sa prédiction de compte du grand livre, elle se rabattra sur le compte du grand livre par défaut pour plus de précision.

4. Fournir un retour d’information précis en fonction de la structure de la transaction

Les prédictions de l’IA fonctionnent mieux lorsque les commentaires s’alignent sur la structure de transaction demandée. Dans ce contexte, le commentaire fait référence à toute action effectuée et enregistrée par l’IA pour connaître vos préférences.

Traitement monoligne ou multiligne

Si vous demandez une prédiction sur une seule ligne, soumettez uniquement des commentaires sur une seule ligne. Les modifications multilignes ne seront pas capturées par l’IA dans ce cas.
Si vous avez besoin de détails sur plusieurs lignes, assurez-vous que votre demande d’IA est définie sur plusieurs lignes avant d’envoyer des commentaires.
Pour les corrections multilignes : mettez toujours à jour les lignes existantes au lieu d’en supprimer et d’en ajouter de nouvelles. Cela permet à l’IA de continuer à apprendre dans le bon ordre.

5. Éviter de supprimer les prédictions incorrectes, apporter des corrections

Évitez de supprimer des transactions dont les prédictions de l’IA sont incorrectes. Au lieu de supprimer et de charger de nouveau la même transaction, corrigez les données et comptabilisez la transaction pour que l’IA puisse tirer des enseignements de la régularisation.

6. Entraîner l’IA en créant des transactions à des jours différents

L’IA se recycle toutes les 24 heures, ce qui signifie que la diversité dans la soumission des transactions conduit à un meilleur apprentissage. Au lieu de saisir toutes les transactions le même jour, répartissez-les sur des jours différents pour fournir à l’IA des données d’entraînement variées.

Cela permet à l’IA de reconnaître plus efficacement les différents formats de transactions, fournisseurs et modèles.

7. Comprendre les modèles d’apprentissage de l’IA et les attentes en matière de précision

L’IA extrait les données de transaction avec une grande précision, mais les résultats préliminaires peuvent nécessiter davantage de corrections pour les classifications de comptes du grand livre. La précision de la classification du grand livre s’améliore au fil du temps à mesure que l’IA apprend des modèles spécifiques de votre société.

8. Améliorer la prédiction de l’IA sur les mémos avec des descriptions claires

Lors de la correction du champ de mémo, écrivez le texte qui correspond le mieux à la description de l’article telle que fournie dans le document électronique. Cela aide l’IA à comprendre le contexte et améliore les prédictions futures dans la section mémo.

9. L’IA remplit la plupart des champs, mais un examen manuel est toujours nécessaire

L’IA remplit automatiquement la plupart des champs des transactions, mais certaines validations manuelles peuvent encore être nécessaires. Examinez les champs clés tels que les comptes du grand livre, les codes de taxe et les affectations de service avant de comptabiliser.

Plus vous apportez de corrections, plus l’IA s’adapte rapidement aux pratiques comptables de votre société.