Copilot Comptable
Assistant IA de bout en bout pour l'automatisation comptable des fiduciaires suisses.
Demo privée
Ce projet personnel est confidentiel. Les captures d'écran ci-dessus sont partagées avec l'accord du client.
// vue recruteur
Projet co-construit en troc avec un ami développeur frontend autour d'un besoin marché clairement identifié : les fiduciaires suisses passent encore des heures par jour à classer, trier, lire et retaper leurs documents comptables, et à répondre manuellement à chaque email — sans pouvoir s'appuyer sur les SaaS IA américains pour cause de FADP. Backend, moteur IA et déploiement portés de bout en bout, avec une fiduciaire partenaire en pilote et une ambition SaaS multi-tenant à la clé.
- ▸Tri, classification, lecture et extraction automatiques des informations clés sur 9 types de documents — fini les heures passées chaque jour à classer et retaper à la main ce que recevait la fiduciaire
- ▸Réponse aux emails clients entièrement automatisée : l'IA lit tout l'historique du fil et l'ensemble des pièces jointes pour générer accusés, relances et rapports d'erreur — fini les réponses tapées une par une
- ▸Plusieurs heures de saisie manuelle économisées chaque jour pour les comptables de la fiduciaire pilote
- ▸Choix d'une IA souveraine (Llama 3.2 Vision self-hosted sur OVH) pour cocher RGPD + FADP — argument décisif côté fiduciaire
- ▸Architecture, moteur IA et mise en production portés en autonomie, en lien direct avec le client partenaire
- ▸Pensé dès le départ comme un produit commercialisable : SaaS multi-tenant ou licence on-premise pour le marché romand et alémanique
L’histoire du projet
- Chapitre 01
Un troc entre développeurs
Projet mené en troc avec un ami développeur frontend, dans une double logique : enrichir nos portfolios respectifs avec un produit réel, et adresser un besoin marché clairement identifié côté fiduciaires suisses. Partage des rôles net — je prends l'architecture, le moteur IA, le backend et le déploiement ; il habille le tout d'une interface soignée. Chacun son terrain, un seul produit à l'arrivée.
- Chapitre 02
Le déclencheur
Une fiduciaire suisse partenaire passait plusieurs heures par jour à retaper manuellement des factures PDF dans Cresus. Les outils comptables suisses ne proposent quasiment aucune automatisation IA, et confier des données clients à un SaaS hors Europe était impensable côté conformité FADP.
- Chapitre 03
Les choix techniques
Plutôt qu'un appel OpenAI, j'ai choisi Llama 3.2 Vision self-hosted sur un serveur dédié OVH : données 100% en Europe, coût maîtrisé, aucune dépendance à un tiers. FastAPI async + Celery pour digérer les batchs jusqu'à 100 fichiers, Alembic pour des migrations sans downtime, chiffrement Fernet sur toutes les données sensibles.
- Chapitre 04
Les embûches
Premier obstacle : le modèle hallucinait les montants à cause du format suisse (apostrophe séparateur de milliers, TVA 8.1%/2.6%/3.8%, QR-factures). Solution : mode JSON strict + few-shot prompts spécialisés sur documents suisses. Deuxième obstacle : les threads Gmail/Outlook cachent parfois les pièces jointes dans des sous-messages — refonte complète du parser IMAP.
- Chapitre 05
La mise en production
Déploiement progressif plutôt qu'un big bang : d'abord la classification seule en lecture, puis l'envoi automatique d'accusés de réception, enfin l'export direct vers Cresus. Chaque étape validée par un comptable humain avant d'activer la suivante — zéro régression, confiance progressive.
- Chapitre 06
Et après ? Vers un SaaS
Au-delà de l'usage actuel, le produit répond à un besoin marché qui dépasse largement un seul client : aucune fiduciaire suisse ne propose aujourd'hui d'automatisation IA souveraine pour la saisie comptable. La suite logique — packager l'ensemble en SaaS multi-tenant (ou en licence on-premise pour les cabinets les plus exigeants côté données) et l'ouvrir à l'ensemble du marché romand et alémanique.
Après la mise en production
Monitoring & observabilité
Stack d'observabilité complète pour surveiller le pipeline IA et l'automatisation email en production, avec alerting sur les dérives du modèle vision et les erreurs OAuth2.
Stack
Métriques suivies
- ●Latence Ollama Vision (p50 / p95)
- ●Taux de classification correcte par type de document
- ●Files Celery en attente et temps de traitement par batch
- ●Taux d'erreur OAuth2 Gmail / Outlook / Bexio
- ●Stockage OVH Swift consommé
- ●Alertes Sentry sur hallucinations et timeouts LLM
Impact en production
Déployé en pilote chez une fiduciaire partenaire, le système absorbe désormais les tâches de saisie qui monopolisaient le quotidien des comptables.
- ▸Saisie manuelle remplacée sur les 9 types de documents les plus fréquents (factures, relevés, notes de frais, contrats…)
- ▸Accusés de réception et relances envoyés automatiquement — fin des oublis de suivi
- ▸Conformité FADP + RGPD maintenue : données chiffrées AES, hébergement européen, zéro API externe
- ▸Détection automatique des taux de TVA suisse (8.1% / 2.6% / 3.8%) — suppression des erreurs de saisie
- ▸Retour utilisateur : comptables recentrés sur le conseil client plutôt que la saisie répétitive
// résultats
// stack