IA et comptabilité : tâches, outils, exemples et règles

Exemple 1 · Assistant

Proposer l’imputation de libellés de dépenses

Rôle : tu es comptable dans une PME française de services.
Contexte : voici des libellés de dépenses extraits d'un relevé, sans nom de personne :
- Abonnement mensuel logiciel de gestion de projet
- Réparation imprimante, intervention sur site
- Billet de train Paris-Lyon, rendez-vous client
- Cotisation annuelle organisation professionnelle
Tâche : propose pour chacun le compte du plan comptable général (numéro et intitulé) et le taux de TVA probable, dans un tableau.
Contraintes : signale les cas ambigus au lieu de trancher, et indique ce qu'il faudrait savoir pour décider.

Exemple 2 · Excel

Rapprochement bancaire, doublons et balance âgée

Une table Compta (Date, Montant) et une table Banque (Date, Montant) ; une table Achats (Fournisseur, NumFacture) ; une table Clients (Echeance, Solde) ; la date d’arrêté en H1. En Excel français, dans chaque table :

Rapprochement  =SI(NB.SI.ENS(Banque[Montant];[@Montant];Banque[Date];">="&[@Date]-3;Banque[Date];"<="&[@Date]+3)>0;"Rapproché";"À examiner")
Doublon        =SI(NB.SI.ENS(Achats[Fournisseur];[@Fournisseur];Achats[NumFacture];[@NumFacture])>1;"Doublon possible";"")
Ancienneté     =SI([@Echeance]>=$H$1;"Non échu";SI($H$1-[@Echeance]<=30;"1 à 30 j";SI($H$1-[@Echeance]<=60;"31 à 60 j";"Plus de 60 j")))

Un tableau croisé sur la colonne Ancienneté donne la balance âgée. Demande à l’assistant : « Écris la formule Excel en français qui indique si une écriture de la table Compta a un mouvement de même montant dans la table Banque, à trois jours près. Explique chaque argument. »

Exemple 3 · Python dans Excel

Analyser le fichier des écritures comptables (FEC)

Importez le FEC avec Power Query (séparateur tabulation ou barre verticale, montants convertis en nombres) dans une table FEC. Dans une cellule, tapez =PY( puis :

df = xl("FEC[#All]", headers=True)
df["EcritureDate"] = pd.to_datetime(df["EcritureDate"].astype(str), format="%Y%m%d")
eq = df.groupby(["JournalCode", "EcritureNum"])[["Debit", "Credit"]].sum()
desequilibrees = eq[(eq["Debit"] - eq["Credit"]).abs() > 0.01]
week_end = df[df["EcritureDate"].dt.dayofweek >= 5]
ronds = df[(df["Debit"] >= 10000) & (df["Debit"] % 1000 == 0)]
charges_crediteurs = df[df["CompteNum"].astype(str).str.startswith("6")].groupby("CompteNum")[["Debit", "Credit"]].sum().query("Credit > Debit")
pd.DataFrame({"Contrôle": ["Écritures déséquilibrées", "Écritures un week-end", "Montants ronds ≥ 10 000 €", "Comptes de charges créditeurs"],
              "Nombre": [len(desequilibrees), len(week_end), len(ronds), len(charges_crediteurs)]})

Le résultat est un tableau de synthèse ; affichez ensuite chaque liste (par exemple week_end) dans une autre cellule pour l’examiner.

Exemple 4 · Power BI

Les mesures DAX du suivi des encaissements

Encours clients = SUM ( Clients[Solde] )
CA TTC = SUM ( Ventes[MontantTTC] )
CA TTC 12 mois =
CALCULATE ( [CA TTC], DATESINPERIOD ( 'Date'[Date], MAX ( 'Date'[Date] ), -12, MONTH ) )
Délai de paiement clients (jours) = DIVIDE ( [Encours clients], [CA TTC 12 mois] ) * 365
Retard plus de 60 jours = CALCULATE ( [Encours clients], Clients[JoursRetard] > 60 )
Part en retard = DIVIDE ( [Retard plus de 60 jours], [Encours clients] )

Avec Copilot dans Power BI, demandez « décris la mesure Délai de paiement clients » pour documenter le modèle. Les fonctions d’intelligence temporelle supposent une table de dates marquée comme telle.

Exemple 5 · Power Automate

Un circuit de notes de frais, et la liste hebdomadaire des relances

1. Déclencheur SharePoint « Lorsqu’un fichier est créé (propriétés uniquement) », sur une bibliothèque où chaque salarié dépose ses reçus.
2. Action AI Builder de traitement des reçus, avec le contenu du fichier : elle renvoie le commerçant, la date, le total et le détail des taxes.
3. Condition : total supérieur au plafond de la politique, date de plus de trois mois, ou reçu illisible : passage en contrôle manuel.
4. Approbation « Démarrer et attendre une approbation », adressée au responsable.
5. Enregistrement dans une liste SharePoint : données extraites, lien vers le reçu, valideur, date. C’est votre piste d’audit ; le reçu est conservé.

Un second flux : un déclencheur « Périodicité » chaque lundi, l’action Excel « Lister les lignes présentes dans un tableau » filtrée sur les factures échues, puis un courriel au comptable avec la liste et un brouillon de relance par client. Aucune relance ne part automatiquement.

Exemple 6 · Google Sheets

Catégoriser des libellés bancaires avec la fonction =AI

=AI("Classe ce libellé de relevé bancaire dans une seule catégorie : Fournisseurs, Salaires et charges sociales, Impôts et taxes, Frais bancaires, Encaissements clients, Autre. Réponds par la catégorie seule."; A2)

Recopiez la formule sur la colonne, puis faites un tableau croisé par catégorie et par mois : vous obtenez une première vue de la trésorerie. Corrigez les erreurs dans une colonne de contrôle et comptez-les.

Exemple 7 · Google AI Studio

Prototyper un « calendrier facture électronique » pour vos clients

Une application qui ne demande aucune donnée confidentielle : en mode Build, décrivez-la ainsi :

Crée une application web en français pour des dirigeants de PME. L'utilisateur indique la taille de son entreprise (microentreprise, PME, ETI, grande entreprise) et s'il a déjà choisi une plateforme agréée. L'application affiche ses dates : réception obligatoire depuis le 1er septembre 2026 pour toutes les entreprises ; émission au 1er septembre 2026 pour les ETI et grandes entreprises, au 1er septembre 2027 pour les PME et microentreprises. Elle affiche ensuite une liste de contrôle en six étapes et un rappel des sanctions (50 € par facture non émise sous forme électronique, plafond de 15 000 € par an). Ajoute la mention : « Information générale, vérifiez sur impots.gouv.fr ».