using-llms-to-automate-and-enhance-bookkeeping-with-beancount

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title: "Utiliser les LLM pour automatiser"
tags: [Beancount, comptabilité, LLM, automatisation, finance]
keywords:
  [
    Beancount,
    grands modèles de langage,
    automatisation de la comptabilité,
    catégorisation des transactions,
    minimalisme financier
  ]
description: "Découvrez comment les grands modèles de langage peuvent transformer la comptabilité avec Beancount, en rendant des tâches telles que la catégorisation des transactions et le rapprochement des relevés plus rapides et plus efficaces pour les utilisateurs techniques."
image: "https://opengraph-image.blockeden.xyz/api/og-beancount-io?title=Utiliser%20les%20LLM%20pour%20automatiser"
authors: [mike]
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# Utiliser les LLM pour automatiser et améliorer la comptabilité avec Beancount

Beancount est un système de comptabilité en partie double en texte brut qui est récemment devenu plus accessible grâce aux grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT. Les utilisateurs techniques – y compris les propriétaires d'entreprises, les fondateurs de startups, les ingénieurs et les comptables – peuvent tirer parti des LLM pour automatiser les tâches fastidieuses de comptabilité tout en conservant la flexibilité et la transparence du grand livre textuel de Beancount. Ce rapport explore des moyens pratiques par lesquels les LLM peuvent rationaliser les flux de travail de Beancount, notamment la catégorisation des transactions, la détection des anomalies, les suggestions intelligentes pour les écritures de journal, la génération d'écritures à partir du langage naturel et le rapprochement des relevés. Des exemples d'invites et de sorties sont fournis pour illustrer ces capacités, ainsi que des conseils de mise en œuvre, des outils existants et une discussion sur les opportunités et les limites.

## Catégorisation automatisée des transactions avec les LLM

![using-llms-to-automate-and-enhance-bookkeeping-with-beancount](https://opengraph-image.blockeden.xyz/api/og-beancount-io?title=Utiliser%20les%20LLM%20pour%20automatiser)

L'un des aspects les plus chronophages de la comptabilité est la catégorisation des transactions (leur affectation aux comptes appropriés) en fonction de descripteurs tels que le bénéficiaire, le mémo ou le montant. Les LLM peuvent considérablement accélérer ce processus en utilisant leur compréhension du langage et leurs vastes connaissances pour suggérer des comptes de dépenses ou de revenus appropriés pour chaque transaction.

Par exemple, si votre grand livre Beancount contient une entrée non catégorisée :

```bean
2023-02-28 * "Amazon.com" "Support pour ordinateur portable, ... Support pour ordinateur portable portable..."
   Assets:Zero-Sum-Accounts:Amazon-Purchases   -14.29 USD
   (compte de dépenses manquant)

Une invite à un LLM pourrait demander un compte de dépenses approprié pour équilibrer la transaction. Dans un cas réel, un LLM a classé un achat sur Amazon d'un support pour ordinateur portable comme Expenses:Office-Supplies:Laptop-Stand. De même, il a affecté un achat d'essuie-glaces à Expenses:Car:Maintenance et un appareil de cuisine à Expenses:Kitchen:Appliances, en déduisant intelligemment les catégories des descriptions des articles. Ces exemples montrent comment un LLM peut utiliser le contexte (le bénéficiaire et la description) pour choisir un compte Beancount approprié.

Les outils modernes comme Beanborg intègrent cette capacité : Beanborg est un importateur Beancount open source qui peut automatiquement faire correspondre les données de transaction aux comptes de dépenses corrects. Il utilise principalement un moteur basé sur des règles, mais prend également en charge l'apprentissage automatique et même ChatGPT pour les suggestions de catégorisation. Avec Beanborg, vous pouvez importer un CSV bancaire et obtenir la plupart des entrées automatiquement classées (par exemple, un bénéficiaire contenant "Fresh Food Inc." pourrait être classé sous Expenses:Groceries par des règles ou l'assistance d'un LLM).

Comment utiliser un LLM pour la catégorisation : Vous pouvez alimenter un lot de descriptions de transactions à un modèle comme GPT-4 et lui demander d'attribuer des comptes probables. Un flux de travail suggéré est le suivant : utiliser GPT pour catégoriser un petit lot de dépenses, corriger manuellement les erreurs, puis utiliser les plugins d'importation intégrés de Beancount (comme smart_importer) pour tirer des leçons de ces exemples pour les transactions futures. Cette approche hybride tire parti des vastes connaissances du LLM pour les transactions nouvelles ou inhabituelles (par exemple, en déduisant que PILOT Parallel Calligraphy Pens devrait relever d'un compte de dépenses Fournitures d'art) et applique ensuite ces catégorisations de manière cohérente à l'avenir.

Exemple d'invite et de réponse : Le tableau ci-dessous montre comment un utilisateur peut interagir avec un LLM pour catégoriser les transactions :

Invite de l'utilisateur (détails de la transaction)	Compte/écriture suggéré(e) par le LLM
Catégoriser : "Starbucks - Latte 5,00 $ le 2025-04-01"	Suggestion : Dépense – probablement Expenses:Food:Coffee (achat de café)
Catégoriser : "Amazon.com - Essuie-glace arrière Bosch 11,60 $"	Suggestion : Expenses:Car:Maintenance (remplacement de pièce automobile)
Catégoriser : "Paiement de salaire d'ACME Corp 5000 $"	Suggestion : Income:Salary (revenu de chèque de paie)
Écriture complète : 2025-07-10 * "Office Depot" "encre d'imprimante" Assets:Checking -45.00 USD	Ajoute : Expenses:Office:Supplies 45.00 USD (équilibre l'écriture)

Dans ces exemples, le LLM s'appuie sur des connaissances générales (Starbucks est du café, les pièces automobiles Amazon sont liées à l'entretien automobile, le salaire ACME est un revenu) pour proposer le compte Beancount correct. Il peut même compléter une écriture de journal en ajoutant l'écriture d'équilibrage manquante (dans le cas d'Office Depot, en suggérant un compte de dépenses Fournitures de bureau pour compenser le paiement). Au fil du temps, une telle catégorisation pilotée par l'IA peut faire gagner du temps et réduire les efforts manuels dans la classification des transactions.

Détection des anomalies et identification des doublons

Au-delà de la catégorisation, les LLM peuvent aider à signaler les anomalies dans le grand livre – telles que les écritures en double ou les dépenses inhabituelles – en analysant les descriptions des transactions et les modèles en langage clair. Les logiciels traditionnels peuvent détecter les doublons exacts via des hachages ou des règles strictes (par exemple, Beanborg utilise un hachage des données CSV pour éviter d'importer la même transaction deux fois). Un LLM, cependant, peut fournir un examen plus conscient du contexte.

Par exemple, vous pouvez inviter un LLM avec une liste de transactions récentes et demander : "Est-ce que certaines de ces transactions ressemblent à des doublons ou à des valeurs aberrantes inhabituelles ?" Parce que les LLM excellent dans l'analyse contextuelle, ils peuvent remarquer si deux écritures ont la même date et le même montant, ou des descriptions très similaires, et les signaler comme des doublons potentiels. Ils peuvent également reconnaître les modèles de dépenses normales et repérer les écarts. Comme le note une source, "dans le contexte d'un flux de transactions financières, un LLM peut détecter des habitudes de dépenses anormales" en apprenant ce qui est typique et en identifiant ce qui ne correspond pas.

Exemple de montant inhabituel : Si vous dépensez généralement entre 30 $et 50$ en carburant, mais que soudainement une transaction de carburant est de 300 $, un LLM pourrait la signaler comme une anomalie ("cette dépense de carburant est dix fois plus importante que votre modèle habituel"). Les LLM identifient les anomalies en détectant même les écarts subtils que les systèmes basés sur des règles pourraient négliger. Ils tiennent compte du contexte – par exemple, le calendrier, la catégorie, la fréquence – plutôt que de simples seuils stricts.

Exemple de doublon : Compte tenu de deux lignes de grand livre presque identiques (même bénéficiaire et montant à des dates proches), un LLM pourrait répondre : "Les transactions du 2025-08-01 et du 2025-08-02 pour 100 $ à ACME Corp semblent être des doublons." Ceci est particulièrement utile si les données ont été saisies à partir de plusieurs sources ou si une banque a enregistré une transaction en double.

Bien que la détection d'anomalies pilotée par LLM soit encore un domaine émergent, elle complète les méthodes traditionnelles en expliquant pourquoi quelque chose est signalé en langage naturel. Cela peut aider un réviseur humain à comprendre et à résoudre rapidement le problème (par exemple, confirmer un doublon et supprimer une écriture, ou enquêter sur une dépense aberrante).

Suggestions intelligentes pour la complétion du journal

Les LLM peuvent agir comme des assistants intelligents lorsque vous composez ou corrigez des écritures de journal dans Beancount. Ils catégorisent non seulement les transactions, mais suggèrent également comment compléter les écritures partielles ou corriger les déséquilibres. C'est comme avoir une autocomplétion intelligente pour votre grand livre.

Suggestions de compte et de montant : Supposons que vous saisissiez une nouvelle transaction avec le bénéficiaire et le montant, mais que vous n'ayez pas décidé à quel compte elle appartient. Un LLM peut suggérer le compte en fonction de la description (comme indiqué dans la catégorisation). Il peut également s'assurer que l'écriture s'équilibre en fournissant l'écriture complémentaire. Par exemple, un utilisateur pourrait écrire :

2025-09-10 * "Cloud Hosting Inc" "Frais d'hébergement VM mensuels"
   Assets:Bank:Checking        -120.00 USD
   [Deuxième écriture manquante]

En demandant au LLM, "Quel est l'autre côté de cette transaction ?", il pourrait suggérer : Expenses:Business:Hosting 120.00 USD pour équilibrer l'écriture, reconnaissant qu'un frais d'hébergement cloud est une dépense commerciale.

Dans le groupe Google Beancount, un utilisateur a démontré cela en alimentant un lot d'écritures d'achat Amazon unilatérales à ChatGPT et en l'invitant à "ajouter des écritures de dépenses catégorisées pour équilibrer chaque transaction". GPT a rempli chaque écriture manquante avec un compte de dépenses plausible (bien que parfois trop granulaire, comme la création d'un compte juste pour "Support pour ordinateur portable"). Cela montre comment les LLM peuvent rédiger des écritures de journal complètes lorsqu'ils reçoivent des données incomplètes.

Améliorations de la narration : Les LLM peuvent même aider à améliorer la narration ou les descriptions dans les écritures. Si une description est trop cryptique (par exemple, un code interne d'un relevé bancaire), vous pouvez demander au LLM de la réécrire plus clairement pour le grand livre. Étant donné que les LLM gèrent bien le langage naturel, ils pourraient transformer "PUR CHK 1234 XYZ CORP" en "Chèque n° 1234 à XYZ Corp" pour plus de clarté.

Orientation et apprentissage : Au fil du temps, un LLM pourrait être intégré à votre flux de travail d'édition (éventuellement via un plugin d'éditeur ou une extension Fava) pour suggérer des achèvements probables pendant que vous tapez une transaction. Ceci est analogue à la façon dont les éditeurs de code utilisent l'IA pour suggérer des complétions de code. Dans la comptabilité en texte brut, le LLM peut s'appuyer sur vos noms de compte existants et vos écritures passées pour recommander comment finaliser la prochaine. Par exemple, si vous enregistrez fréquemment Office Supplies lorsque "Staples" apparaît dans le bénéficiaire, le modèle peut apprendre ce modèle. Certains utilisateurs signalent que les suggestions de ChatGPT peuvent être affinées après quelques exemples, puis généralisées à l'aide d'un plugin comme smart_importer pour les transactions futures.

En résumé, les LLM fournissent une "deuxième paire d'yeux" sur vos écritures, offrant des complétions et des corrections qui respectent les règles de la comptabilité en partie double de Beancount.

Générer des écritures Beancount à partir d'entrées non structurées

L'une des utilisations les plus puissantes des LLM est peut-être la traduction d'informations financières non structurées – texte brut, reçus ou descriptions en langage naturel – en écritures Beancount structurées. Cela permet aux utilisateurs de parler ou de coller des données de forme libre et d'obtenir des écritures de grand livre valides en retour.

Du langage naturel à l'écriture : Vous pouvez inviter un LLM avec une phrase comme,

"J'ai acheté des fournitures de bureau (encre d'imprimante) chez Office Depot pour 45 $ le 10 juillet 2025, payé avec mon compte courant."

Un LLM compétent interprétera cela et produira quelque chose comme :

2025-07-10 * "Office Depot" "encre d'imprimante"
   Assets:Bank:Checking        -45.00 USD
   Expenses:Office:Supplies     45.00 USD

Il a identifié la date, le bénéficiaire, la narration, le montant et deviné les comptes appropriés (créditant l'actif bancaire, débitant une dépense de fournitures de bureau). Cela transforme essentiellement un rapport de dépenses en anglais simple en une écriture de journal Beancount correctement formatée. Des recherches récentes ont même utilisé Beancount comme format cible pour évaluer la compréhension de la comptabilité en partie double par les LLM, avec des résultats mitigés (les LLM ont souvent besoin d'une invite soignée pour obtenir la syntaxe exacte). Avec une invite bien conçue ou quelques exemples de quelques tirs, cependant, des modèles comme GPT-4 peuvent généralement produire une écriture correcte pour des scénarios simples.

OCR vers grand livre : Les LLM avec des capacités de vision ou d'OCR (comme GPT-4 avec entrée d'image, ou des outils spécialisés) peuvent aller encore plus loin : prendre une image d'un reçu ou un PDF d'un relevé bancaire et en extraire les transactions. Par exemple, vous pouvez montrer à ChatGPT une photo d'un reçu et demander une écriture Beancount – le modèle analyserait la date, le total, le fournisseur et peut-être la taxe, puis sortirait l'écriture avec ces détails. Un guide note que ChatGPT peut convertir les données des factures ou des reçus en "tableaux propres et formatés adaptés à la comptabilité", que vous pouvez ensuite mapper aux comptes Beancount. De même, une exportation CSV ou Excel peut être alimentée à un LLM avec des instructions pour sortir les transactions Beancount – en effet, les utilisateurs ont invité GPT à "écrire un script Python pour analyser un CSV et sortir les écritures Beancount" comme moyen d'automatiser les importations.

Traitement multi-transactions : Les LLM peuvent également gérer les entrées par lots. Vous pouvez coller une liste de transactions brutes (dates, descriptions, montants) et demander au modèle de générer les lignes de grand livre Beancount correspondantes. Un exemple d'invite de la communauté utilise une instruction détaillée pour GPT-4 pour "convertir le contenu CSV au format Beancount" tout en respectant les principes comptables. La sortie est un fichier .beancount complet couvrant toutes les transactions. Cette approche permet essentiellement aux non-programmeurs de réaliser ce que feraient les scripts d'importation personnalisés – en donnant des instructions à l'IA en langage naturel.

Gardez à l'esprit que même si les LLM sont impressionnants pour l'analyse et la génération de texte, la validation est cruciale. Examinez toujours les écritures produites à partir d'entrées non structurées. Vérifiez les dates, les montants et que les débits/crédits s'équilibrent (le compilateur de Beancount détectera les erreurs de déséquilibre). Comme l'a souligné une étude, sans une orientation prudente, un LLM ne peut produire des transactions en partie double entièrement correctes qu'une petite fraction du temps. Fournir des exemples de modèles dans votre invite et rappeler explicitement au modèle la syntaxe de Beancount améliorera considérablement la précision.

Rapprochement des relevés avec l'aide d'un LLM

Le rapprochement bancaire – le processus de correspondance de votre grand livre avec un relevé externe (bancaire ou de carte de crédit) – peut être fastidieux. Les LLM peuvent agir comme des moteurs de comparaison intelligents, aidant à identifier les écarts entre vos enregistrements Beancount et le relevé.

Identifier les écritures manquantes ou non concordantes : Un cas d'utilisation simple consiste à donner au LLM deux listes : une des transactions de votre grand livre pour une période donnée, et une du relevé bancaire, puis lui demander de trouver quelles écritures ne correspondent pas. Parce que le modèle peut lire et comparer ligne par ligne, il mettra en évidence les éléments présents dans une liste et pas dans l'autre. Par exemple, vous pouvez inviter : "Voici mon grand livre pour mars et le relevé de mars de ma banque. Quelles transactions figurent sur le relevé mais pas dans mon grand livre, ou vice versa ?". Un guide sur l'utilisation de ChatGPT en comptabilité note : "Collez une liste de transactions, et ChatGPT met en évidence les écritures manquantes ou non concordantes.". Cela signifie que l'IA pourrait sortir quelque chose comme : "Le paiement de 120,00 $ le 03-15 apparaît sur le relevé bancaire mais n'est pas dans le grand livre (écriture manquante possible)."

Expliquer les différences : Les LLM peuvent également décrire les différences en langage clair. Si une transaction a un montant ou une date différente entre le grand livre et le relevé (peut-être en raison d'une faute de frappe ou d'une différence de synchronisation), le LLM peut signaler : "La transaction X a 105 $dans le grand livre contre 150$ sur le relevé bancaire – ceux-ci peuvent se référer au même élément avec un écart de montant." Cette explication naturelle peut vous guider directement vers le problème à résoudre, au lieu de balayer manuellement les lignes de chiffres.

Automatiser les flux de travail de rapprochement : En pratique, vous pouvez utiliser la fonctionnalité d'analyse avancée des données de ChatGPT (anciennement Code Interpreter) : téléchargez votre CSV de relevé et peut-être votre exportation de grand livre, et laissez-le les vérifier croisés de manière programmatique. Il existe également des plugins et des outils émergents axés sur le rapprochement. Par exemple, certains ont démontré que ChatGPT préparait des rapports de rapprochement et suggérait même d'ajuster les écritures de journal pour équilibrer les livres. Bien qu'il s'agisse d'expériences à un stade précoce, elles indiquent un avenir où une grande partie du travail de base dans le rapprochement (comparaisons, mise en évidence des différences) est déchargée à une IA, et le comptable humain examine et approuve simplement les ajustements.

Il est important de maintenir le contrôle et la sécurité lors de l'utilisation de LLM pour le rapprochement, en particulier avec des données financières sensibles. Si vous utilisez des modèles basés sur le cloud, assurez-vous qu'aucun numéro de compte ou identifiant personnel n'est partagé, ou utilisez des données anonymisées. Une alternative consiste à exécuter un LLM local (discuté ci-dessous) afin que les données ne quittent jamais votre environnement.

Méthodes de mise en œuvre : API, flux de travail et outils

Comment peut-on intégrer pratiquement les LLM dans un flux de travail basé sur Beancount ? Il existe plusieurs approches, allant des simples interactions de copier-coller avec ChatGPT à la création de pipelines automatisés personnalisés :

• Invite manuelle (interface utilisateur ChatGPT) : La méthode la plus accessible consiste à utiliser ChatGPT (ou une autre interface LLM) de manière interactive. Par exemple, copiez un lot de transactions non catégorisées et invitez le modèle pour les catégories. Ou collez un extrait d'un relevé bancaire et demandez la conversion Beancount. Cela ne nécessite aucun codage – comme en témoignent de nombreux utilisateurs qui décrivent simplement leur problème à ChatGPT et obtiennent des résultats utilisables. L'inconvénient est que c'est un peu ad hoc et que vous devez vous assurer que le modèle est bien guidé à chaque fois.

• API et scripts : Pour un flux de travail plus reproductible, vous pouvez utiliser une API (telle que l'API d'OpenAI pour GPT-4) pour traiter les transactions. Cela pourrait être fait dans un script Python qui lit les nouvelles transactions et appelle l'API pour obtenir une suggestion de catégorie ou une écriture complète. Vous pouvez intégrer cela à votre pipeline d'importation. Par exemple, la configuration de Beanborg permet d'activer les suggestions ChatGPT en définissant use_llm: true et en fournissant une clé API. Ensuite, chaque transaction importée reçoit une prédiction de catégorie supplémentaire de GPT à côté de la prédiction basée sur des règles ou ML, que vous pouvez examiner.

• Plugins et extensions : Au fur et à mesure que les LLM gagnent en popularité, nous pouvons nous attendre à ce que des plugins pour Beancount ou son interface Web Fava apparaissent. Ceux-ci pourraient ajouter un bouton "Demander à l'IA" aux transactions. Bien qu'au moment de la rédaction de cet article, il n'y ait pas de plugin AI Beancount officiel, l'intérêt de la communauté grandit. En fait, le créateur de Beancount a noté que l'idée d'une bibliothèque d'invites LLM pour Beancount semblait amusante, et les membres de la communauté expérimentent des "bots comptables LLM" et l'ingénierie d'invites pour les tâches comptables. Gardez un œil sur les forums Beancount et les problèmes GitHub pour de telles intégrations.

• Bibliothèques open source : Au-delà de Beanborg, d'autres outils connexes incluent smart_importer (un plugin Beancount où vous pouvez écrire une fonction Python ou même utiliser l'apprentissage automatique simple pour classer les transactions lors de l'importation). Bien qu'il ne s'agisse pas d'un LLM, il se marie bien avec l'utilisation de LLM : vous pouvez utiliser un LLM pour générer rapidement des données ou des règles d'entraînement, puis laisser smart_importer les appliquer. Il y a également un intérêt pour les outils comme Llamafile (un LLM local open source pour les tâches de données) utilisés pour analyser et convertir les données financières, et les projets comme Actual ou Paisa dans l'espace de comptabilité en texte brut (bien que ceux-ci soient plus axés sur la fourniture d'une interface utilisateur, pas l'IA). Le paysage évolue rapidement, et il est probable que davantage de projets de recherche et de code open source émergeront qui ciblent spécifiquement l'automatisation de la comptabilité avec les LLM. Par exemple, un article de 2024 a introduit une méthode pour utiliser des invites de langage spécifiques au domaine (règles de syntaxe Beancount) pour évaluer et améliorer la sortie LLM pour la comptabilité – une telle recherche pourrait conduire à des bibliothèques qui aident un LLM à adhérer plus strictement aux règles comptables.

• Flux de travail d'IA hybride : Vous pouvez combiner les LLM avec d'autres IA/automatisation. Par exemple, utilisez l'OCR pour obtenir du texte à partir des reçus, puis alimentez cela à un LLM pour la génération d'entrées. Ou utilisez un modèle ML de détection d'anomalies pour signaler les valeurs aberrantes, puis demandez à un LLM d'expliquer ces valeurs aberrantes. Les pièces peuvent être connectées via des scripts ou des plateformes d'automatisation (comme l'utilisation de Zapier ou d'un code personnalisé pour envoyer de nouvelles transactions à un service d'IA et stocker la réponse).

Lors de la mise en œuvre, tenez compte des coûts et des limites de débit si vous utilisez une API payante, en particulier pour les grands livres (bien que la catégorisation d'une seule transaction coûte très peu de jetons). De plus, incorporez la gestion des erreurs – par exemple, si l'IA renvoie un nom de compte invalide ou une entrée malformée, prévoyez des solutions de repli ou des étapes de révision manuelle.

Outils, bibliothèques et recherches existants

• Beanborg – Comme indiqué, un importateur de transactions automatisé pour Beancount qui intègre des règles, ML et ChatGPT pour la catégorisation. Il est open source et peut servir de modèle pour la construction de vos propres flux de travail d'importation assistés par l'IA.

• smart_importer – Un plugin pour Beancount qui vous permet d'écrire une logique Python pour classer ou même corriger automatiquement les transactions lors de l'importation. Certains utilisateurs ont utilisé GPT pour aider à créer ces règles ou pour pré-classifier les données que smart_importer utilise ensuite.

• Ingénierie d'invites Beancount (communauté) – Il existe des explorations communautaires en cours dans les forums (r/plaintextaccounting de Reddit, groupe Google Beancount) sur l'utilisation des LLM. Par exemple, un utilisateur a partagé des techniques d'invite pour que GPT-4 sorte correctement les écritures Beancount en lui rappelant explicitement le format et en utilisant un raisonnement étape par étape. Un autre gist GitHub ouvert fournit une recette pour utiliser GPT-4 ou Claude pour générer une fonction Python qui catégorise les transactions par mots-clés. Ces expériences communautaires sont des ressources précieuses pour apprendre les stratégies d'invite.

• Recherche LLM financière – Au-delà des scripts pratiques, les articles de recherche (comme "Evaluating Financial Literacy of LLMs through DSLs for Plain Text Accounting", FinNLP 2025) examinent directement la capacité des LLM dans la comptabilité en partie double. Ils mettent souvent en open source leurs invites ou leurs ensembles de données, qui pourraient être réutilisés pour affiner ou donner des instructions aux modèles pour une meilleure précision. Il existe également des travaux sur l'utilisation d'intégrations LLM pour la détection d'anomalies dans la finance et sur les LLM spécialisés axés sur la finance qui pourraient traiter les requêtes comptables de manière plus fiable. Bien qu'il ne s'agisse pas d'outils plug-and-play, ils indiquent la direction des améliorations futures.

• Plugins ChatGPT et SaaS associés – Quelques services et plugins tiers visent à intégrer ChatGPT avec les logiciels de comptabilité (QuickBooks, Xero, etc.). Par exemple, certains plugins prétendent "signaler visuellement les écarts" dans QuickBooks via ChatGPT. Pour Beancount (étant basé sur des fichiers et ouvert), de tels plugins n'existent pas encore, mais une combinaison d'une interface conviviale pour l'IA comme Fava avec un LLM en coulisses pourrait apparaître. Les passionnés de l'open source pourraient créer une extension Fava qui envoie des requêtes à un LLM (par exemple, un onglet Fava où vous pouvez poser des questions sur votre grand livre en langage naturel).

En résumé, un mélange de scripts communautaires, d'outils dédiés comme Beanborg et de recherches de pointe repousse les limites de la façon dont les LLM peuvent aider à la comptabilité en texte brut. Même si une solution prête à l'emploi parfaite n'est pas disponible pour chaque tâche, les éléments de base et les exemples sont disponibles pour que les utilisateurs techniques assemblent leur propre système de comptabilité augmenté par l'IA.

Opportunités et limites des LLM dans les flux de travail Beancount

Les LLM offrent des opportunités intéressantes pour les utilisateurs de Beancount :

• Gains d'efficacité spectaculaires : Ils peuvent réduire l'effort manuel pour la catégorisation et la saisie des transactions. Les tâches qui nécessitaient auparavant l'écriture de code ou de règles personnalisés peuvent souvent être accomplies en demandant simplement à l'IA de le faire. Cela abaisse la barrière pour les non-programmeurs pour automatiser leur comptabilité ("tout le monde peut être un développeur maintenant" en utilisant ChatGPT). Les propriétaires d'entreprises peuvent se concentrer davantage sur l'examen des informations financières plutôt que sur la saisie des données.

• Apprentissage adaptatif : Contrairement aux règles rigides, un LLM peut généraliser et gérer les cas limites. Si vous commencez à dépenser dans une nouvelle catégorie, l'IA pourrait la gérer avec élégance par analogie avec les catégories connues. De plus, si elle est correctement intégrée, elle pourrait apprendre des corrections – par exemple, si vous remplacez une suggestion, cette information pourrait être utilisée pour affiner les sorties futures (soit manuellement, soit via une boucle de rétroaction dans des outils comme Beanborg). Cela s'apparente à la façon dont on pourrait former un assistant au fil du temps.

• Interaction naturelle : Les LLM comprennent le langage courant, ce qui permet d'avoir des interfaces conversationnelles pour la comptabilité. Imaginez demander : "Quel était mon total de dépenses en café ce mois-ci ?" et obtenir une réponse ou même une requête Beancount construite pour vous. Bien que notre objectif ait été l'automatisation, la capacité de requête est un autre avantage – ChatGPT peut analyser votre question et, si elle a accès aux données du grand livre, formuler le résultat. Cela pourrait augmenter les rapports Beancount en permettant des questions-réponses ad hoc en anglais simple.

Cependant, il y a d'importantes limites et préoccupations à prendre en compte :

• Précision et fiabilité : Les LLM semblent confiants, mais ils peuvent produire une sortie incorrecte s'ils comprennent mal la tâche ou manquent de contraintes appropriées. En comptabilité, une seule erreur de classification ou un seul déséquilibre peut fausser les rapports. La recherche susmentionnée a révélé que sans une invite prudente, très peu de transactions générées par LLM étaient entièrement correctes. Même lorsque la syntaxe est correcte, la catégorie choisie peut être discutable. Ainsi, les suggestions de l'IA doivent être examinées par un comptable humain, en particulier dans les livres critiques. Le mantra devrait être "faire confiance, mais vérifier". Utilisez toujours la validation de Beancount (par exemple, bean-check pour les erreurs d'équilibre/syntaxe) sur les écritures générées par l'IA.

• Confidentialité et sécurité : Les données financières sont sensibles. De nombreuses solutions LLM impliquent l'envoi de données à des serveurs externes (OpenAI, etc.). Comme l'a souligné un utilisateur, "ChatGPT pourrait être un excellent classificateur de comptes... Le seul problème est la confidentialité." Le partage de transactions bancaires avec un service d'IA tiers peut violer les politiques ou réglementations de confidentialité, et il existe un risque de fuites de données. En fait, des cas d'exposition accidentelle de données via l'IA cloud ont été signalés. Pour atténuer ce problème, les options incluent : l'utilisation de données anonymisées (par exemple, remplacez les vrais noms par des espaces réservés lorsque vous demandez à l'IA), l'exécution de LLM localement (il existe des modèles open source que vous pouvez héberger qui, bien que n'étant pas aussi puissants que GPT-4, peuvent gérer des tâches plus simples), ou l'utilisation d'une approche hybride (effectuez le traitement initial localement, et peut-être n'envoyez que des résumés de haut niveau à une API). Assurez-vous toujours de la conformité à toutes les exigences de protection des données pertinentes pour votre entreprise.

• Coût et performances : L'utilisation d'un modèle de pointe comme GPT-4 via l'API coûte de l'argent par jeton. Pour les invites occasionnelles, c'est négligeable, mais si vous vouliez classer des milliers de transactions, le coût s'additionne. Il y a aussi la latence – une grande invite avec de nombreuses transactions peut prendre un certain temps à traiter. Les modèles plus petits affinés ou les LLM open source peuvent être moins chers/plus rapides, mais peuvent nécessiter plus de configuration et peuvent ne pas atteindre la même précision sans affinage sur vos données. C'est un compromis entre la commodité (l'IA cloud qui "fonctionne tout simplement") et le contrôle (l'IA locale que vous gérez).

• Surapprentissage ou incohérence : Les LLM n'ont pas une notion inhérente de votre plan comptable spécifique à moins que vous n'intégreriez ces informations dans l'invite. Ils pourraient inventer des noms de compte qui n'existent pas dans votre grand livre (comme l'exemple précédent, suggérant un nouveau sous-compte pour "Support pour ordinateur portable" alors que vous auriez pu le préférer sous un compte général Fournitures de bureau). Garder les suggestions de l'IA en ligne avec vos comptes établis peut nécessiter de fournir une liste de comptes valides comme contexte ou de faire un post-traitement pour mapper ses suggestions au compte existant le plus proche. De même, si deux formulations différentes sont utilisées, le LLM peut donner des sorties incohérentes. L'établissement d'une méthode d'invite standardisée et éventuellement d'un "guide de style IA" pour vos comptes peut aider à maintenir la cohérence.

• Portée de la compréhension : Bien que les LLM soient excellents avec le texte, ils ne font pas de calculs avec une précision absolue. Par exemple, demander à un LLM de calculer des ratios financiers ou de faire des sommes peut entraîner des erreurs en raison de la façon dont ils gèrent les nombres (ce ne sont pas des calculateurs par nature). Dans le contexte de Beancount, cela signifie qu'ils ne sont peut-être pas les meilleurs pour les tâches comme s'assurer que tous les montants d'une transaction complexe à plusieurs écritures s'additionnent correctement (bien qu'ils le puissent généralement, l'arithmétique simple est à portée de main, mais des erreurs sont possibles). Il est sage de laisser Beancount lui-même faire le gros du travail mathématique (ou de vérifier les totaux) plutôt que de s'appuyer sur l'arithmétique de l'IA.

Malgré ces limites, la trajectoire se dirige clairement vers des assistants IA plus sophistiqués et fiables en comptabilité. La clé est d'utiliser les LLM comme assistants, pas comme des comptables autonomes. Ils excellent dans la réduction de la corvée – par exemple, en suggérant des catégorisations probables (en économisant votre énergie cognitive) et en rédigeant des écritures ou des explications. Vous restez le décideur qui examine et finalise ce qui entre dans les livres. Comme l'a dit un comptable, "ChatGPT est loin d'être parfait... mais il n'a jamais été aussi facile d'écrire des scripts sans avoir à apprendre la programmation" – le même sentiment s'applique aux tâches de comptabilité.

Conclusion

Les grands modèles de langage se révèlent être de précieux alliés pour ceux qui pratiquent la comptabilité en texte brut avec Beancount. Ils comblent le fossé entre les