Mon métier, c'est d'automatiser ce qui peut l'être. Chez mes clients, en général. Pendant longtemps, ma propre comptabilité est restée l'exception : chaque début de mois, le même rituel. Le relevé bancaire, la saisie dans Dolibarr, la TVA, les déclarations, le pointage... Le cordonnier mal chaussé, en somme.
Alors je m'y suis mis. Aujourd'hui, ma clôture mensuelle tient en neuf workflows n8n, un peu d'IA bien placée et trois validations humaines. Je vous raconte comment c'est construit, ce que l'IA fait, et surtout ce qu'elle ne fait pas. Captures à l'appui !
Et surtout, je vous montre l'étape la plus importante de toute la chaîne : un contrôle complet de la comptabilité, vu par un expert-comptable, où l'IA joue l'auditeur et retrouve l'origine des écarts.
Toutes les données comptables affichées dans cet article (montants, comptes, dates, numéros de pièces) sont fictives.
Le point de départ
Chaque mois, il y a un relevé bancaire en PDF, une déclaration de TVA (la fameuse CA3) et une déclaration URSSAF. Entre le relevé et les déclarations, une bonne dizaine d'opérations à enchaîner sans se tromper. C'est exactement le genre de travail qu'on peut confier à une machine... à condition de choisir la bonne.
Les outils
Rien d'exotique, et presque tout est auto-hébergé sur mon propre serveur :
- Dolibarr : l'ERP open source qui tient ma facturation et ma comptabilité. C'est là que finissent toutes les écritures.
- n8n : l'outil d'automatisation qui orchestre toute la chaîne. Chaque étape de la clôture est un workflow.
- Nextcloud : mon cloud privé, où je range les relevés, les justificatifs de dépenses et les déclarations. Les workflows viennent y chercher leurs documents.
- MariaDB : la base de données de Dolibarr, que les workflows interrogent directement pour les contrôles.
- OpenAI : les modèles d'IA appelés par n8n pour lire, classer et expliquer.
- Gmail : chaque étape m'y envoie son mail récapitulatif.
- Claude : l'assistant d'Anthropic, qui m'a aidé à écrire les workflows et qui, aujourd'hui, pilote la clôture avec moi.
Pourquoi n8n, et pas "juste de l'IA"
La tentation du moment, c'est de tout donner à un assistant et de lui demander de "faire la compta". Soyons honnêtes : c'est une mauvaise idée. Un modèle de langage ne donne pas forcément la même réponse deux fois de suite. Et en comptabilité, une écriture n'est pas une proposition : elle est juste, ou elle est fausse.
J'ai donc posé une règle simple : tout ce qui écrit dans la comptabilité est déterministe. Ce sont des requêtes SQL, des calculs et des contrôles écrits noir sur blanc dans des workflows n8n, hébergés sur mon propre serveur. Même relevé en entrée, mêmes écritures en sortie. Chaque exécution est enregistrée, et chaque nœud peut être ouvert pour voir ce qui est entré et ce qui est sorti.
Où l'IA a sa place
L'IA n'est pas absente pour autant. Elle intervient là où elle est vraiment bonne : lire, classer et expliquer.
- Lire le relevé : le texte du PDF est extrait de façon déterministe (avec
pdftotext, qui respecte les colonnes débit et crédit), puis un modèle d'OpenAI classe chaque opération : paiement client, cotisation URSSAF, abonnement, note de frais... - Rapprocher les justificatifs : retrouver la facture qui correspond à une dépense, pour récupérer la bonne TVA.
- Relire mes déclarations : les montants de la déclaration de TVA déposée sont lus dans le PDF pour passer les écritures de TVA du mois.
- Expliquer les écarts : quand un compte ne tombe pas juste, l'IA cherche pourquoi, comme le ferait un auditeur.
Mais l'IA propose, et le code vérifie. Le solde initial plus les mouvements doit retomber sur le solde final du relevé, au centime près. Une pièce comptable doit être équilibrée. Si un contrôle ne passe pas, l'étape n'écrit rien et le mail arrive avec "ERREUR" dans le sujet.
La chaîne, palier par palier
La clôture d'un mois est découpée en neuf étapes, regroupées en trois paliers. À la fin de chaque palier, je relis les mails récapitulatifs et je valide avant de continuer.
Étape 0 : configurer le projet
Avant la première clôture, il y a une étape de configuration. Un workflow "0. Config" centralise tous les paramètres communs : la base Dolibarr et son adresse, le compte bancaire, le journal de banque, l'identifiant Dolibarr utilisé par les workflows, les types de charges (URSSAF, CFE), les dossiers Nextcloud des relevés et des déclarations, le dossier des sauvegardes, le modèle d'IA et ses seuils de confiance, l'adresse qui reçoit les mails, la période à traiter et le mode simulation.
Les autres workflows commencent tous par lire cette configuration. Le jour où je voudrai brancher la chaîne sur une autre entreprise, c'est le seul endroit à modifier.
Palier 1 : lire le relevé
Le premier workflow entretient une base d'apprentissage à partir des relevés et des écritures des mois précédents. Le second lit le nouveau relevé, classe les opérations et prépare un fichier pour Dolibarr. Rien n'est encore écrit en comptabilité : c'est le moment de vérifier que chaque ligne a été bien comprise.
Palier 2 : passer les écritures
Les paiements sont créés dans Dolibarr avec leurs justificatifs, transférés en comptabilité, puis la TVA de chaque dépense est ventilée. Le dernier workflow du palier me prépare ce que je dois déclarer : le chiffre d'affaires pour l'URSSAF, et les lignes de la CA3 dans l'ordre exact du formulaire des impôts, y compris le crédit de TVA à reporter du mois précédent.
Les déclarations, je les fais moi-même. C'est volontaire : la machine me prépare les chiffres, mais c'est moi qui signe. Une fois déposées, les PDF vont dans Nextcloud, où la suite de la chaîne viendra les chercher.
Palier 3 : contrôler et clôturer
Le workflow suivant relit la déclaration déposée et passe les écritures de TVA du mois. Vient ensuite le contrôle complet, puis le rapprochement bancaire, qui pointe chaque ligne du mois sur le relevé et joint le PDF dans Dolibarr.
Un mail après chaque étape, que je contrôle
C'est le cœur du système. Chaque workflow se termine par un mail récapitulatif : ce qui a été lu, ce qui a été écrit, les contrôles passés et ceux qui ont échoué, avec un code couleur. Vert, tout va bien. Orange, un point d'attention. Rouge, l'étape s'est arrêtée sans rien écrire.
Je lis ces mails avant de lancer la suite. C'est là que je repère, le cas échéant, une opération mal classée, un justificatif qui manque ou une facture oubliée. Rien ne s'enchaîne tout seul d'un palier à l'autre, et chaque mail se termine par l'étape à lancer ensuite, ce qui évite de se perdre d'un mois sur l'autre. Au passage, j'ai une trace écrite de chaque clôture dans ma boîte.
Des garde-fous partout
Automatiser sa comptabilité, c'est bien. Ne pas la casser en relançant un workflow par erreur, c'est mieux. J'ai donc ajouté plusieurs sécurités :
- Un journal de clôture : chaque étape note qu'elle a été faite pour le mois. Si on la relance, elle s'arrête en erreur. Et elle refuse de démarrer tant que l'étape précédente n'est pas faite.
- Un mode simulation : les étapes de clôture qui écrivent peuvent tourner à blanc, et envoyer leur mail sans rien modifier. C'est comme ça que toute la chaîne a été mise au point.
- Des sauvegardes : la base est sauvegardée avant les écritures, et un workflow dédié sait la restaurer, en remettant le journal de clôture dans le bon état.
Le contrôle complet, vu par un expert-comptable
C'est l'étape la plus importante de toute la chaîne, et celle dont je suis le plus content. Avant le rapprochement bancaire, un workflow passe toute la comptabilité du mois au crible, comme le ferait un expert-comptable avant de signer :
- La banque : le relevé est présent, les soldes de début et de fin sont identiques entre le relevé et Dolibarr, chaque opération est retrouvée.
- Les écritures : les pièces sont équilibrées, sur des comptes du plan comptable, sans compte d'attente ni doublon.
- La TVA : chaque TVA récupérée a son justificatif, et la déclaration déposée correspond à la comptabilité, ligne par ligne.
- Les déclarations : les PDF URSSAF et TVA du mois sont bien rangés dans Nextcloud.
- Les factures : celles qui ont été réglées sont marquées payées, celles en retard sont signalées.
- Le journal de clôture : toutes les étapes précédentes du mois sont faites.
Tant que ce contrôle n'est pas au vert, le rapprochement bancaire refuse de démarrer.
C'est le filet de sécurité de toute la chaîne : une compta automatisée ne vaut que si on peut prouver, chaque mois, qu'elle est juste.
Pour les écarts, il fait travailler l'IA à la manière d'un audit. La première fois que je l'ai lancé, il a trouvé un écart sur mon compte de TVA à décaisser. Aucune idée d'où il sortait. Je soupçonnais un vieux solde de départ, sans plus.
L'audit a reconstitué toute la chaîne de mes déclarations depuis le début de la comptabilité, et a trouvé deux causes :
- Une dette oubliée : la TVA du dernier mois avant le démarrage de ma comptabilité dans Dolibarr, payée le mois suivant. Elle n'avait pas été reprise à l'ouverture : le paiement existait, pas la dette.
- Un crédit oublié : un crédit de TVA que j'avais oublié de reporter sur une ancienne déclaration. Autrement dit, de la TVA payée en trop.
Le point important, c'est que l'IA ne se contente pas d'une intuition. Un calcul déterministe refait le rapprochement du compte, ligne par ligne, et l'écart restant doit tomber à zéro. Ici, il tombe à zéro. J'ai passé l'écriture de régularisation pour la dette, et il me reste à décider quoi faire du crédit.
Les points connus sont gérés aussi : une facture dont je sais que le client ne pourra pas la régler tout de suite apparaît comme une information, pas comme une alerte. Le contrôle ne crie pas au loup tous les mois.
Et maintenant, je fais ma compta en discutant avec Claude
Dernière brique, toute récente : je ne lance plus les workflows moi-même. Je dis à Claude "on fait la compta de novembre". Il lance les workflows dans n8n, lit les mails récapitulatifs dans ma boîte, les analyse et s'arrête à chaque palier pour que je valide. S'il voit une erreur ou une anomalie qu'il ne connaît pas, il ne passe pas à la suite.
Une bonne partie des workflows a d'ailleurs été écrite avec Claude, puis testée en simulation avant de toucher à la vraie base. Comme je l'expliquais dans ce qui ne se délègue pas à l'IA, l'assistant accélère beaucoup l'écriture. Les décisions, elles, restent les miennes : où mettre l'IA, où ne surtout pas la mettre, et quand on s'arrête pour vérifier.
Ce que j'en retiens
- Un contrôle d'expert-comptable, chaque mois. C'est lui qui rend le tout digne de confiance, et il trouve ce qu'on ne cherchait pas : un écart que je n'expliquais pas, expliqué au centime.
- Le déterministe pour écrire, l'IA pour lire et expliquer. C'est la règle qui rend le tout fiable.
- Un mail par étape. Je sais toujours où on en est, et chaque mois laisse une trace.
- La simulation avant le réel. Toute la chaîne a tourné à blanc avant d'écrire la moindre ligne.
- Des humains aux bons endroits. Trois validations par mois, pas plus, mais pas moins.
Et chez vous ?
La comptabilité n'est qu'un exemple. Le même principe marche pour beaucoup de processus répétitifs : des données qui arrivent en PDF ou par mail, des règles métier précises, et quelqu'un qui doit garder la main. Vous voulez automatiser un processus de ce genre avec n8n, Python et une IA bien encadrée ? Je peux vous aider à le concevoir, de l'architecture logicielle à la mise en production. Découvrez mes expertises, ou entrons en communication !
