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Comment j’ai automatisé la facturation de mes opérations

Juillet 2026

Chez Les Gaspard, on collecte des biodéchets à vélo et en camion, à Paris et en Île-de-France. Chaque fin de mois, la même soirée : reprendre le registre des tournées, compter les passages par site, retrouver le tarif de chacun, et saisir les factures une par une dans Qonto. Une dizaine de clients, dont un qui compte neuf sites et presque autant de tarifs. Comptez deux à trois heures, plus les erreurs qu’on découvre le mois suivant.

En juillet, j’ai confié ce travail à un agent. Pas un logiciel de facturation de plus : un agent qui lit mes données de collecte, construit les factures et me les présente pour validation. Juin a été facturé en une matinée. Dix clients sur dix, huit factures envoyées d’un coup, une copie de chaque envoi dans ma boîte.

Le principe : l’agent prépare, je décide

Mon agent de facturation vit dans un Bureau, avec d’autres agents. Il a ses règles (un fichier AGENTS.md), sa personnalité (SOUL.md), ses compétences (des fichiers SKILL.md : comment on facture chez nous) et ses outils : l’accès Qonto. Avec une règle absolue : il ne peut rien envoyer seul. Chaque acte qui engage l’entreprise (créer une facture, la finaliser, l’envoyer au client) est capturé par le système et attend mon approbation. L’appel exact, celui qui partira, je le vois avant qu’il parte.

Je détaille dans un autre article comment j’ai appris à organiser le Bureau des agents sur mon VPS.

Ce qui a raté d’abord

Premier essai : l’agent devine le numéro de la facture suivante à partir des factures du client. Sauf que la numérotation est globale à l’entreprise, pas par client. Qonto rejette. On ajuste : une ligne ajoutée à sa compétence de facturation (le SKILL.md). Interdiction d’envoyer un numéro, Qonto numérote seul. Plus un doublon depuis.

Deuxième raté, plus sournois. Une des données de la mémoire d’entreprise n’était pas la bonne ; je lui demande de ne pas en tenir compte. Il comprend plus large : il écarte toute la mémoire, et invente les volumes de bacs de chaque collecte. « 1 bac 240L » là où le site a trois bacs de 120. Plausible, propre, faux. Le correctif : la donnée fausse a été corrigée à la source, et ses compétences portent désormais une règle simple. Rien n’apparaît sur une facture qui ne vienne des données fournies ; une case vide reste vide, et il me le signale.

Ce raté m’a obligé à regarder plus loin que la recherche documentaire. Je raconte dans ce que cet agent m’a appris sur le Brain pourquoi une source, une affirmation et la situation qu’elle décrit ne peuvent pas devenir le même objet.

Troisième raté. Une facture approuvée pour envoi… n’est jamais partie. L’agent avait décrit l’acte au lieu de l’exécuter : j’ai approuvé une coquille vide, sans le savoir. Quelques heures plus tard, l’inverse : un envoi bien réel enregistré comme un échec, parce que Qonto répond « 204, rien à dire » quand tout va bien et que mon système prenait ce silence pour une erreur. Un faux échec, c’est une invitation à renvoyer la facture, donc à la doubler chez le client.

À ce stade, j’avais un problème de confiance. J’ai demandé un audit complet des échanges, seconde par seconde. Verdict : le garde-fou avait tenu à chaque fois, rien n’était parti sans moi. Tout ce qui avait dérapé venait d’ailleurs : des données de référence fausses, des consignes contradictoires, et des silences du système que personne ne voyait.

Ce qu’on a corrigé

D’abord, les données. On a gravé la vérité une bonne fois : les tarifs par site, arbitrés par moi, avec les erreurs historiques documentées. Une ancienne facture portait 9,27 € là où le tarif est de 18,08 : c’est écrit noir sur blanc dans la mémoire de l’entreprise, avec la mention « erreur de saisie », pour qu’aucun agent ne la recopie plus jamais. Même chose pour la composition de chaque site, nombre de bacs et volumes, importée depuis notre outil de tournées plutôt que déduite de vieilles factures.

Ensuite, le tableau canonique. L’agent ne reçoit plus une consigne en prose, il reçoit un tableau : client, site, nombre de passages, prix unitaire, bacs, période, échéance. C’est sa seule source. Une case vide reste vide sur la facture, et il me le signale. Interdiction de deviner.

Enfin, la vérification avant ma signature. Chaque facture préparée est comparée automatiquement, champ par champ, au tableau d’origine. Sur le dernier lot, cette comparaison a attrapé un caractère corrompu dans un nom de site. Un seul caractère, invisible à l’œil, sur huit factures. J’ai rejeté, l’agent a refait, c’est reparti propre.

Détail qui compte : tout ça tourne avec un petit modèle d’IA, le moins cher du marché. J’ai envisagé de monter en gamme, je n’en ai pas eu besoin. Le cadre fait le travail, pas la taille du cerveau.

Ce que ça donne, concrètement

La facturation de juin : huit factures, dix-neuf lignes, préparées, vérifiées, finalisées et envoyées dans la matinée. Chaque adresse de destinataire relue contre la fiche client avant l’envoi. Chaque acte tracé : je peux dire qui a approuvé quoi, à quelle seconde, et retrouver l’appel exact qui est parti. Mon rôle s’est réduit à ce qui compte : arbitrer les prix et appuyer sur le bouton.

Ce que j’en retiens : l’automatisation qui marche est un système où la confiance n’est pas nécessaire. L’agent travaille, la machine vérifie, je décide. Les trois ratés de juillet ne m’ont rien coûté, précisément parce que le système était construit pour qu’un raté ne coûte rien.

La suite est déjà en route chez nous : la relance des impayés, sur le même principe.

Et chez vous ?

Un agent en production, ce n’est pas un chatbot d’essai. C’est un poste de travail : un Bureau où il vit, des règles écrites, des compétences versionnées, des accès outillés (la banque, le CRM, la boîte mail) et des validations là où l’acte engage l’entreprise. Le déploiement suit toujours les mêmes étapes : on spécifie la tâche (la procédure, écrite noir sur blanc), on branche une source de vérité (les données de référence, pas des souvenirs), on pose des garde-fous sur les actions sensibles, et on ouvre une boucle d’évaluation. On mesure les sorties sur des cas réels, on corrige la donnée ou la règle, on recommence. C’est cette dernière boucle qui fait passer de « ça marche en démo » à « ça tourne en production ». Quelques semaines, pas des mois.

Et chez vous ? Quelle tâche revient chaque semaine sans que personne n’y prenne plaisir (la facturation, les relances, le suivi de la relation client, la saisie) ? Si vous deviez la confier demain à un agent, sauriez-vous écrire la règle qu’il doit suivre et nommer la donnée qui fait foi ? C’est le premier pas, et il en dit long sur vos opérations.

Le playbook : comment j’ai automatisé mes business avec l’IA

Guillaume Aubry · contact@ambactos.fr · ambactos.fr

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