🚀 C’est officiel : on se lance ! Avec Victor Strasunski et Raphaël Cohen, on crée num.o. Une startup née d’un constat très simple : le recouvrement, personne n’aime vraiment ça… et pourtant, il est essentiel. Comme beaucoup, nous avons découvert ce sujet par nécessité : premier job, premier client… premier impayé. Au cours des derniers mois, nous avons mené des dizaines d’échanges avec des CFO, DAF, RAF et dirigeants de tous horizons. Et tous nous ont partagé le même constat : 👉 un processus complexe, chronophage, mal outillé, souvent encore géré sur des fichiers Excel non structurés et sans réelle stratégie. Avec l’émergence de l’IA et l’arrivée prochaine de la facturation électronique obligatoire, le marché évolue en profondeur.  Le moment nous a semblé idéal pour proposer une nouvelle approche. 👉 Nous avons donc décidé de construire un outil simple, clair, qui automatise, structure et sécurise le recouvrement à l’amiable. num.o est pensé pour les TPE et PME qui veulent professionnaliser leur gestion du recouvrement, sans y passer des heures. Le MVP arrive très bientôt. 👇 Si le sujet vous parle, si vous avez des retours, des conseils, ou si vous souhaitez en discuter : n’hésitez pas à nous contacter. À très vite ! #num.o #recouvrement #cashflow #paiement #B2B #fintech

Pourquoi autant de projets IA échouent en entreprise (et comment l’éviter) On parle souvent des succès de l’IA. Beaucoup moins des projets… qui ne fonctionnent pas. Plusieurs travaux de recherche montrent qu’environ 80 % des projets data / IA n’atteignent pas leurs objectifs. Voici les vraies raisons, celles que les entreprises vivent au quotidien : → 𝗟𝗲𝘀 é𝗾𝘂𝗶𝗽𝗲𝘀 𝗻𝗲 𝘀𝗼𝗻𝘁 𝗽𝗮𝘀 𝗳𝗼𝗿𝗺é𝗲𝘀 à 𝘁𝗿𝗮𝘃𝗮𝗶𝗹𝗹𝗲𝗿 𝗮𝘃𝗲𝗰 𝗹’𝗜𝗔 Un modèle peut être excellent… Mais si les équipes ne savent pas comment l’utiliser, comment lui donner le bon contexte, comment interpréter ce qu’il produit, comment l’intégrer dans leur workflow… alors l’IA devient un gadget, pas un levier. → 𝗟𝗲𝘀 𝗱𝗼𝗻𝗻é𝗲𝘀 𝗻𝗲 𝘀𝗼𝗻𝘁 𝗽𝗮𝘀 𝗽𝗿ê𝘁𝗲𝘀 L’IA n’échoue pas par manque d’intelligence. Elle échoue parce que les données sont incomplètes, non structurées, dispersées, incohérentes, mises à jour trop tard. → 𝗟𝗲𝘀 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝘂𝘀 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗻𝗲𝘀 𝘀𝗼𝗻𝘁 𝘁𝗿𝗼𝗽 𝘃𝗮𝗿𝗶𝗮𝗯𝗹𝗲𝘀 𝗽𝗼𝘂𝗿 ê𝘁𝗿𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝘀é𝘀 Dans les entreprises où chaque client est un cas particulier, les exceptions sont la norme, les workflows changent souvent, les équipes ne travaillent pas de la même manière, l’IA “cale” sur la réalité. → 𝗟’𝗜𝗔 𝗲𝘀𝘁 𝗶𝗺𝗽𝗹𝗮𝗻𝘁é𝗲 𝘀𝗮𝗻𝘀 𝗴𝗲𝘀𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝘂 𝗰𝗵𝗮𝗻𝗴𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 La technologie n’est jamais le seul sujet. Les vrais obstacles sont humains : résistances internes, manque d’accompagnement, rôles mal redéfinis, adoption trop faible. 👉 L’IA échoue rarement parce qu’elle “n’est pas assez intelligente”. 👉 Elle échoue parce qu’elle est mal intégrée dans l’organisation. Et c’est exactement ce qu'on veut éviter avec Bileo On ne se contente pas de “déployer une IA” pour les équipes finance, comme un outil magique : ✔️ on crée des outils IA adaptés à votre réalité terrain ✔️ on les installe dans vos process existants ✔️ on forme les équipes ✔️ on accompagne dans la durée Parce qu’une IA qui fonctionne, ce n’est pas juste un modèle. C’est un système : outil + données + process + humains.

J'ai échangé avec +50 entreprises sur leurs problématiques de cash. Voici 3 enseignements. Agences, ESN, cabinets de conseil, PME industrielles, sociétés d’installation/maintenance, éditeurs SaaS, indépendants… Objectif : comprendre, sans filtre, ce qui se passe vraiment entre la vente… et le paiement. Et voici 3 choses que j’en ai tirées : 1️⃣ Beaucoup d’entreprises pensent avoir un problème de trésorerie… alors que le premier blocage est déjà dans la facturation. Factures qui partent trop tard, prestations non facturées, informations manquantes, temps de facturation trop long, allers-retours clients, écarts entre le CMS et l’outil comptable… → Le retard d’encaissement commence souvent là, avant même la relance. 2️⃣ Les relances et le suivi des impayés restent encore très manuels. Fichiers Excel, exports CSV, relances envoyées une par une… Et même lorsqu’un petit process automatisé existe, l’humain doit reprendre la main pour gérer chaque cas : litiges, réponses clients, circulation d’informations entre équipes, mises à jour selon ce qui s’est dit entre Ops / Sales / CSM, etc. → Résultat : un temps considérable perdu chaque semaine à suivre et traiter les dossiers. 3️⃣ Certaines entreprises que j’ai rencontrées n’optimisent pas leur BFR, notamment côté fournisseurs. Elles paient leurs fournisseurs trop tôt (oui paradoxalement 🙃), alors que seulement 46 % des entreprises paient leurs factures dans les délais. Ces paiements anticipés créent une tension de trésorerie inutile, simplement parce que “le process a toujours été comme ça” ou parce que c’est perçu comme plus rapide de traiter tous les paiements en une fois. Toutes ces discussions ont structuré toute notre vision, et Bileo, c’est l’expression de tout ce qu’on a appris ces derniers mois : un outil plug & play, focalisé, simple, pensé pour accélérer les encaissements à la source.

L’IA ne remplacera pas les DAF.  Mais elle est déjà en train de transformer leur quotidien. Voici 3 cas d’usage concrets où l’IA améliore directement la maîtrise du cash : 👉 Le reporting et les prévisions de trésorerie en temps réel.  L’IA peut agréger vos données comptables pour produire des reportings complets en quelques secondes : revenus, marges, niveau de trésorerie... Elle analyse aussi vos flux entrants et sortants pour projeter votre trésorerie à X jours, détecter les points de tension et alerter en cas de risque.  → Résultat : une vision plus fine, des décisions plus rapides et une trésorerie mieux anticipée. 👉 La réduction du DSO grâce au scoring et à la personnalisation.  En analysant les comportements de paiement, l’IA repère les payeurs lents, les clients à risque ou les comportements irréguliers. Elle personnalise ensuite les relances, adapte le ton, choisit le bon canal au bon moment, anticipe les retards probables et priorise les actions efficaces. → Résultat : encours client réduit, délais de paiement plus courts et un vrai gain de temps pour les équipes. 👉 La réconciliation bancaire automatisée. Lorsque le rapprochement se fait encore manuellement, la tâche est chronophage, surtout lorsque les paiements sont partiels, les références bancaires incohérentes, les virements groupés ou que plusieurs factures se croisent. Les modèles d’IA savent désormais reconnaître les flux, identifier les montants partiels ou similaires, retrouver la bonne facture et proposer automatiquement la bonne écriture. → Résultat : moins d’erreurs, rapprochements plus rapides et une meilleure visibilité sur la trésorerie. On aurait aussi pu parler de détection d’anomalies fournisseurs ou encore de simulations de scénarios. Mais ce sera pour un prochain post 😉 Chez Bileo, on se concentre déjà sur l’un de ces trois points : accélérer les encaissements grâce à l’IA ⏳

Les 5 questions qui guident toutes nos décisions chez Bileo Avec Raphaël, on se rend compte que l’entrepreneuriat, ce n’est pas d’avoir toutes les réponses. C’est surtout se poser les bonnes questions. Voici celles qui reviennent chaque semaine : 1️⃣ 𝗘𝘀𝘁-𝗰𝗲 𝗾𝘂’𝗼𝗻 𝗰𝗼𝗻𝘀𝘁𝗿𝘂𝗶𝘁 𝘃𝗿𝗮𝗶𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗱𝗲𝘀 𝗳𝗼𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻𝗻𝗮𝗹𝗶𝘁é𝘀 𝗾𝘂𝗲 𝗹𝗲𝘀 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗻𝗲𝗹𝘀 𝘀𝗼𝗻𝘁 𝗽𝗿ê𝘁𝘀 à 𝗮𝗰𝗵𝗲𝘁𝗲𝗿 ? Un prospect peut décrire un “gros problème”… mais n’a jamais cherché à l’automatiser ou à le résoudre autrement (par manque de temps, de moyens alloués, de maturité, ou simplement parce qu’ils ne sont pas prêts à changer leur process). L’objectif : distinguer un vrai besoin d’une frustration passagère. 2️⃣ 𝗢ù 𝗲𝘀𝘁 𝗹𝗲 𝘃𝗿𝗮𝗶 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹è𝗺𝗲 𝗱𝗲𝗿𝗿𝗶è𝗿𝗲 𝗹𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹è𝗺𝗲 𝗱é𝗰𝗹𝗮𝗿é ? Le Mom Test montre que les faits valent mieux que les opinions : un prospect peut décrire un problème sans que cela révèle le véritable enjeu auquel il fait face. 3️⃣ 𝗘𝘀𝘁-𝗰𝗲 𝗾𝘂’𝗼𝗻 𝗽𝗮𝗿𝗹𝗲 𝗮𝘀𝘀𝗲𝘇 𝗮𝘂 𝗺𝗮𝗿𝗰𝗵é ? Tout se joue dans les conversations : comprendre, reformuler, confronter, itérer. Chaque semaine, on doit échanger avec des CFO, dirigeants, RAF… c’est ce qui nous permet de progresser réellement. J’en profite pour remercier toutes celles et ceux qui ont pris de leur temps pour échanger avec nous ! 4️⃣ 𝗤𝘂’𝗲𝘀𝘁-𝗰𝗲 𝗾𝘂𝗶 𝗽𝗲𝘂𝘁 𝗻𝗼𝘂𝘀 𝗳𝗮𝗶𝗿𝗲 𝗮𝗹𝗹𝗲𝗿 𝗽𝗹𝘂𝘀 𝘃𝗶𝘁𝗲 𝗰𝗲𝘁𝘁𝗲 𝘀𝗲𝗺𝗮𝗶𝗻𝗲 ? Nouveaux outils, automatisation de nos process internes, prototypages rapides… Et avec Raphaël et Claude, capables de développer en quelques heures des automatisations, on essaie d’en profiter ! 5️⃣ 𝗤𝘂’𝗲𝘀𝘁-𝗰𝗲 𝗾𝘂’𝗼𝗻 𝗱𝗼𝗶𝘁 𝗮𝗿𝗿ê𝘁𝗲𝗿 𝗱𝗲 𝗳𝗮𝗶𝗿𝗲 ? Il y a toujours des idées qui semblent prometteuses… jusqu’au moment où tu réalises qu’elles n’apportent aucune valeur. Entre s’obstiner ou couper, on apprend (doucement) à couper. 👉 L’entrepreneuriat, ce n’est pas d’avoir toutes les réponses. C’est surtout se poser les bonnes questions.