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L'entreprise de technologie financière Puzzle.io propose une plateforme comptable propulsée par l'intelligence artificielle. Se présentant comme un système "natif de l'IA", il vise à offrir une alternative aux logiciels de tenue de livres traditionnels. L'entreprise déclare avoir pour mission de "construire la prochaine génération de logiciels comptables – un système d'intelligence financière qui aide les fondateurs à prendre de meilleures décisions commerciales." Puzzle.io cible les fondateurs de startups, les équipes financières et les cabinets comptables, en se concentrant sur la fourniture d'informations financières en temps réel et l'automatisation.

Défis de la comptabilité d'entreprise relevés​

Puzzle.io utilise l'IA et les technologies conversationnelles pour relever plusieurs défis courants en matière de finance et d'opérations d'entreprise :

• Automatisation des tâches comptables répétitives : La plateforme vise à automatiser des tâches telles que la catégorisation des transactions, les rapprochements, la saisie de données et la validation. Puzzle.io rapporte que son IA peut automatiquement catégoriser environ 90 % des transactions, dans le but de réduire l'effort manuel et les erreurs, permettant aux professionnels de la comptabilité de se concentrer sur le travail analytique et stratégique.
• Informations financières en temps réel et aide à la décision : Pour remédier aux retards associés aux processus traditionnels de clôture de fin de mois, Puzzle.io fournit des données en temps réel et des états financiers instantanés. Son grand livre général se met à jour en continu à partir d'outils bancaires et fintech intégrés. Cela permet aux utilisateurs d'accéder à des tableaux de bord actualisés sur des indicateurs tels que les flux de trésorerie et le taux de consommation. Le système inclut également la surveillance des anomalies financières.
• Support des employés via des interfaces conversationnelles : Puzzle.io s'intègre aux plateformes de chat comme Slack, permettant aux employés d'interroger des informations financières et de gérer des tâches comptables via un assistant conversationnel. Une étude de cas a indiqué qu'une entreprise partenaire a développé un Slackbot alimenté par l'IA en utilisant les API de Puzzle.io, permettant aux utilisateurs de demander des données comme les soldes de trésorerie actuels directement dans Slack.
• Collaboration améliorée et service client : La plateforme intègre des outils de communication au sein du flux de travail comptable, permettant aux utilisateurs de taguer des collègues ou des clients sur des transactions spécifiques. Une fonctionnalité "Catégoriseur IA" est conçue pour aider les comptables à obtenir des réponses plus rapides des clients en formulant des questions simples sur les transactions.
• Conformité et gestion des connaissances : L'IA de Puzzle.io est destinée à soutenir la conformité en se concentrant sur l'exhaustivité et l'exactitude des données. Elle utilise le traitement du langage naturel (TLN) pour ingérer et interpréter les données non structurées provenant de documents tels que les PDF et les factures, en extrayant les informations pertinentes. La plateforme propose la détection d'anomalies et un rapport de révision de fin de mois mettant en évidence les incohérences potentielles. Elle maintient un grand livre immuable, en mode ajout seulement, servant de piste d'audit.

Fonctionnalités basées sur l'IA et capacités conversationnelles​

La plateforme de Puzzle.io intègre plusieurs fonctionnalités basées sur l'IA :

• Grand Livre Natif de l'IA : Le grand livre est décrit comme étant "reconstruit de zéro". Il ingère des données de diverses sources et utilise des algorithmes pour la comptabilisation automatique des écritures. La catégorisation basée sur l'IA apprend des données historiques, avec une précision rapportée allant jusqu'à 95 % qui s'améliore avec le temps. La détection d'anomalies est également une fonctionnalité.
• Traitement du Langage Naturel (TLN) pour les Données Comptables : La plateforme utilise les LLM et le TLN pour interpréter les informations financières. Cela inclut la "Compréhension des Documents et Reçus", où le système extrait les données des PDF et des relevés. Le TLN est également appliqué à la catégorisation des transactions en comprenant les descriptions et les mémos. L'IA peut également générer des requêtes en langage naturel pour les utilisateurs lorsque plus d'informations sont nécessaires.
• Interface Conversationnelle et Intégration de Chatbot : Les API de Puzzle.io permettent l'intégration avec des plateformes de chat. Le Slackbot mentionné ci-dessus, développé par le partenaire Central, permet aux utilisateurs d'interroger les données financières et de résoudre les tâches de tenue de livres de manière conversationnelle. Les utilisateurs ont décrit cela comme ayant "un back-office comptable complet basé sur Slack".
• Utilisation de ChatGPT et des Grands Modèles Linguistiques : L'assistant comptable basé sur Slack mentionné dans l'étude de cas de Central a été développé "en utilisant ChatGPT et Puzzle". Les LLM comme ChatGPT sont indiqués pour gérer la compréhension du langage naturel et la génération de réponses, tandis que Puzzle.io fournit les données financières et exécute les actions comptables. Le PDG de l'entreprise a noté que des avancées comme GPT-4 réussissant l'examen de CPA ont été un "point d'inflexion" pour le développement de la plateforme.
• Intégrations en Temps Réel et API : La plateforme s'intègre avec divers outils fintech et d'entreprise (par exemple, Stripe, Gusto, Rippling) via des API en temps réel. Elle offre également une API Comptable Intégrée pour les développeurs afin d'incorporer l'automatisation comptable dans leurs propres applications, comme démontré par Central.
• Contrôles Humains dans la Boucle : Les catégorisations et les relevés générés par l'IA peuvent être examinés par des comptables humains. Les éléments catégorisés par l'IA sont marqués pour révision, et les retours sont utilisés pour entraîner l'IA. Un rapport de "révision IA" de fin de mois signale les anomalies à l'attention humaine.

Cas d'utilisation et applications sectorielles​

Les solutions de Puzzle.io ont été appliquées dans plusieurs contextes d'entreprise :

• Services financiers et comptables : La plateforme est utilisée pour réduire le temps consacré à la clôture mensuelle et au traitement des transactions. Les cabinets comptables utilisant Puzzle.io ont signalé des économies de temps d'environ 25 % sur la clôture de fin de mois pour les clients startups.
• Plateformes de back-office tout-en-un : Central, une startup RH/fintech, s'est associée à Puzzle.io pour alimenter le composant comptable de sa plateforme unifiée pour la paie, les avantages sociaux, la conformité et la tenue de livres. Cette intégration permet de gérer les tâches de tenue de livres via un assistant Slack, parallèlement aux tâches RH.
• Support informatique et des employés (Chatbot financier en tant que service) : À l'instar des chatbots de support informatique, un assistant de chat alimenté par Puzzle.io peut répondre aux requêtes des employés liées aux finances (par exemple, politiques de dépenses, statut des factures) sur des plateformes comme Microsoft Teams ou Slack.
• Automatisation financière sectorielle : La plateforme peut calculer des métriques spécifiques aux startups (par exemple, ARR, MRR) et gérer plusieurs bases comptables. Les cabinets de services professionnels peuvent l'utiliser pour l'auto-catégorisation des dépenses par projet ou par client.

Comparaison avec les solutions de chat IA concurrentes​

Puzzle.io se concentre spécifiquement sur la comptabilité et la finance, ce qui le différencie des solutions d'IA d'entreprise plus générales. Voici une brève comparaison :

Perspective comparative : La spécialisation de Puzzle.io est la finance, offrant une intelligence comptable spécifique au domaine. Des plateformes comme Moveworks, Forethought et Aisera abordent des scénarios de support plus larges à travers l'IT, les RH et le service client. Bien que toutes exploitent l'IA avancée, y compris les LLM, Puzzle.io l'applique pour automatiser les flux de travail comptables, tandis que les autres se concentrent généralement sur l'automatisation des interactions de support ou du service client. Ces solutions pourraient être complémentaires au sein d'une entreprise.

Pile technologique IA et architecture technique de Puzzle.io​

Les fondations techniques de Puzzle.io comprennent :

• Noyau Comptable Refondu : La plateforme utilise un système de grand livre immuable, en mode ajout seulement, conçu pour les pistes d'audit et le traitement par IA, permettant une analyse en temps réel.
• Multiples Modèles d'IA pour la Précision : Selon Sasha Orloff, PDG de Puzzle.io, "différents modèles d'apprentissage automatique et modèles d'IA pour différents niveaux de compétence" sont utilisés. Cela inclut des modèles pour la classification, la détection d'anomalies, et un processus génératif et de validation en deux étapes pour les états financiers.
• Intégration du Langage Naturel et des LLM : Les LLM sont intégrés pour des tâches telles que l'analyse de données textuelles et l'alimentation d'interfaces conversationnelles (par exemple, ChatGPT dans Slack). L'entreprise a indiqué que les avancées des LLM ont été essentielles à son développement. Les données sont probablement gérées pour assurer la confidentialité et la précision lors de l'interaction avec des modèles de langage à usage général.
• Conception Centrée sur les API et les Microservices : La plateforme semble utiliser une architecture de microservices avec des fonctionnalités accessibles via des API, telles que son "API Comptable Intégrée". Elle est décrite comme "un système événementiel, entraîné sur des normes comptables strictes", suggérant un traitement en temps réel des événements de transaction.
• Mesures de Sécurité et de Confidentialité des Données : Puzzle.io met l'accent sur la "sécurité des données, la précision, l'auditabilité et la transparence du produit". Cela implique probablement le chiffrement des données, les contrôles d'accès et des pratiques sécurisées pour la gestion des données financières sensibles, en particulier lors de l'interaction avec des modèles d'IA externes. Le grand livre en mode ajout seulement prend également en charge l'auditabilité et l'explicabilité.

En résumé, Puzzle.io applique l'IA et la technologie de chat à la comptabilité d'entreprise en mettant l'accent sur l'automatisation, les informations en temps réel et la collaboration améliorée. Son architecture est construite autour d'un grand livre général natif de l'IA, du NLP et des intégrations, avec des mécanismes de supervision humaine.

Les propriétaires de petites entreprises consacrent en moyenne 11 heures par mois à la catégorisation manuelle des dépenses – soit près de trois semaines de travail complètes par an dédiées à la saisie de données. Une enquête QuickBooks de 2023 révèle que 68 % des propriétaires d'entreprise considèrent le suivi des dépenses comme leur tâche de tenue de livres la plus frustrante, pourtant seulement 15 % ont adopté des solutions d'automatisation.

La comptabilité en texte brut, alimentée par des outils comme Beancount, offre une nouvelle approche de la gestion financière. En combinant une architecture transparente et programmable avec des capacités d'IA modernes, les entreprises peuvent atteindre une catégorisation des dépenses très précise tout en conservant un contrôle total sur leurs données.

Ce guide vous accompagnera dans la construction d'un système d'automatisation des dépenses adapté aux schémas uniques de votre entreprise. Vous apprendrez pourquoi les logiciels traditionnels sont insuffisants, comment exploiter la fondation en texte brut de Beancount, et les étapes pratiques pour implémenter des modèles d'apprentissage automatique adaptatifs.

Les coûts cachés de la gestion manuelle des dépenses​

La catégorisation manuelle des dépenses ne fait pas que drainer du temps – elle sape le potentiel commercial. Considérez le coût d'opportunité : ces heures passées à faire correspondre les reçus aux catégories pourraient plutôt alimenter la croissance de l'entreprise, renforcer les relations client ou affiner vos offres.

Une récente enquête d'Accounting Today a révélé que les propriétaires de petites entreprises consacrent 10 heures par semaine aux tâches de tenue de livres. Au-delà de la perte de temps, les processus manuels introduisent des risques. Prenez le cas d'une agence de marketing numérique qui a découvert que sa catégorisation manuelle avait gonflé les frais de déplacement de 20 %, faussant ainsi sa planification financière et sa prise de décision.

Une mauvaise gestion financière reste une cause principale de l'échec des petites entreprises, selon la Small Business Administration. Des dépenses mal classées peuvent masquer des problèmes de rentabilité, négliger des opportunités d'économies et créer des maux de tête au moment de la déclaration fiscale.

L'architecture de Beancount : là où la simplicité rencontre la puissance​

La fondation en texte brut de Beancount transforme les données financières en code, rendant chaque transaction traçable et prête pour l'IA. Contrairement aux logiciels traditionnels piégés dans des bases de données propriétaires, l'approche de Beancount permet le contrôle de version via des outils comme Git, créant une piste d'audit pour chaque modification.

Cette architecture ouverte permet une intégration transparente avec les langages de programmation et les outils d'IA. Une agence de marketing numérique a signalé avoir économisé 12 heures par mois grâce à des scripts personnalisés qui catégorisent automatiquement les transactions en fonction de leurs règles commerciales spécifiques.

Le format texte brut garantit que les données restent accessibles et portables – l'absence de verrouillage fournisseur signifie que les entreprises peuvent s'adapter à mesure que la technologie évolue. Cette flexibilité, combinée à de solides capacités d'automatisation, crée une base pour une gestion financière sophistiquée sans sacrifier la simplicité.

Créer votre pipeline d'automatisation​

La construction d'un système d'automatisation des dépenses avec Beancount commence par l'organisation de vos données financières. Examinons une implémentation pratique à l'aide d'exemples réels.

1. Mettre en place votre structure Beancount​

Tout d'abord, établissez votre structure de comptes et vos catégories :

2025-01-01 open Assets:Business:Checking
2025-01-01 open Expenses:Office:Supplies
2025-01-01 open Expenses:Software:Subscriptions
2025-01-01 open Expenses:Marketing:Advertising
2025-01-01 open Liabilities:CreditCard

2. Créer des règles d'automatisation​

Voici un script Python qui démontre la catégorisation automatique :

import pandas as pd
from datetime import datetime

def categorize_transaction(description, amount):
    rules = {
        'ADOBE': 'Expenses:Software:Subscriptions',
        'OFFICE DEPOT': 'Expenses:Office:Supplies',
        'FACEBOOK ADS': 'Expenses:Marketing:Advertising'
    }
    
    for vendor, category in rules.items():
        if vendor.lower() in description.lower():
            return category
    return 'Expenses:Uncategorized'

def generate_beancount_entry(row):
    date = row['date'].strftime('%Y-%m-%d')
    desc = row['description']
    amount = abs(float(row['amount']))
    category = categorize_transaction(desc, amount)
    
    return f'''
{date} * "{desc}"
    {category}                               {amount:.2f} USD
    Liabilities:CreditCard                  -{amount:.2f} USD
'''

3. Traiter les transactions​

Voici à quoi ressemblent les entrées automatisées dans votre fichier Beancount :

2025-05-01 * "ADOBE CREATIVE CLOUD"
    Expenses:Software:Subscriptions            52.99 USD
    Liabilities:CreditCard                   -52.99 USD

2025-05-02 * "OFFICE DEPOT #1234 - PRINTER PAPER"
    Expenses:Office:Supplies                  45.67 USD
    Liabilities:CreditCard                   -45.67 USD

2025-05-03 * "FACEBOOK ADS #FB12345"
    Expenses:Marketing:Advertising           250.00 USD
    Liabilities:CreditCard                  -250.00 USD

Les tests s'avèrent cruciaux – commencez par un sous-ensemble de transactions pour vérifier la précision de la catégorisation. Une exécution régulière via des planificateurs de tâches peut vous faire économiser plus de 10 heures par

Bonjour à tous ! Dans l'article de blog d'aujourd'hui, nous plongeons dans le monde de Beancount, un outil de comptabilité en partie double apprécié par beaucoup pour sa simplicité et sa puissance. Plus précisément, nous allons parler de deux concepts clés : les créances et les dettes.

Comprendre ces termes est crucial pour utiliser Beancount (ou tout système de comptabilité en partie double) efficacement. Mais ne vous inquiétez pas si vous êtes débutant - nous allons tout décortiquer, étape par étape !

Créances et Dettes : Les Bases​

En comptabilité, les « créances » et les « dettes » sont des termes utilisés pour suivre l'argent dû. Les « créances » désignent l'argent que d'autres vous doivent, tandis que les « dettes » désignent l'argent que vous devez à d'autres.

Prenons un exemple :

1. Comptes Clients (A/R) : Supposons que vous possédez une librairie et qu'un client achète un livre à crédit. L'argent qu'il vous doit pour le livre est un compte client.

2. Comptes Fournisseurs (A/P) : D'un autre côté, imaginez que vous commandez un nouvel ensemble de livres à un éditeur, mais que vous ne les payez pas d'avance. L'argent que vous devez à l'éditeur est un compte fournisseur.

Dans Beancount, ceux-ci sont généralement suivis via des comptes correspondants. Le principal avantage est que cela vous fournit une image claire et précise de votre situation financière à tout moment.

Mise en place des créances et des dettes dans Beancount​

La structure de votre fichier Beancount peut être aussi simple ou complexe que vous le souhaitez. Pour les créances et les dettes, vous voudrez probablement créer des comptes distincts sous vos sections Actifs et Passifs.

Voici un exemple simple :

1970-01-01 open Assets:AccountsReceivable
1970-01-01 open Liabilities:AccountsPayable

Suivi des Transactions​

Côté bénéficiaire​

Après avoir configuré vos comptes, vous pouvez suivre les transactions impliquant des créances et des dettes. Examinons un exemple :

2023-05-29 * "Sold books to customer on credit"
  Assets:AccountsReceivable  100 USD
  Income:BookSales          -100 USD

Ici, vous ajoutez 100 $ à vos créances parce qu'un client vous doit ce montant. Simultanément, vous réduisez vos revenus du même montant pour maintenir l'équilibre (puisque vous n'avez pas encore réellement reçu l'argent).

Lorsque le client paiera finalement, vous l'enregistrerez comme ceci :

2023-06-01 * "Received payment from customer"
  Assets:Bank:Savings        100 USD
  Assets:AccountsReceivable -100 USD

Côté payeur​

Le même principe s'applique aux dettes, mais avec des signes inversés :

2023-05-30 * "Bought books from publisher on credit"
  Liabilities:AccountsPayable  200 USD
  Expenses:BookPurchases     -200 USD

Et lorsque vous remboursez votre dette :

2023-06-02 * "Paid off debt to publisher"
  Liabilities:AccountsPayable -200 USD
  Assets:Bank:Checking        200 USD

En Résumé​

Les créances et les dettes sont au cœur de tout système comptable. En les suivant avec précision, vous obtenez une compréhension complète de votre santé financière.

Ce n'est qu'un point de départ, et Beancount est capable de bien plus. J'espère que cet article de blog vous aide à clarifier ces concepts importants. Comme toujours, bonne comptabilité !

Dans l'article de blog d'aujourd'hui, nous allons décortiquer un grand livre Beancount pour les entreprises, ce qui vous aidera à comprendre les subtilités de ce système de comptabilité en partie double en texte brut.

Commençons par le code :

1970-01-01 open Assets:Bank:Mercury
1970-01-01 open Assets:Crypto

1970-01-01 open Equity:Bank:Chase

1970-01-01 open Income:Stripe
1970-01-01 open Income:Crypto:ETH

1970-01-01 open Expenses:COGS
1970-01-01 open Expenses:COGS:Contabo
1970-01-01 open Expenses:COGS:AmazonWebServices

1970-01-01 open Expenses:BusinessExpenses
1970-01-01 open Expenses:BusinessExpenses:ChatGPT

2023-05-14 * "CONTABO.COM" "Mercury Checking ••1234"
  Expenses:COGS:Contabo                               17.49 USD
  Assets:Bank:Mercury                                -17.49 USD

2023-05-11 * "Amazon Web Services" "Mercury Checking ••1234"
  Expenses:COGS:AmazonWebServices                  14490.33 USD
  Assets:Bank:Mercury                             -14490.33 USD

2023-03-01 * "STRIPE" "Mercury Checking ••1234"
  Income:Stripe                                   -21230.75 USD
  Assets:Bank:Mercury                              21230.75 USD

2023-05-18 * "customer_182734" "0x5190E84918FD67706A9DFDb337d5744dF4EE5f3f"
  Assets:Crypto                                         -19 ETH {1,856.20 USD}
  Income:Crypto:ETH                                      19 ETH @@ 35267.8 USD

Comprendre le code​

1. Ouverture des comptes : Le code commence par l'ouverture d'une série de comptes le 1970-01-01. Ceux-ci incluent un mélange de comptes d'actifs (Assets:Bank:Mercury et Assets:Crypto), un compte de capitaux propres (Equity:Bank:Chase), des comptes de revenus (Income:Stripe et Income:Crypto:ETH), et des comptes de dépenses (Expenses:COGS, Expenses:COGS:AmazonWebServices, Expenses:BusinessExpenses, et Expenses:BusinessExpenses:ChatGPT).

2. Transactions : Il procède ensuite à l'enregistrement d'une série de transactions entre le 2023-03-01 et le 2023-05-18.

   • La transaction du 2023-05-14 représente un paiement de 17,49 $ à CONTABO.COM depuis Mercury Checking ••1234. Ceci est enregistré comme une dépense (Expenses:COGS:Contabo) et une déduction correspondante du compte Assets:Bank:Mercury.

   • De même, la transaction du 2023-05-11 représente un paiement de 14490,33 $ à Amazon Web Services depuis le même compte bancaire. Ceci est enregistré sous Expenses:COGS:AmazonWebServices.

   • La transaction du 2023-03-01 montre des revenus de STRIPE déposés sur Mercury Checking ••1234, totalisant 21230,75 $. Ceci est enregistré comme un revenu (Income:Stripe) et un ajout au compte bancaire (Assets:Bank:Mercury).

   • La dernière transaction du 2023-05-18 représente une transaction crypto impliquant 19 ETH d'un client. Celle-ci est suivie sous Assets:Crypto et Income:Crypto:ETH. Le {1 856,20 USD} indique le prix de l'ETH au moment de la transaction, tandis que le @@ 35267,8 USD spécifie la valeur totale de la transaction de 19 ETH.

Dans toutes les transactions, le principe de la comptabilité en partie double est maintenu, garantissant que l'équation Actifs = Passifs + Capitaux propres est toujours vérifiée.

Réflexions finales​

Ce grand livre Beancount offre un système simple mais robuste pour le suivi des transactions financières. Comme le montre la dernière transaction, Beancount est suffisamment flexible pour prendre en compte des actifs non traditionnels comme les cryptomonnaies, ce qui témoigne de son utilité dans notre paysage financier de plus en plus numérique.

Nous espérons que cette analyse vous aidera à mieux comprendre la structure et les capacités de Beancount, que vous soyez un comptable expérimenté ou un débutant essayant de suivre vos finances personnelles. Restez à l'écoute pour notre prochain article de blog, où nous approfondirons les opérations avancées de Beancount.