L’éditeur d’automatisation des comptes à payer déploie une base Lakebase Postgres par client et exploite des branches copy‑on‑write pour rejouer des cas réels sans toucher aux environnements de production. Un panel de juges IA complète des vérifications déterministes afin d’évaluer la justesse des traitements. H6.ai prévoit en outre d’exécuter des requêtes Lakehouse//RT en lecture seule, sans duplication de données.
H6.ai isole et protège les données clients avec Lakebase
Lakebase Postgres fournit l’isolation attendue d’une plateforme financière multi-locataire grâce à une base dédiée par client. Lorsqu’un incident survient, une branche préserve l’état financier exact à ce moment, indépendamment des modifications ultérieures des données actives. Les branches copy-on-write créent des copies éphémères et peu coûteuses pour chaque exécution, qui sont ensuite supprimées. Les replays restent sûrs grâce à des migrations appliquées sur des branches spécifiques. H6.ai ne simule ni la base ni le pipeline : toutes les écritures de test sont confinées à la branche d’exécution et supprimées après usage, sans jamais publier dans l’ERP ni modifier la base en direct. Les tests s’effectuent sur des copies de données de production avec les mêmes chemins de code qu’en production, tout en préservant l’intégrité des livres. La gestion des branches repose sur des principaux de service à droits minimaux et des gardes empêchant toute action sur la branche active d’un client.
Des tests sur instantanés et un panel de juges IA pour trancher
Chaque cas de test associe une facture, un instantané et un résultat attendu, incluant le bon de commande ciblé, l’affectation par lignes et un éventuel blocage pour revue. Le processus suit quatre étapes : mise à jour de l’instantané via une branche migrée au schéma courant, création d’une branche d’exécution éphémère, traitement réel par le pipeline candidat comme en production, puis comparaison au résultat attendu avant suppression de la branche. Les plans de test peuvent mélanger des cas issus de clients, d’ERPs et de formats variés, chacun exécuté sur sa base préservée. En redémarrant toujours du même état gelé, un test conserve un point de départ identique dans le temps. L’évaluation combine des assertions déterministes sur des faits vérifiables et un panel de juges IA, fondé sur des modèles de plusieurs fournisseurs, qui rend un verdict réussite, échec ou inconclusif avec son raisonnement. L’ensemble indique si le résultat est correct, au-delà du simple achèvement du traitement.
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H6.ai conserve une copie isolée après chaque erreur de traitement
Lorsqu’une facture est mal traitée, H6.ai crée une branche de la base du client et conserve cette branche comme instantané. Un bon de commande initialement ouvert y reste ouvert avec les mêmes quantités et prix, et l’instantané fige aussi fournisseurs, comptes, dimensions, historique et paramètres de politique. Plutôt que de recréer les conditions d’un incident, ces conditions sont conservées. Le harnais ne réécrit jamais la base en direct : les écritures restent cantonnées aux branches d’exécution, supprimées à la fin. Chaque facture inhabituelle est intégrée avec son instantané et son résultat attendu et devient un test de régression permanent.
H6.ai adapte son système à la diversité des environnements clients
Les environnements diffèrent d’un client à l’autre : ERP, fournisseurs, bons de commande, plans comptables et politiques varient, et les formats de facture peuvent aller jusqu’à des documents comportant des centaines de lignes. Les données évoluent dans le temps : une même facture peut produire des réponses différentes sans modification de code, ce qui complique les tests de régression. Face à ce contexte, l’équipe d’ingénierie a choisi l’architecture lakebase, qui sépare le stockage du calcul, éteint le calcul inactif et autorise le branching, comme socle de la plateforme. Chaque client dispose d’une base Lakebase Postgres contenant son contexte financier synchronisé et les politiques H6, avec une base par client pour garantir l’isolement. H6.ai automatise le traitement des comptes à payer au-dessus de l’ERP de l’entreprise, en lecture, appariement, affectation et contrôle de conformité, avec une exécution de politique déterministe et auditable. L’entreprise présente cette approche comme une réponse au compromis imposé par des outils traditionnels et à l’origine même de sa création.
Itérations sur modèles et analyses sans copie de données annoncées
Pour évaluer de nouveaux modèles ainsi que des changements de moteur sur des situations concrètes avant leur déploiement, des branches temporaires sont migrées conformément au schéma, tandis qu’un groupe de juges IA est mobilisé. Selon H6.ai, cette combinaison aide à améliorer l’extraction, à réduire les coûts, à faire évoluer les moteurs d’appariement et de politique et à détecter des régressions en amont, tandis que la couverture de tests augmente avec l’arrivée de nouveaux clients, ERPs et formats de facture. H6.ai considère le branching Lakebase comme un élément central pour bâtir une automatisation financière par IA digne de confiance. L’éditeur prévoit aussi d’exploiter des requêtes Lakehouse//RT sur des tables Lakebase afin d’exécuter des analyses en lecture seule sans copier de données, avec l’objectif d’obtenir des analyses fraîches sans pipeline dédié.
