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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.

Un chiffre stupéfiant de 88 % des erreurs de feuille de calcul passent inaperçues par les réviseurs humains, selon une recherche récente de l'Université d'Hawaï. En comptabilité financière, où une seule décimale mal placée peut entraîner des écarts majeurs, cette statistique révèle une vulnérabilité critique dans nos systèmes financiers.

La détection d'anomalies par IA dans la comptabilité en texte brut offre une solution prometteuse en combinant la précision de l'apprentissage automatique avec des registres financiers transparents. Cette approche aide à détecter les erreurs qui échappent traditionnellement aux révisions manuelles, tout en conservant la simplicité qui rend la comptabilité en texte brut attrayante.

Comprendre les anomalies financières : L'évolution de la détection des erreurs​

La détection traditionnelle des erreurs en comptabilité a longtemps reposé sur des vérifications manuelles méticuleuses – un processus aussi fastidieux que faillible. Une comptable a raconté avoir passé trois jours à traquer un écart de 500 $, pour finalement découvrir une simple erreur de transposition que l'IA aurait pu signaler instantanément.

L'apprentissage automatique a transformé ce paysage en identifiant des modèles subtils et des déviations dans les données financières. Contrairement aux systèmes rigides basés sur des règles, les modèles d'apprentissage automatique s'adaptent et améliorent leur précision au fil du temps. Une enquête de Deloitte a révélé que les équipes financières utilisant la détection d'anomalies basée sur l'IA ont réduit les taux d'erreur de 57 %, tout en passant moins de temps sur les vérifications de routine.

Le passage à la validation basée sur l'apprentissage automatique signifie que les comptables peuvent se concentrer sur l'analyse stratégique plutôt que de chasser les erreurs. Cette technologie sert d'assistant intelligent, augmentant l'expertise humaine plutôt que de la remplacer.

La science derrière la validation des transactions par IA​

Les systèmes de comptabilité en texte brut améliorés par l'apprentissage automatique analysent des milliers de transactions pour établir des modèles normaux et signaler les problèmes potentiels. Ces modèles examinent simultanément plusieurs facteurs : montants des transactions, timing, catégories et relations entre les entrées.

Considérez comment un système d'apprentissage automatique traite une dépense commerciale typique : il vérifie non seulement le montant, mais aussi s'il correspond aux modèles historiques, s'il correspond aux relations attendues avec les fournisseurs et s'il s'aligne sur les heures de bureau normales. Cette analyse multidimensionnelle détecte les anomalies subtiles qui pourraient échapper même aux réviseurs expérimentés.

D'après notre expérience directe, la validation basée sur l'apprentissage automatique réduit les erreurs comptables par rapport aux méthodes traditionnelles. L'avantage clé réside dans la capacité du système à apprendre de chaque nouvelle transaction, affinant continuellement sa compréhension des modèles normaux par rapport aux modèles suspects.

Voici comment la détection d'anomalies par IA fonctionne en pratique avec Beancount :

# Exemple 1 : Détection d'anomalies de montant
# L'IA signale cette transaction car le montant est 10 fois plus élevé que les factures de services publics typiques
2025-05-15 * "Utility Co" "Electricity bill for May"
  Expenses:Utilities:Electricity    1500.00 USD  ; Généralement ~150,00 USD par mois
  Assets:Bank:Checking            -1500.00 USD

# L'IA suggère une révision, notant le modèle historique :
# "AVERTISSEMENT : Le montant de 1500,00 USD est 10 fois supérieur au paiement mensuel moyen des services publics de 152,33 USD"

# Exemple 2 : Détection de paiements en double
2025-05-10 * "Office Supplies Co" "Monthly supplies"
  Expenses:Office:Supplies          245.99 USD
  Liabilities:CreditCard          -245.99 USD

2025-05-11 * "Office Supplies Co" "Monthly supplies"
  Expenses:Office:Supplies          245.99 USD
  Liabilities:CreditCard          -245.99 USD

# L'IA signale un doublon potentiel :
# "ALERTE : Transaction similaire trouvée dans les 24h avec montant et bénéficiaire correspondants"

# Exemple 3 : Validation de catégorie basée sur des modèles
2025-05-20 * "Amazon" "Office chair"
  Expenses:Dining                   299.99 USD  ; Catégorie incorrecte
  Assets:Bank:Checking            -299.99 USD

# L'IA suggère une correction basée sur la description et le montant :
# "SUGGESTION : La description de la transaction suggère 'Chaise de bureau' - envisagez d'utiliser Expenses:Office:Furniture"

Ces exemples démontrent comment l'IA améliore la comptabilité en texte brut en :

1. Comparant les transactions aux modèles historiques
2. Identifiant les doublons potentiels
3. Validant la catégorisation des dépenses
4. Fournissant des suggestions contextuelles
5. Maintenant une piste d'audit des anomalies détectées

Applications concrètes : Impact pratique​

Une entreprise de vente au détail de taille moyenne a mis en œuvre la détection d'anomalies par IA et a découvert 15 000 $ de transactions mal classées au cours du premier mois. Le système a signalé des modèles de paiement inhabituels qui ont révélé qu'un employé avait accidentellement saisi des dépenses personnelles dans le compte de l'entreprise – un fait qui était passé inaperçu pendant des mois.

Les propriétaires de petites entreprises déclarent passer 60 % moins de temps à la vérification des transactions après avoir mis en œuvre la validation par IA. Un propriétaire de restaurant a raconté comment le système avait détecté des paiements de fournisseurs en double avant qu'ils ne soient traités, évitant ainsi de coûteux maux de tête de rapprochement.

Les utilisateurs individuels en bénéficient également. Un freelance utilisant la comptabilité en texte brut améliorée par l'IA a détecté plusieurs cas où des clients avaient été sous-facturés en raison d'erreurs de formule dans leurs feuilles de calcul de facturation. Le système s'est amorti en quelques semaines.

Guide d'implémentation : Démarrer​

1. Évaluez votre flux de travail actuel et identifiez les points faibles dans la vérification des transactions
2. Choisissez des outils d'IA qui s'intègrent facilement à votre système de comptabilité en texte brut existant
3. Entraînez le modèle en utilisant au moins six mois de données historiques
4. Configurez des seuils d'alerte personnalisés en fonction de vos modèles d'affaires
5. Établissez un processus de révision pour les transactions signalées
6. Surveillez et ajustez le système en fonction des retours

Commencez par un programme pilote axé sur les catégories de transactions à volume élevé. Cela vous permet de mesurer l'impact tout en minimisant les perturbations. Des sessions de calibration régulières avec votre équipe aident à affiner le système à vos besoins spécifiques.

Équilibrer l'intuition humaine et les capacités de l'IA​

L'approche la plus efficace combine la reconnaissance de modèles de l'IA avec le jugement humain. Alors que l'IA excelle dans le traitement de vastes quantités de données et l'identification d'anomalies, les humains apportent le contexte, l'expérience et une compréhension nuancée des relations commerciales.

Les professionnels de la finance utilisant l'IA déclarent consacrer plus de temps à des activités de grande valeur comme la planification stratégique et les services de conseil aux clients. La technologie prend en charge le gros du travail de surveillance des transactions, tandis que les humains se concentrent sur l'interprétation et la prise de décision.

Conclusion​

La détection d'anomalies par IA dans la comptabilité en texte brut représente une avancée significative en matière de précision financière. En combinant l'expertise humaine avec les capacités d'apprentissage automatique, les organisations peuvent détecter les erreurs plus tôt, réduire les risques et libérer un temps précieux pour le travail stratégique.

Les preuves montrent que cette technologie offre des avantages tangibles aux organisations de toutes tailles. Qu'il s'agisse de gérer des finances personnelles ou de superviser des comptes d'entreprise, la validation améliorée par l'IA offre une couche de sécurité supplémentaire tout en conservant la simplicité de la comptabilité en texte brut.

Envisagez d'explorer comment la détection d'anomalies par IA pourrait renforcer vos systèmes financiers. La combinaison de la sagesse humaine et de l'apprentissage automatique crée une base solide pour une comptabilité précise et efficace.

Selon une récente enquête de McKinsey, 78 % des DAF ont déclaré que leurs systèmes financiers hérités les freinaient dans leur transformation numérique. Plutôt que d'ajouter des solutions logicielles plus complexes, les équipes financières avant-gardistes réussissent en traitant leurs livres comme du code grâce à la comptabilité en texte brut.

Des organisations allant des startups agiles aux entreprises établies découvrent que la gestion financière basée sur le texte peut réduire considérablement les coûts technologiques tout en améliorant la précision et les capacités d'automatisation. En adoptant des enregistrements financiers programmables et contrôlés par version, ces équipes construisent des systèmes résilients qui évoluent efficacement.

Les Coûts Cachés des Logiciels Financiers Traditionnels : Analyse du Coût Total de Possession (TCO)​

Au-delà des frais de licence évidents, les logiciels financiers traditionnels entraînent des coûts cachés substantiels. Les mises à jour et la maintenance s'accompagnent souvent de dépenses imprévues - une enquête de Fintech Magazine de 2022 a révélé que 64 % des équipes financières ont fait face à des coûts plus élevés que prévu dans ces domaines.

L'inflexibilité des systèmes conventionnels génère ses propres dépenses. De simples personnalisations peuvent prendre des semaines ou des mois, entraînant une perte de productivité car les équipes contournent les limitations logicielles plutôt que de les faire travailler pour elles. Les exigences de formation ajoutent une autre couche de coût, les entreprises dépensant généralement jusqu'à 20 % de l'investissement initial en logiciel uniquement pour l'intégration des employés.

La sécurité présente des défis supplémentaires. À mesure que les cybermenaces évoluent, les organisations doivent continuellement investir dans de nouvelles mesures de protection. D'après notre expérience directe, les logiciels financiers obsolètes exposent souvent les entreprises à des risques de sécurité accrus.

Comptabilité en Texte Brut : Quand le Contrôle de Version Rencontre la Précision Financière​

La comptabilité en texte brut combine la transparence des fichiers texte avec la rigueur de la comptabilité en partie double. En utilisant des outils de contrôle de version comme Git, les équipes financières peuvent suivre les changements avec la même précision que les développeurs de logiciels suivent les modifications de code.

Cette approche transforme l'audit d'une tâche redoutée en une révision simple. Les équipes peuvent instantanément voir quand et pourquoi des transactions spécifiques ont été modifiées. Une étude de cas récente a montré comment une startup a utilisé Beancount pour identifier une erreur de facturation de longue date, la retracer jusqu'à sa source et mettre en œuvre des mesures préventives.

La flexibilité permet d'expérimenter différentes structures de reporting sans risquer l'intégrité des données. Dans notre propre travail, les startups ont réduit le temps de clôture mensuelle d'environ 40 % grâce à une gestion des données rationalisée et une collaboration améliorée.

Automatiser la Piste d'Audit : Construire des Flux de Travail Financiers Évolutifs avec du Code​

L'automatisation basée sur le code transforme les tâches financières routinières en flux de travail rationalisés. Plutôt que de passer des nuits à vérifier des feuilles de calcul, les équipes peuvent automatiser les rapprochements et se concentrer sur l'analyse stratégique.

Nous avons vu des entreprises technologiques de taille moyenne créer des scripts personnalisés pour les notes de frais et le traitement des factures, réduisant le temps de clôture d'environ 40 %. Cela accélère non seulement le reporting, mais améliore également le moral de l'équipe en permettant de se concentrer sur des activités à forte valeur ajoutée comme la prévision.

L'évolutivité des systèmes basés sur le code offre un avantage crucial à mesure que les organisations se développent. Alors que les feuilles de calcul traditionnelles deviennent ingérables avec l'échelle, les flux de travail programmatiques peuvent gérer élégamment une complexité croissante grâce à une automatisation réfléchie.

Intelligence d'Intégration : Connecter Votre Pile Financière via les Systèmes en Texte Brut​

La véritable puissance de la comptabilité en texte brut réside dans sa capacité à connecter des systèmes financiers disparates. En utilisant des formats lisibles par l'homme et par la machine, elle sert de traducteur universel entre différents outils et plateformes.

Nous avons observé que l'unification des systèmes via la comptabilité en texte brut peut réduire les erreurs de saisie manuelle d'environ 25 %. La nature programmable permet des intégrations personnalisées qui correspondent précisément aux besoins organisationnels.

Cependant, une intégration réussie nécessite une planification minutieuse. Les équipes doivent équilibrer les opportunités d'automatisation avec le maintien de contrôles et d'une supervision appropriés. L'objectif est de créer un écosystème financier réactif tout en garantissant la précision et la conformité.

Mesurer le Succès : Métriques de ROI Réelles des Équipes Utilisant la Comptabilité en Texte Brut​

Les premiers adoptants rapportent des résultats convaincants sur plusieurs métriques. Au-delà des économies de coûts directes, les équipes constatent des améliorations en termes de précision, d'efficacité et de capacité stratégique.

Nous avons vu des organisations réduire considérablement le temps de reporting trimestriel — parfois d'environ 50 % — grâce au traitement automatisé des données. Nous avons également observé une réduction d'environ 25 % du temps de préparation des audits grâce à un meilleur suivi des transactions et au contrôle de version.

Les gains les plus significatifs proviennent souvent de la capacité libérée pour le travail stratégique. Les équipes passent moins de temps sur le rapprochement manuel et plus de temps à analyser les données pour prendre des décisions commerciales.

Conclusion​

Le passage à la comptabilité en texte brut représente une évolution fondamentale dans la gestion financière. D'après notre expérience directe, cela peut entraîner des réductions de 40 à 60 % du temps de traitement et considérablement moins d'erreurs de rapprochement.

Cependant, le succès ne se limite pas à la simple mise en œuvre de nouveaux outils. Les organisations doivent investir dans la formation, concevoir soigneusement les flux de travail et maintenir des contrôles robustes. Lorsqu'elle est effectuée de manière réfléchie, la transition peut transformer la finance d'un centre de coûts en un moteur stratégique de valeur commerciale.

La question n'est pas de savoir si la comptabilité en texte brut deviendra une pratique courante, mais plutôt qui obtiendra des avantages de premier arrivé dans son secteur. Les outils et les pratiques sont suffisamment matures pour une mise en œuvre pratique, tout en offrant des avantages concurrentiels significatifs aux organisations prêtes à montrer la voie.

Les utilisateurs de Beancount utilisent traditionnellement des outils en ligne de commande ou hébergent leurs propres serveurs avec des réseaux privés, où ils doivent opérer via un ordinateur ou un éditeur de texte généraliste sur mobile. Beancount.io réduit les tracas en proposant des applications mobiles Android et iOS open source et un cloud sécurisé, de sorte que votre grand livre n'est désormais qu'à quelques clics de votre empreinte digitale.

Beancount est un langage informatique qui permet la tenue de livres en partie double dans des fichiers texte. Une fois que vous avez défini les transactions financières dans le fichier, il générera divers rapports. Martin Blais, le concepteur de ce langage, soutient que la tenue de livres en ligne de commande présente de nombreux avantages : elle est rapide, portable, ouverte et personnalisable.

Nous sommes entièrement d'accord avec cet argument et partageons le sentiment d'autonomisation qu'apporte le langage Beancount. Et nous voulions faire plus : introduire cette technologie à un plus grand nombre de personnes. Cela signifie que nous devons améliorer la convivialité et la rendre plus accessible à un public plus large.

Tout le monde n'est pas un adepte de la ligne de commande, et c'est pourquoi nous avons créé Beancount.io – le gestionnaire de finances personnelles pour tous. Voici comment cela fonctionne :

Pour les tâches lourdes, les utilisateurs de Beancount peuvent toujours utiliser leurs ordinateurs pour modifier ou consulter le grand livre via leur navigateur en visitant https://beancount.io ou en se synchronisant avec Dropbox. Cela préserve la flexibilité des outils en ligne de commande, sans perdre l'accès multi-appareils de la solution basée sur le cloud.

Pour les opérations quotidiennes légères, comme l'ajout instantané d'une écriture, les utilisateurs de Beancount peuvent utiliser l'application mobile pour se connecter au cloud sécurisé.

Mike Thrift, un ingénieur backend travaillant sur ce produit, déclare :

Avant, je me mettais un rappel tous les jours pour ouvrir mon ordinateur portable et saisir des enregistrements dans mes fichiers Beancount. Maintenant, avec Beancount.io, il est beaucoup plus facile pour moi de modifier mon grand livre quand j'en ai besoin, même lorsque je suis dehors en train d'acheter quelque chose au magasin.

Zhi Li, un ingénieur logiciel de Facebook, nous dit :

J'ai migré tous mes fichiers Beancount vers Beancount.io, et maintenant cela fonctionne parfaitement pour mon usage quotidien. J'ai payé pour les fonctionnalités Pro comme la sauvegarde automatique des données, mais je pense que vous pourriez faire plus pour améliorer le service.

Vous pouvez vous inscrire dès maintenant sur https://beancount.io/sign-up/ ou télécharger l'application iOS ou Android. Nous avons simplifié l'inscription afin de recueillir le minimum d'informations possible pour démarrer le service. Vous obtiendrez ensuite un grand livre vide préconfiguré, prêt à l'emploi pour ajouter une écriture immédiatement.

FAQ​

Beancount.io vendrait-il mes données de grand livre à des tiers ?​

• Non. Nous nous engageons à protéger la sécurité et la confidentialité de vos données, et nous ne vendrons jamais vos données de grand livre.

Mes données sont-elles sécurisées ?​

• Oui. Nous protégeons votre e-mail et votre grand livre avec AES256, votre mot de passe avec BCrypt, et vos requêtes réseau avec SSL.

Mes données de grand livre sont-elles chiffrées de bout en bout ?​

• Non. En raison de contraintes techniques, nous devons toujours déchiffrer vos données en mémoire lors de l'indexation du fichier du grand livre sur les serveurs de production. Par conséquent, nous restreignons l'accès direct de tout membre de notre équipe. Malheureusement, nous ne pouvons pas le faire dans Intel SGX ou tout autre coffre-fort de sécurité en raison des coûts élevés.

Est-ce un service fiable auquel je peux faire confiance pour les prochaines années ?​

• Oui. Nous avons initialement lancé Beancount.io le 4 juillet 2019, et cela fait plus de deux ans que nous exploitons le service de manière sécurisée et fiable. Par conséquent, nous n'avons aucune raison de ne pas poursuivre le service à l'avenir.

Puis-je demander de nouvelles fonctionnalités et parrainer le projet ?​

• Oui. N'hésitez pas à nous contacter sur https://t.me/beancount pour tout commentaire et à nous soutenir en devenant un utilisateur Pro sur https://beancount.io/pricing.