Cabinets d’expertise comptable, DAF, éditeurs de logiciels comptables et ERP : nous développons les agents IA qui lisent vos pièces comptables, alimentent vos écritures et détectent les anomalies avant la clôture, sans démo qui s’arrête au stade du POC.
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Du cabinet qui traite des centaines de dossiers clients à l’éditeur qui veut enrichir son produit d’une brique IA, nous construisons des IA calibrées sur votre volume réel et vos contraintes (pas des prototypes qui restent au tiroir). 90 % de nos projets atteignent la production, contre 20 % en moyenne sur le marché.
Les acteurs de la comptabilité que nous accompagnons
Cabinets d’expertise comptable
Besoin n°1 : réduire le temps passé sur la saisie et la vérification manuelle, sans perdre en fiabilité sur les dossiers clients.
Ce que nous faisons :
- Détection d’anomalies sur les transactions bancaires, pour prédire si une opération est suspecte et alerter l’expert-comptable qui vérifie ensuite (voir le cas client ci-dessous)
- Extraction automatique des données de tickets de caisse et de factures, avec complétion automatique dans votre logiciel comptable ou votre ERP, sans ressaisie manuelle
- Classification et rapprochement automatique des pièces justificatives avec les écritures correspondantes
DAF et services comptables internes (PME, ETI)
Besoin n°1 : fiabiliser et accélérer la clôture comptable, sans mobiliser une équipe entière sur des tâches répétitives.
Ce que nous faisons :
- Rapprochement bancaire automatisé entre relevés et écritures comptables
- Extraction automatique des données de factures fournisseurs et de notes de frais, avec complétion automatique dans votre ERP
- Contrôles de cohérence et alertes sur incohérences avant clôture, plutôt qu’une détection après coup
Éditeurs de logiciels comptables et ERP
Besoin n°1 : enrichir leur produit de capacités IA (extraction documentaire, détection d’anomalies) sans construire cette brique en interne.
Ce que nous faisons :
- Intégration API-first de modules d’extraction documentaire et de détection d’anomalies dans votre produit existant
- Architecture LLM pensée pour maîtriser les coûts d’inférence à l’échelle (choix de modèle, calculateur de coûts dédié)
- Développement d’agents IA sur-mesure, du prototype à la mise en production
Ils nous font confiance en comptabilité
Dougs — détection d’anomalies comptables.
Le cabinet d’expertise comptable en ligne Dougs a fait appel à IALab pour développer un outil de détection d’anomalies. L’objectif : prédire si une transaction bancaire était suspecte et alerter un expert-comptable, qui vérifie ensuite la validité de la transaction.
Nous avons développé plusieurs algorithmes en commençant par des règles métiers, puis en appliquant du Machine Learning et du Deep Learning pour améliorer la qualité de ces règles.
Questions fréquentes sur l’IA en comptabilité
Travaillez-vous avec des cabinets d’expertise comptable, des DAF ou des éditeurs de logiciels ?
Les trois. Nous adaptons notre approche à votre contexte : automatisation ciblée sur des tâches répétitives pour un cabinet, connexion à un ERP existant pour un DAF, intégration API pour un éditeur qui veut enrichir son produit.
Comment garantissez-vous la fiabilité d’une extraction automatique face à une saisie manuelle ?
Nous évaluons chaque modèle sur vos données réelles avant mise en production, avec une comparaison systématique à une baseline (saisie manuelle ou règles métiers existantes). Un contrôle de cohérence et un circuit de vérification humaine restent en place sur les cas à faible confiance, plutôt qu’une automatisation intégrale non supervisée.
Comment garantissez-vous la confidentialité de nos données comptables et bancaires ?
Hébergement en France ou en UE selon votre choix, minimisation des données, traçabilité des traitements : ces exigences sont intégrées comme des paramètres du projet dès le cadrage, pas comme une vérification après coup.
Pouvez-vous connecter votre IA à notre ERP ou logiciel comptable existant ?
Oui, c’est notre approche par défaut : une API qui s’intègre à votre système existant plutôt qu’un outil parallèle à maintenir. Mode synchrone pour un traitement au fil de l’eau (facture reçue, ticket scanné), mode batch pour traiter un stock de pièces existant.
Combien de temps pour déployer un premier cas d’usage ?
Un premier agent opérationnel se livre en 6 à 12 semaines selon la complexité, en commençant toujours par un cas d’usage prioritaire évalué sur vos données réelles.
Quel est le budget d’un projet IA comptabilité ?
Un diagnostic de 4 semaines, éligible au financement BPI, permet de chiffrer précisément vos cas d’usage avant tout engagement de développement. Voir le Diagnostic Data IA →
Digitalisez vos pièces comptables et vos écritures
Une équipe qui a déjà construit un outil de détection d’anomalies pour un cabinet d’expertise comptable en ligne (pas seulement fait une démonstration).