Catégoriser un grand livre avec l'IA : méthode et limites

Que veut dire catégoriser un grand livre ?

Catégoriser, c’est attribuer à chaque opération le compte du plan comptable général (PCG) qui lui correspond. Une facture de téléphone va en 626, des frais bancaires en 627, un loyer en 613.

Le PCG est le règlement n° 2014-03 de l’Autorité des normes comptables. Son article 1141-2 répartit les opérations de résultat en deux classes :

• Classe 6, comptes de charges : les charges par nature de l’exercice.
• Classe 7, comptes de produits : les produits par nature de l’exercice.

Le travail porte souvent sur un historique, à la reprise d’un dossier. La source la plus pratique est alors le fichier des écritures comptables (FEC). Son format est fixé par l’article A47 A-1 du livre des procédures fiscales : 18 champs par écriture pour une comptabilité commerciale, dont le compte, le libellé, le débit et le crédit.

Comment l’IA propose-t-elle un compte ?

Deux mécanismes coexistent dans les outils.

Pennylane décrit son propre fonctionnement sur son blog produit. Son algorithme cherche des transactions similaires déjà catégorisées par l’utilisateur. Il apprend aussi de l’historique de tous ses utilisateurs. Il renvoie des catégories classées par indice de confiance.

Sur sa page destinée aux experts-comptables, l’éditeur annonce que son IA pré-remplit les contreparties dans 80 % des cas. Il cite comme sources l’historique, les imports FEC et les règles personnalisées. C’est un chiffre de l’éditeur, pas une mesure indépendante.

Quelles lignes l’IA classe-t-elle bien, et lesquelles classe-t-elle mal ?

L’IA réussit ce qui se répète. Elle échoue là où le PCG demande un jugement.

Deux de ces lignes viennent d’une réforme récente. Le règlement ANC n° 2022-06 s’applique aux exercices ouverts à compter du 1er janvier 2025. Il a supprimé les transferts de charges. Il a aussi défini le résultat exceptionnel à partir d’un « événement majeur et inhabituel », en plus de cas particuliers comme les écritures d’origine purement fiscale.

Un modèle entraîné sur des historiques anciens peut encore proposer un compte 79. Vérifiez que l’outil suit le plan de comptes en vigueur.

Comment catégoriser un historique avec l’IA, étape par étape ?

1. Exportez le FEC ou le grand livre du logiciel comptable, au format texte.
2. Retirez ce qui n’est pas nécessaire. Les noms des salariés et des personnes physiques ne servent pas à choisir un compte. Remplacez-les par un code.
3. Donnez le plan de comptes du dossier. L’IA doit choisir dans cette liste, pas en inventer.
4. Écrivez les règles du cabinet. Seuil d’immobilisation retenu, traitement des notes de frais, comptes à ne pas utiliser.
5. Demandez trois colonnes par ligne : le compte proposé, une justification d’une phrase, un niveau de confiance.
6. Revoyez d’abord les lignes à faible confiance, puis toutes les lignes des catégories à risque du tableau ci-dessus.
7. Contrôlez un échantillon des lignes à forte confiance, pour mesurer le taux d’erreur réel sur ce dossier.
8. Transformez chaque correction en règle écrite, pour le mois suivant.
9. Passez les écritures dans le logiciel comptable après validation par l’expert-comptable responsable du dossier.

Pennylane ou une IA généraliste ?

Les deux approches ne répondent pas au même besoin.

Pour une tenue courante, l’IA intégrée au logiciel est le chemin le plus court. L’IA généraliste sert plutôt pour une reprise d’historique ou une analyse ponctuelle.

Qui a le droit de catégoriser la comptabilité d’un client ?

L’article 2 de l’ordonnance du 19 septembre 1945 décrit la mission de l’expert-comptable. Elle inclut le fait de tenir, centraliser, ouvrir, arrêter et redresser les comptabilités des entreprises qui ne l’emploient pas.

L’article 20 qualifie d’exercice illégal le fait d’exécuter habituellement ces travaux sans être inscrit au tableau de l’Ordre. Une IA ne déplace pas cette frontière. Le professionnel inscrit qui valide les écritures en reste responsable.

Ce site n’est pas un cabinet d’expertise comptable. Je ne donne pas de conseil comptable ni d’avis sur le classement d’une opération précise.

Quelles précautions sur les données ?

Le Conseil national de l’ordre des experts-comptables déconseille de charger des FEC non anonymisés dans des sites non maîtrisés. Le grand livre d’un client contient des noms de tiers et parfois des salaires.

Les règles qui s’appliquent sont détaillées dans l’article sur le secret professionnel et l’IA en cabinet.

Une catégorisation juste est la condition d’un reporting juste. Si les écritures sont mal classées, les écarts du mois le sont aussi. La suite logique est le commentaire d’écarts budgétaires avec l’IA. Pour la vue d’ensemble, lisez l’article sur l’IA pour expert-comptable et DAF.

Pour la vue d'ensemble, lisez le guide complet : IA pour expert-comptable et DAF : ce qui change dans la mission.