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- Pennylane · export CSV
Le problème
Tickets froissés, PDF perdus dans les mails, factures de fournisseurs étrangers, notes de frais rendues en fin de mois : dans une petite entreprise, les justificatifs arrivent sous toutes les formes et finissent ressaisis à la main. Avec la généralisation de la facture électronique, une partie de ces documents arrivera déjà structurée ; l'app traite justement tout le reste.
Le parcours
1. Scanner
Photo avec détection des bords et redressement, import d'un PDF ou partage depuis une autre app.
2. Repérer
Fournisseur, numéro, dates, montants HT, TVA et TTC, taux de TVA et catégorie, extraits en quelques secondes.
3. Valider
Le document en haut, les champs en bas, chacun avec son niveau de confiance. On corrige si besoin.
4. Envoyer
Envoi vers Pennylane (fournisseur, facture, pièce jointe) ou export comptable, puis suivi dans l'historique.
Une IA encadrée
L'IA propose, l'utilisateur dispose. Chaque étape est conçue pour qu'une erreur soit vue avant d'arriver en comptabilité.
- Les PDF au format Factur-X sont lus directement, sans IA : leurs données sont déjà structurées et exactes.
- Pour le reste, un appel unique au modèle avec une sortie au format imposé : pas de texte libre à interpréter.
- Consigne stricte : une information absente reste vide, jamais devinée.
- Contrôles automatiques après l'IA : HT + TVA = TTC, taux de TVA, SIREN, doublons. Un champ incohérent n'est jamais affiché comme fiable.
- Validation humaine obligatoire avant tout envoi en comptabilité.
La page d'analyse
Les dépenses de la période en un coup d'œil, et un indicateur rare : la qualité de l'extraction, mesurée champ par champ sur les corrections des utilisateurs.
Dépenses
Par mois et par catégorie, avec la TVA déductible estimée.
Fournisseurs
Les principaux fournisseurs en montant et en nombre de pièces.
Traitement
Documents capturés, validés, envoyés, et délai médian entre la capture et l'envoi.
Qualité de l'IA
Part des champs justes sans correction, champs les plus corrigés, part Factur-X, IA ou saisie.
Comment on le construit
Analyse avant le code
Parcours, règles métier, modèle de données, sécurité et RGPD documentés avant le développement.
Qualité mesurée
Plus de 60 documents fictifs annotés pour mesurer l'extraction à chaque évolution.
Coûts maîtrisés
Coût de l'IA mesuré par document ; le modèle se choisit sur mesures, pas sur intuition.
Un usage de l'IA pour votre métier ?
Lecture de documents, tri, extraction, assistance : on cadre ce que l'IA peut vraiment faire chez vous, et ce qu'elle ne doit pas faire seule.