Fen Rakotomalala

Facture électronique 2026 : faut-il tout changer pour être conforme ?

À partir du 1er septembre 2026, la facturation électronique devient une obligation pour les entreprises françaises. Cette réforme prévoit l’obligation d’émission des factures électroniques pour les grandes entreprises et les ETI, ainsi que l’obligation de réception des factures électroniques pour toutes les entreprises, quelle que soit leur taille.

À compter du 1er septembre 2027, cette obligation d’émission sera étendue aux TPE et aux PME. Bien qu’elles puissent anticiper le chantier dès 2026 !

Ce changement structurel soulève beaucoup de questions : faut-il changer de logiciel ? Adapter ses outils ? Anticiper dès maintenant ?

Dans cet article, nous vous proposons :

➡️ 1 plan d’action concret pour vous mettre en conformité avec Cool IT ;

➡️ des solutions simples, sans bouleverser votre organisation.

C’est parti !

Facture électronique et e-reporting : ce que la loi impose concrètement

La facture électronique ne consiste pas à envoyer un PDF par e-mail. La réglementation impose l’utilisation de factures électroniques structurées, dans des formats normalisés, pour être traitées automatiquement par les systèmes informatiques.

À cela s’ajoute l’e-reporting, qui correspond à la transmission de certaines données de facturation à l’administration fiscale (montant, date, nature de l’opération, etc.). L’ensemble de ces échanges doit obligatoirement passer par une plateforme agréée, c’est-à-dire une solution certifiée par l’administration fiscale pour assurer la conformité réglementaire, et la sécurité des données.

En clair, la facture électronique repose sur un trio indissociable :

  • Un format conforme
  • Un processus de gestion structuré
  • Un outil agréée pour les échanges avec l’administration

TPE / PME : comment être conforme selon votre équipement actuel ?

Chacun a son équipement et son organisation ! Bonne nouvelle : la réforme ne signifie pas forcément changer de logiciel, ni d’organisation, tant qu’on est reste dans les clous de l’administration fiscale.

Cas n°1 : Vous utilisez déjà un logiciel agréé

C’est le cas si vous êtes déjà équipées d’un outil de facturation moderne. Ces logiciels produisent déjà des formats de factures traitables automatiquement par un système informatique. L’éditeur vous a déjà sûrement notifié de sa démarche de certification !

Exemple :
Une PME de services de maintenance industriel utilise un logiciel de facturation récent (moins de 10 ans). Les factures sont émises dans un format conforme, les données vont être automatiquement transmises à l’administration, et l’entreprise est prête sans bouleverser ses habitudes.

Dans ce cas, l’enjeu principal est la vérification de la conformité du logiciel, et le bon paramétrage des mentions obligatoires, pas la refonte complète du système.

Cas n°2 : Vous utilisez un module de facturation dans un ERP moderne

Par soucis de fluidité de l’information, vous avez opté pour un logiciel métier qui regroupe toutes vos activités de gestion : relation-client, gestion des stocks, et facturation. Votre logiciel est récent (moins de 10 ans), mais n’est pas dédié à la facturation, et ne sera pas agréé.

Exemple :

Une boutique-atelier d’article de décoration en céramique, la gérante a opté pour un ERP pour tout centraliser : la gestion de caisse, la vente aux particuliers, la vente aux professionnels, sa gestion des stocks et son suivi fournisseur. Elle en est pleinement satisfaite, et ne souhaite pas en changer. Bien que l’ERP soit moderne, il ne ne sera pas agréé

Dans ce cas, l’enjeu principal est de vérifier la compatibilité de l’ERP avec un logiciel agréé, afin de réaliser une liaison fluide entre le module de facturation de l’ERP, et le logiciel agréé pour des factures conformes. Ici, on ne change pas de logiciel, on fait évoluer l’existant

Cas n°3 : Vous n’avez pas de logiciel dédié à la facturation, ou utilisez des outils simples mais vieillissants

C’est une situation fréquente chez les TPE, artisans, indépendants, ou petites structures qui facturent encore via des modèles Excel, Word, ou un logiciel basique assez ancien (plus de 10 ans).

Exemple :

Une TPE du bâtiment édite ses factures sur Excel. Ces documents sont structurés pour l’entreprise, mais pas pour l’administration fiscale. L’Excel n’est pas non plus compatible avec une plateforme agréée. Pour être conforme, l’entreprise devra adopter un outil de facturation agréé, capable de générer des factures électroniques conformes.

Ici, l’enjeu est double :
  • Choisir un outil adapté à la taille et aux usages de l’entreprise,
  • Sécuriser la conformité réglementaire dès la mise en place, pour éviter les erreurs ou les blocages à l’approche du 1er septembre 2026.

La solution recommandée par Cool IT

Nous savons que quand on est dans le jus, on n’a pas forcément le temps de se poser pour choisir un outil, ni de questionner sa facturation.  C’est là que Cool IT intervient !

Nous partons d’un principe simple : adapter l’existant pour être conforme, plutôt que bouleverser l’organisation. D’autant plus, que vous avez sûrement des spécificités qui ne sont pas forcément présentes sur les plateformes agréées.

C’est en suivant cette philosophie qu’on a développé une interface pour répondre aux exigences de la facturation électronique. Comment ? Via notre pack Conformité E-facture.

C’est l’un des produits phares de notre boutique Click & Coolect ! Il contient un service dédié : le développement d’une interface de liaison entre votre existant, et la PA (ancien PDP) de votre choix.

Découvrez notre pack Conformité Facture Électronique 2026

Disponible sur notre boutique Click & Coolect, le pack Conformité E-facture c’est :
  • 1 solution sur-mesure qui tient compte de votre organisation actuelle
  • 1 interface unique qui va faire matcher votre environnement comptable, avec le logiciel agréé de votre choix
  • L’opportunité d’avoir un cycle de facturation conforme et fluide
  • La continuité de vos usages. On change peu, on fait mieux !
Dites m'en plus !

by Fen Rakotomalala

Pour les profanes comme moi, à qui on a confié le pilotage d'un projet ERP, vos outils m'ont permis de me projeter dans le projet, le structurer en amont et donc de mieux le préparer

Angela Ibanez • CRCC de Paris

Je souhaite souligner la très bonne intégration de Cool IT dans un contexte multi-équipes, avec un niveau de maturité pilotage financier très diverse, en plus du plaisir à travailler avec cette agence. Elle a su s’adapter aux différentes phases dans les priorités de pilotage d’un portefeuille de projets et s’adapter pour produire des revues structurées et harmonisées en plus de largement faciliter et préparer les revues de backlogs et les difficultés qui pouvaient émerger dans les jalons à venir.
Merci Cool IT !

Jean-François Moréac • My Money Bank

Cyrille Courtière Fondateur Klaxit

Cool IT nous a accompagné dans le pilotage d’un projet très ambitieux de MaaS pour Nantes Métropole. Dans un contexte complexe, avec de nombreuses parties prenantes et un risque projet élevé, il a su rapidement prendre ses marques pour nous aider à structurer et fluidifier la relation avec le client. Je recommande Cool IT pour son sérieux, son sens de l’écoute et son engagement

Cyrille Courtière • Fondateur Klaxit

by Fen Rakotomalala

L’équipe Cool IT sait s’intégrer avec efficacité dans une organisation et conduire des projets avec méthode et formalisme. Ils ont coordonné des équipes pluridisciplinaires IT et accompagné des métiers dans l’analyse de leurs besoins.
Guillaume Sapin • Spie batignolles amitec

Merci à Cool IT de nous avoir accompagné dans le développement de Prium One, application web qui nous a permis de réinventer notre activité

Hélène Diep • Prium Portage

À l'écoute et disponible, Erwan a su livrer en temps en en heure le travail demandé. Je recommande !

David Bellaiche • Corpogames

Bonne communication, bon cadrage du projet et fiable. Je recommande

Thibault Fitoussi • Therapeutes.com

Comment utiliser l'IA en réduisant les risques cyber ?

Comme n’importe quelle technologie, entre de mauvaises mains et avec de mauvaises intentions, les technologies de l’IA peuvent tout à fait servir à augmenter et diversifier les cybermenaces.

Bien heureusement, avec une bonne prise de recul, un esprit ouvert et une petite routine de cyber au quotidien, il est tout à fait possible d’expérimenter des « IA »[1] en prenant le moins de risque possible.

[1]On dit « IA » avec des guillemets, car cette appellation reste plus compréhensible, que les abréviations techniques telles que GAN, ANI, AGI, ASI… : https://coolit.bzh/bien-utiliser-les-differents-termes-de-lintelligence-artificielle/

 

Sommaire

#1 – Ce qui est nouveau est faillible et instable
#2 – Les typologies de données exploitables
#3 – Les usages malveillants possibles
#4 – Les bonnes pratiques pour utiliser des « IA » en toute cybersécurité

#1 – Ce qui est nouveau est faillible et instable

Une technologie nouvelle, une technologie expérimentale, comporte toujours un ensemble de failles, à la fois technique et fonctionnel. C’est normal d’ailleurs ! A un moment, confronter un prototype au public, contribue à l’améliorer ! Le problème, c’est que ces failles, détectées et décortiquées au bon moment, permettent aux cyberattaquants de préparer des actions et d’anticiper des parades.

On entend par failles techniques, l’ensemble des instabilités communes à des lancements de nouvelles technologies, comme :

  • La protection incomplète des accès non-autorisés ;
  • La vérification incomplète des entrées de formulaires, des entrées API ;
  • La non-unicité des identifiants d’accès ;
  • La mauvaise anticipation des surcharges serveurs…

Ces failles techniques sont régulièrement revues et rectifiées au fil des mises à jour. Ce qui est exploité par les cyberattaquants, c’est le laps de temps qu’il faudra aux techs pour identifier les failles et les corriger.

On entend par failles fonctionnelles, l’ensemble des usages négligents que nous pouvons avoir, en tant qu’internaute, à la sortie d’une nouvelle technologie :

  • Ne pas se renseigner sur l’état d’avancée de la technologie ;
  • Ne pas se renseigner sur l’exploitation de nos données ;
  • Dissocier la technologie de ses enjeux sociaux, économiques et juridiques ;
  • Charger des données personnelles et sensibles (photos, url privé, fichiers d’entreprise, biométrie, localisation, état de santé…) ;
  • Ne pas diversifier ses usages, ni ses sources de vérification d’informations…

Nous sommes naturellement négligents, par enthousiasme, parfois par FOMO (Fear of missing out, Peur de rater quelque chose d’incontournable). Malheureusement, les pirates malveillants maîtrisent très bien notre attrait de la nouveauté, pour cartographier les comportements qui facilitent les intrusions, les vols de données.

#2- Savoir ce que les IA exploitent, pour savoir ce qu'on doit protéger

Qu’il s’agisse d’une IA conversationnelle, un assistant de recherche, ou un générateur de contenu, nous sommes susceptibles d’y laisser des données précieuses, en fonction de la base de connaissance de ces « IA » :

  • Des données physiques : Visage, voix, biométrie…
  • Des données comportementales : Achats, goût, avis, historique de recherche…
  • Des données démographiques : Localisation, Genre, Âge…
  • Des données sociales : Statut, revenu, orientation politique…
  • Des données professionnelles : Compte-rendu, données financières, flux logistiques, état de production, données RH, code informatique sensible…

Comprendre ce que les technologies de l’IA exploitent peut constituer un bon moyen de discerner ce qu’on peut, ou non saisir comme données, ainsi que le niveau d’anonymisation qu’on doit apporter.

#3 – Les usages malveillants possibles

L’attaque par Prompt Injection

  • Le périmètre : Les IA conversationnelles et les IA génératives
  • Le principe : Injecter des requêtes (appelées Prompt), qui à force de répétition, vont pousser l’IA à passer au-delà des restrictions de sa programmation d’origine
  • La faille : La nature des IA, conçues pour apporter une réponse satisfaisante, mais pas forcément fiable, morale ou légale
  • L’objectif : Pousser l’IA à partager des informations illicites, ou réaliser des actions illicites

L’industrialisation du phishing

  • Le périmètre : Les IA génératives
  • Le principe : A partir d’un objectif d’attaque, détourner l’IA pour qu’elle génère des modèles d’arnaque en fonction d’un ciblage
  • La faille : Les IA ne peuvent pas évaluer l’intention de leurs usagers. Si je demande de générer un modèle d’e-mail à la manière d’une banque, l’IA ne peut pas deviner que l’e-mail va servir à du phishing bancaire.
  • L’objectif : Réduire le temps de création de contenu destiné au phishing

La propagation de faille de code

  • Le périmètre : Les générateurs de code
  • Le principe : Injecter du code malveillant, ou erroné
  • La faille : Le copier-coller sans revue de code et le manque de modération des générateurs
  • L’objectif : Propager des malwares, des accès non-autorisés, faire planter un système, et ce, sans qu’on puisse facilement remonter vers la personne à l’origine du code

L’usurpation

  • Le périmètre : Les générateurs d’images et les deep technologies
  • Le principe : Récupérer des traits physiques, des voix, des mouvements
  • La faille : L’opacité des politiques de confidentialité, les effets de mode qui nous poussent à nous jeter sur le dernier filtre amusant, sans se poser de questions
  • L’objectif : Recréer des images factices (des photos, comme des vidéos) à des fins d’extorsion

Les crimes pornographiques

  • Le périmètre : Les générateurs d’images et les deep technologies
  • Le principe : Similaire à l’usurpation, il s’agit aussi de récupérer des éléments physiques, sans le consentement des usagers
  • La faille : La mise en public de nos visages sur les médias sociaux
  • L’objectif : Recréer des images pornographiques, sans le consentement des personnes dont on exploite l’image, à des fins d’extorsions, des fins criminelles, de commerces illicites

Le vol de données

  • Le périmètre : Les IA conversationnelles et les IA génératives
  • Le principe : Créer des contrefaçons d’application, en faisant passer le service pour une alternative gratuite, ou peu chère
  • La faille : Le manque de modération des fournisseurs d’accès, le manque de vérification des usagers
  • L’objectif : Récupérer les données personnelles à des fins d’usurpation, de commerces illicites, ou d’intrusion

La désinformation amplifiée

  • Le périmètre : Les IA conversationnelles et les IA génératives
  • Le principe : Créer des fakes news et les rendre virales sur un maximum de médias sociaux
  • La faille : Le manque de modération, et le manque de modérateurices, la radicalisation des opinions en ligne
  • L’objectif : Diffuser du contenu de propagande, déstabiliser des pays, déstabiliser des personnalités publiques et/ou politiques

#4 – Les bonnes pratiques pour utiliser des « IA » en toute cybersécurité

Essayer de prendre connaissance des politiques de confidentialité

Sans forcément en lire l’intégralité, si vous vous rendez compte que les politiques sont absentes, difficiles d’accès, ou incompréhensibles, c’est que le service est potentiellement opaque, et présente un risque pour vos données.

Raisonner le partage d’image personnelles et intimes

Souvenez-vous…50% des contenus pédocriminels ont été créés à partir d’images volées sur les comptes sociaux de l’entourage des victimes. Il en va de même pour les deep fake à usage illicite.

Anonymiser un maximum les fichiers qu’on uploade

Cette présentation que vous voulez rendre plus jolie grâce à PIMP TA PREZ, l’IA qui transforme tes PPT en œuvre d’art, comporte-t-elle des données confidentielles ? Votre entreprise vous autorise-t-elle à utiliser ce type de service ? Que peut-il se passer si ces données sont exploitées par des tiers ?

Donner des feedbacks

Les contenus générés par les « IA » du moment, sont tirés de ce qui est le plus viral, le plus populaire, et le plus requêté, in-app (depuis le service), ou plus globalement sur Internet.

Si un contenu que vous avez fait générer vous met mal à l’aise, vous paraît biaisé, ou faux, il faut le signaler. Vous contribuez ainsi à l’éducation de l’IA.

Garder de l’esprit critique

Le contenu que j’ai généré est-il fiable ? Ses informations vérifiables ? Mes sources d’information sont-elles diverses ? Le contenu rassemble-t-il des faits ? Ou des opinions ? Le contenu est-il authentique ? Libre de droit ? Avec l’accord de ses créateurices ?

Déconstruire ses biais de confirmation

L’information que je lis, que je vois, est-elle vraie ? Est-elle factuelle ? Ou est-ce que je la crois vraie, parce qu’elle conforte mon opinion ? Est-ce que des personnes peuvent être lésées si je la diffuse ? Est-ce que je contribue à une diffamation si je la diffuse ?

Avoir une routine de sécurité

Changer régulièrement mes mots de passe, mettre à jour mes applications, rester à l’écoute des alertes au phishing…

Différencier moyen et solution

Les « IA » sont des outils, et ne constituent en rien des « solutions magiques » à des sujets de fond. Si on a une organisation bancale, utiliser une « IA », ou une solution d’automatisation, sans questionner l’organisation, ne fera qu’automatiser, ou répliquer une organisation bancale.

Faire preuve de patience

Les technologies sont mouvantes, et ne cessent d’évoluer, de s’améliorer. Ce qui est faillible aujourd’hui ne le restera pas éternellement. Les usages aussi évoluent. Et les « IA » deviendront ce que nous en ferons…de bien et d’éthique.

Pour aller plus loin

Sources en ligne

Références diverses

by Fen Rakotomalala

Bien utiliser les différents termes de l'Intelligence Artificielle

Il faut qu’on vous avoue quelque chose…C’est très difficile à exprimer, alors nous irons droit au but ! L’Intelligence Artificielle ne sert pas à travailler, ni à prendre des décisions à votre place !

Pourquoi ? Parce que c’est tout simplement irréalisable pour l’instant. Les recherches autour des Intelligences Artificielles avancent d’année en année. Nous découvrons des programmes très impressionnants tels que ChatGPT, Lensa ou Dall•E, qui annoncent, pour le futur, de nouvelles opportunités de support au travail des Humains. Mais ce n’est pas une raison pour dire n’importe quoi sur les IA, et ce pour plusieurs raisons :

– Pour ne pas se fier à 100% aux contenus des IA, sans vérification ;
– Pour ne pas décevoir les utilisateurs ;
– Pour ne pas décevoir des investisseurs potentiels ;
– Pour ne pas limiter les IA à un sujet informatique ;
– Pour recruter des personnes qualifiées etc.

Vous l’aurez compris, plus vous utiliserez correctement les termes et le vocabulaire de l’Intelligence Artificielle, plus vous serez à même de ne pas vous faire avoir, ou de générer trop d’attente autour d’un projet d’IA.

On vous explique ?

#1 — Il n’y a pas une, mais DES Intelligences Artificielles

Au sens stricte, l’Intelligence Artificielle est un ensemble de théories, techniques et disciplines, dont l’objectif est de doter la machine d’une simulation d’intelligence humaine, sur plusieurs périmètres :

Des périmètres « pratiques »
  • L’apprentissage ;
  • La communication ;
  • L'aide à la décision ;
  • La résolution de problème ;
  • La création ;
  • La fabrication ;
  • La prédiction...
Des périmètres « cognitifs »
  • Ressentir
  • Construire une opinion
  • Exprimer des émotions
  • S’adapter
  • Tirer des leçons personnelles…

Au même titre qu’il n’y a pas un seul modèle d’intelligence chez l’Humain, il y a plusieurs modèles d’Intelligence Artificielle :

L’IA faible ou étroite – ANI

  • Il s’agit des IA mises en œuvre aujourd’hui sur différents services : chatbot, moteur de recherche, outil de ciblage, reconnaissance faciale, reconnaissance vocale.
  • Elles sont dites « faibles » car elles sont configurées en amont pour imiter une action unique, de manière automatique, à partir de bases de connaissance définies et encadrées.
  • Elles ne sont pas pleinement autonomes, et nécessitent des vérifications.

L’IA forte ou générale – AGI

  • Ce type d’IA n’est aujourd’hui qu’au stade du concept et de l’expérimentation.
  • Pour passer d’une IA faible à une IA forte, il faudrait qu’elle soit en mesure de s’adapter à l’imprévu, apprendre d’elle-même, raisonner et comprendre « exactement » comme un humain, pour résoudre des problèmes, et réagir à des situations.

La super intelligence – ASI

  • C’est l’IA de science-fiction, à savoir une IA qui agirait exactement comme l’Humain
  • C’est l’IA qui aurait son individualité, et sa conscience propre, quitte à surpasser l’Humain, grâce à des capacités d’analyse et de ressenti qui lui seraient propre

Où est-ce qu’on veut en venir ?

  • Il faut être vigilant dans la manière de présenter un projet d’IA, afin de ne pas décevoir l’utilisateur…ou des financeurs, avec une solution miracle
  • On ne peut pas réduire l’IA à une discipline purement informatique et technique
  • L’activité d’une IA doit toujours être supervisé et vérifié

Exemple d’abus
de langage

« Notre entreprise investit chaque jour dans des technologies IA de pointe »
  • Sens n°1 / Catégorie Abus Gentil : Notre entreprise investit dans l’automatisation pour faciliter certaines tâches
  • Sens n°2 / Catégorie Abus Abusé : Notre entreprise n’investit dans rien du tout, mais parler d’IA c’est bon pour l’image
« Notre CRM intelligent exploite des IA puissantes pour booster la relation client »
  • Sens n°1 / Catégorie Abus Gentil : Notre CRM segmente bien vos fichiers clients, suggère des actions, automatise les envois d’e-mail
  • Sens n°2 / Catégorie Abus Abusé : Les commerciaux ne connaissent pas bien le produit, mais maîtrisent les mots à la mode
« Notre solution IA, dopée à la Big Data, vous propose un véritable appui à l’aide à la décision »
  • Sens n°1 / Catégorie Abus Gentil : Notre solution facilite la prise de décision, en organisant bien les données
  • Sens n°2 / Catégorie Abus Abusé : Nous utilisons des anglicismes à la mode, pour vendre une solution qui fait de jolis tableaux de bords

#2 – Les notions à ne pas confondre

IA et Machine Learning

Le Machine Learning est un modèle d’apprentissage pour les IA. À partir d’un ensemble de données, d’algorithmes et de modèles mathématiques, le Machine Learning permet à un système informatique de réaliser des actions, sans être directement dirigé par l’Humain.

Schéma pour expliquer comment fonctionne le Machine Learning
Le fonctionnement du Machine Learning : 1 demande = Base de connaissance + Modèle mathématique + Algorithme = Réponse

Le Machine Learning est exploité dans plusieurs champs d’application comme la reconnaissance vocale (Siri, Alexa), la vision par ordinateur (analyse d’images), la prédiction de résultats, la compréhension de langage naturel (chatbot), reconnaissance d’image (recherche inversée), le transport autonome, la recommandation, le ciblage publicitaire…

IA et Deep Learning

Le Deep Learning est un autre modèle d’apprentissage pour les IA. Ce modèle vise à intégrer des réseaux de neurones dits « profonds » pour permettre aux IA d’analyser des données, de manière plus subtile.

Contrairement au Machine Learning qui traite la donnée de manière linéaire, le Deep Learning apprend aux IA à traiter les données par couche, de plus évident au plus abstrait, comme un arbre de décision géant. On l’exploite aujourd’hui pour la reconnaissance d’image, la reconnaissance vocale, la compréhension de langage naturel, la génération de contenu, la traduction, la détection de fraude…

Schéma : comment fonctionne le Deep Learning ?
Le fonctionnement du Deep Learning : 1 demande = Système de neurones + Modèle mathématique + Algorithme = Réponse plus précise

IA et Algorithme

En informatique, un algorithme est une suite d’étape que l’on rédige, qu’on modélise, à partir de différentes informations, pour qu’un système informatique génère des résultats ou des actions.
Les algorithmes ne sont pas des IA, mais une partie de ce qui les fait fonctionner.

IA et Automatisation

L’automatisation n’est pas qu’un procédé informatique, on peut automatiser des choses de manière mécanique, en faisant appel à l’électronique, sans utiliser de systèmes informatiques.

  • En informatique, l’automatisation consiste à utiliser des algorithmes pour effectuer des tâches sans l’intervention directe de l’Humain. Exemple : l’envoi d’e-mail programmé
  • Il n’y a pas systématiquement une IA derrière un système automatisé.

IA et Chatbot

Un chatbot est un programme informatique capable de converser avec l’Humain, en langage plus ou moins naturel. Pour ce type de service aussi, il n’y a pas systématiquement une IA derrière.

  • Les chatbots, sans IA, fonctionnent plutôt comme une F.A.Q dynamique, avec des questions et des réponses pré-enregistrées, à partir de mots-clés.
  • Les chatbots, qui intègrent une IA, analyse le langage, apprennent au fur et mesure des échanges, et sont en capacité d’affiner leur réponse.
  • Les faux chatbots vous font échanger avec des Humains. Ceux sont des chats quoi !

by Fen Rakotomalala