Chaque année, au moment précis où votre calendrier de reporting est le plus exigeant, le balisage XBRL atterrit sur le bureau de quelqu’un qui n’a jamais demandé à devenir spécialiste du XBRL.
Le rapport annuel est clos. Les chiffres ont été examinés, remis en question et approuvés. Les auditeurs ont eu leur mot à dire. Maintenant, avant de pouvoir soumettre quoi que ce soit, tout doit être balisé. Chaque donnée chiffrée doit être associée à un concept de taxonomie. Chaque information narrative doit être balisée et correctement associée. Chaque valeur de configuration doit être définie avec précision. Dans le cas contraire, la validation peut échouer et générer des erreurs particulièrement complexes à comprendre sans connaissances spécialisées.
Pour la plupart des équipes financières, c’est à ce stade que la confiance dans un processus pourtant jusque-là maîtrisé commence à s’éroder.
Cela ne devrait pas être aussi compliqué. Et avec le Lucanet Tagger Agent, cette complexité appartient au passé.
Le véritable coût du balisage manuel
Le coût évident du balisage XBRL manuel, c’est le temps. Il faut généralement deux à trois jours pour baliser manuellement les sections narratives d’un rapport annuel ESEF, et d’une demi-journée à une journée pour les faits chiffrés. À la fin de l’exercice, lorsque votre équipe est déjà très sollicitée, cela représente un temps considérable à dégager pour une tâche qui ne relève pas de la compétence principale de la plupart des professionnels de la finance.
Le temps perdu est finalement le moindre des problèmes.
Le véritable coût est celui du déficit d'expertise, surtout lorsqu'il se révèle au moment le plus critique.
Le balisage XBRL exige de connaître les structures de taxonomie, auxquelles la plupart des équipes financières ne sont confrontées qu’une ou deux fois par an. La taxonomie IFRS contient à elle seule des milliers de concepts. Choisir la balise appropriée pour chaque poste exige de comprendre à la fois la logique de la taxonomie et les subtilités de vos propres informations publiées. Si vous le faites correctement, personne ne le remarque. Dans le cas contraire, vous obtenez un échec de validation ou, pire encore, une déclaration qui passe la validation technique, mais est signalée par votre auditeur ou le régulateur parce que la balise ne représente pas fidèlement l'information sous-jacente.
Résultat : de nombreuses équipes financières se retrouvent dépendantes de consultants externes, de spécialistes XBRL internes ou d’appels au support pour mener à bien chaque campagne de reporting. Cette dépendance engendre des coûts, prend du temps et ajoute une couche de processus qui ne devrait pas être nécessaire pour une tâche qui consiste essentiellement à représenter avec précision des informations financières que vous comprenez déjà mieux que quiconque.
D’où viennent vraiment les erreurs de déclaration
La majorité des erreurs de déclaration XBRL ne surviennent pas du tout à l’étape du balisage. Elles se produisent lors de la configuration du projet.
Lorsque vous créez un projet XBRL, vous devez configurer un ensemble de valeurs techniques (p. ex., version de la taxonomie, contexte de la période, identifiants de l’entité, échelle décimale) avant de pouvoir baliser ne serait-ce qu’un seul élément. Si l’une de ces valeurs est erronée, l’erreur n'apparaîtra pas immédiatement. Au lieu de cela, elle se propagera silencieusement à travers chaque balise placée par la suite. Le temps que l’erreur soit détectée, vous aurez peut-être passé des jours à annuler et refaire des balises.
La réponse traditionnelle à ce problème a été la documentation : notes d’orientation, listes de contrôle en PDF, sessions de formation. L’approche de Lucanet consiste à éliminer entièrement le problème. Lorsque vous créez un nouveau projet avec le Lucanet Tagger Agent, vous sélectionnez votre mandat et votre année de déclaration. La plateforme applique automatiquement toutes les valeurs de configuration technique requises, en fonction des exigences de l’autorité de régulation concernée pour pour l'exercice de déclaration en question. Vous confirmez les informations relatives à votre entité et à la période. Le projet est prêt.
Les retours de validation constituent une autre source fréquente d'erreurs. Si vous avez déjà été confronté à un message d’erreur de validation généré par un outil de balisage XBRL installé sur un poste de travail, vous connaissez probablement cette situation. Le message est un code technique accompagné d’une chaîne XML, qui décrit avec précision ce qui ne va pas au niveau de la machine et ne vous apprend presque rien d’utile au niveau humain. Quel élément est concerné ? Qu’est-ce que cela signifie en langage humain ? Que dois-je réellement faire pour y remédier ?
Le Tagger Agent se charge de la tâche fastidieuse du balisage manuel, ce qui vous permet de vous concentrer sur la relecture plutôt que sur le balisage. Il s’agit d’un choix délibéré pour garder l’humain dans la boucle : l’agent balise, le relecteur vérifie. De cette manière, les relecteurs font remonter moins de commentaires.
Avec le Tagger Agent de Lucanet, chaque erreur de validation est classée soit comme bloquante (la déclaration échouera et doit être corrigée), soit comme informative (la déclaration sera acceptée, mais un auditeur pourra soulever une question). Dans la mesure du possible, chaque erreur renvoie directement à l’élément concerné et inclut une correction suggérée lorsque la résolution suit un schéma clair.
L’objectif est qu’un professionnel de la finance, même sans connaissances en XBRL, puisse lire une erreur de validation, comprendre sa signification et la résoudre, le tout sans avoir à créer un ticket de support.
Ce que signifie réellement le balisage assisté par l’IA
Lorsque les gens entendent pour la première fois parler de « balisage assisté par l’IA », deux questions s’ensuivent généralement rapidement. La première est : comment cela fonctionne-t-il réellement ? La seconde, généralement posée avec davantage de prudence, est : que se passe-t-il lorsqu’elle se trompe ?
Ce sont deux questions légitimes. Voici des réponses directes.
Fonctionnement
Lorsque vous importez votre document (Word ou PDF) dans le Tagger Agent de Lucanet, il en analyse le contenu et propose des attributions de concepts de taxonomie pour chaque fait numérique et bloc de texte narratif. Il s’appuie sur la structure et les définitions propres à la taxonomie, en raisonnant sur le concept qui correspond le mieux à chaque élément en fonction de ce que le concept est censé représenter.
Les propositions sont organisées en trois niveaux selon le niveau de confiance du Tagger Agent pour chaque suggestion :
- Propositions à haut niveau de confiance : il s’agit généralement de faits numériques bien structurés avec des étiquettes claires, présentés dans une vue récapitulative pour un examen rapide. Vous pouvez les analyser et les accepter de manière groupée.
- Propositions à niveau de confiance moyen : elles sont présentées individuellement, une décision à la fois.
- Éléments à faible niveau de confiance : tout ce que le Tagger Agent n’a pas pu traiter est clairement identifié pour un balisage manuel.
Cela signifie que votre temps de revue est concentré là où subsistent de véritables incertitudes, au lieu d'être dispersé sur des centaines d'éléments, dont la plupart sont simples à traiter.
L’impact : cela réduit l’effort nécessaire jusqu’à 95 %, sans projet de mise en œuvre ni intervention du service informatique. Ce qui était auparavant un coût récurrent lié à des spécialistes devient une tâche gérée par votre propre équipe.
Ce changement de flux de travail est fondamental : au lieu de passer plusieurs jours à créer manuellement des balises à partir de zéro, vous consacrez du temps à la relecture et à l’amélioration des suggestions de l’IA, en concentrant votre expertise là où elle compte le plus.
Enfin, comme tous les agents de flux de travail de Lucanet, le Tagger Agent est accessible via Lucanet Lume, la couche conversationnelle qui vous connecte au bon agent à l’aide d’une seule question. Tout cela repose sur l’Intelligence Core de Lucanet, l’architecture de confiance qui sous-tend la CFO Solution Platform. Cela signifie que vos données restent dans la région de votre choix, que chaque action est consignée et que votre équipe examine et approuve chaque résultat avant sa finalisation.
Que se passe-t-il quand l'agent se trompe
Il arrive parfois que le Lucanet Tagger Agent se trompe. Il ne s’agit pas d’une condition cachée dans les petites lignes ; c’est un principe de conception.
L’interface de relecture existe précisément parce que les propositions nécessitent un jugement humain. Chaque proposition, y compris celles figurant dans la vue d’acceptation groupée à haut niveau de confiance, peut être ajustée, rejetée ou remplacée avant l’exportation de votre dossier de déclaration. Modifier l’affectation d’un concept, ajuster la limite d’un bloc de texte narratif, scinder un bloc en deux balises distinctes : toutes ces actions sont disponibles depuis l’interface de relecture.
Aucune action n’est effectuée sur votre déclaration sans votre confirmation. Vous n’automatisez pas la déclaration. Vous en accélérez la relecture.
L'exactitude de la déclaration reste sous votre responsabilité, comme cela doit être le cas. Le Tagger Agent constitue un point de départ, et non une validation finale. La différence, c’est que le point de départ est désormais un ensemble structuré de propositions organisées par niveau de confiance, plutôt qu’une taxonomie vierge et un document que vous balisez à partir de zéro.
Conçu pour les normes européennes de reporting
Le Tagger Agent de Lucanet prend en charge toutes les exigences de reporting fondées sur les normes IFRS, notamment l’ESEF (European Single Electronic Format), l’UKSEF et les déclarations GAAP néerlandaises basées sur les IFRS. De plus, il prend en charge les rapports basés sur des fichiers PDF et Word. Enfin, le Tagger Agent est certifié XBRL Certified™ et répond à la norme mondiale pour la création et la validation de rapports numériques XBRL.
Prêt pour votre période de reporting
Que vous soyez à votre première déclaration XBRL ou que vous en ayez déjà réalisé des centaines, le Tagger Agent vous aide à atteindre la conformité plus rapidement, plus précisément et à moindre coût.
Participez à notre webinaire pour voir le Tagger Agent en action et découvrir comment exploiter tout son potentiel pour votre flux de travail de reporting.
