Les retards de paiement étranglent une entreprise sur deux en France. Mais une solution permet de diviser ces délais par trois. Les entreprises utilisant Axonaut, logiciel de facturation et de gestion, voient leur délai de paiement moyen chuter à 14,84 jours en 2024, contre une moyenne nationale de 35 à 50 jours selon la taille de l’entreprise. Un chiffre révélateur, à l’heure où les retards de paiement fragilisent particulièrement les TPE et PME de France (1).

Un constat alarmant pour les entreprises françaises

Les rapports de la Banque de France et de l’Insee confirment l’urgence de la situation : les PME subissent en moyenne 50 jours de délai de paiement, contre 35 jours pour les microentreprises. Ces retards génèrent un manque de trésorerie de près de 15 milliards d’euros pour ces structures, mettant en péril leur bon fonctionnement et leur capacité à investir.

D’après l’étude COFACE 2023, la moitié des TPE considèrent que ces retards ont un impact “très important” ou “critique” sur leur trésorerie, freinant leur croissance et leur stabilité financière.

Des solutions technologiques pour des paiements plus rapides

Face à ce constat, la digitalisation apparaît comme une solution efficace. L’expérience des utilisateurs d’Axonaut démontre que l’automatisation des factures et des relances permet de réduire considérablement les délais de paiement. Trois facteurs expliquent cette accélération :

Portail client interactif : consultation instantanée et confirmation de réception des factures.

Diversification des moyens de paiement : les factures proposant le paiement par carte bancaire sont réglées en 2,48 jours en moyenne, soit 14 fois plus vite que les délais B2B classiques.

Relances automatiques : un suivi rigoureux prévient les oublis et accélère le traitement des factures. Selon Axonaut, une seule relance suffit dans 60 % des cas d’impayés.

Ces avancées offrent aux entreprises une meilleure maîtrise de leur trésorerie et une réduction des risques liés aux impayés. Alors que les délais de paiement restent un enjeu majeur en France, les entreprises qui adoptent ces solutions voient leurs délais de paiement fondre. Une tendance qui pourrait bien s’imposer comme la norme en France avec la généralisation de la facturation électronique.

1. Rapport de l’Observatoire délais de paiement 2023. Banque de France. Mise en ligne le 17 juin 2024.

L’intelligence artificielle est désormais un sujet stratégique qui vient s’inviter dans notre vie quotidienne et profondément faire évoluer de nombreux processus au sein des entreprises. Dans ce contexte, l’IA va jouer un nouveau rôle stratégique au sein des datacenters : les préserver de problèmes électriques pouvant compromettre leur intégrité et provoquer un incendie.

L’approche prédictive et intelligente comme nouvelle protection à la continuité de service

Bien sûr, la majorité des Datacenters sont aujourd’hui équipés de systèmes leur permettant d’activer un certain nombre de protections en cas d’incendie. Pour autant, l’actualité nous montre que cette approche n’est pas suffisante et n’empêche pas les catastrophes de se produire, entrainant ensuite des conséquences désastreuses pour les entreprises qui ont hébergé leurs applications, systèmes d’information et données sur ces sites. C’est précisément pour cette raison qu’une approche 100 % réactive à incident n’est pas la bonne méthode et fait courir des risques inconsidérés aux exploitants de datacenters.

De plus, nombre d’assureurs excluent de leurs garanties les dommages ayant pour origine une société tierce. La perte de données n’est pas couverte par l’assurance multirisque de l’entreprise ni par la responsabilité civile. Les entreprises qui ont souscrit une assurance dite « Cyber » ne sont pas mieux couvertes, puisque la perte de données fait partie des exclusions.

C’est précisément dans ce contexte que les exploitants de datacenters ont une responsabilité importante vis-à-vis de leurs clients qui leur confient leur patrimoine informationnel. Pour ce faire, opter pour une démarche prédictive permet de limiter grandement les risques d’incendie et d’indisponibilité en anticipant les pannes susceptibles d’intervenir. Il s’agit ici d’analyser les signaux faibles des armoires électriques et de détecter préventivement les incidents. L’idée est de protéger l’ensemble des armoires électriques, de surveiller en continu les constantes des équipements et d’être alertés en temps réel en cas de défaillance.

C’est dans ce contexte que des algorithmes intelligents et l’IA se positionnent au centre des dispositifs de prédiction. Détecter des émanations de substances, gaz et microparticules inhabituelles devient alors une réalité qui une fois digitalisée par l’IA permettra de déclencher des alertes auprès des techniciens, qui pourront alors intervenir pour éviter toute défaillance : maintenance prédictive des infrastructures pour éviter de subir des arrêts d’exploitation ou des dommages significatifs. Ces défaillances jusqu’ici imperceptibles, sont désormais anticipées avec des technologies à base d’IA pour la protection des équipements électriques en entreprise (Armoires et TGBT).

À travers ces éléments, on comprend parfaitement que l’Intelligence artificielle appliquée au secteur des datacenters ne se résume pas uniquement à des cas d’usage liés à la gestion des prévisions des consommations énergétiques par exemple, mais qu’elle occupe une place centrale dans leur protection contre des problèmes électriques pouvant impacter leur bon fonctionnement.

Frédéric BONNARD chez HDSN