Le Fichier des Ecritures Comptables est obligatoire en cas de controle fiscal. Mais au-dela de l'obligation legale, l'analyse du FEC permet de detecter des erreurs de saisie, des doublons, des flux inhabituels — des anomalies qui peuvent couter cher si elles passent inapercues lors d'un audit.
Le probleme : l'analyse manuelle d'un FEC est longue, fastidieuse et ne permet pas de tout verifier. Un humain ne peut pas analyser 500 000 lignes en cherchant des patterns inhabituels sur 3 ans d'historique.
Meme montant, meme tiers, meme periode — dans un volume de 100 000 ecritures, les doublons passent facilement inapercus. L'IA les detecte systematiquement en quelques secondes.
Une charge de 28 000 EUR sans piece justificative en decembre. Un virement vers un tiers jamais vu auparavant. Une ecriture passee un dimanche a 23h47. L'IA compare chaque ecriture au comportement historique et signale ce qui sort de la norme.
Base imposable vs taxe declaree, taux appliques par categorie, ecarts entre TVA collectee et TVA deductible. Les incoherences TVA sont detectees automatiquement avec calcul de l'ecart en euros.
Nouveaux fournisseurs avec des montants importants, tiers qui apparaissent une seule fois sur l'exercice, transferts vers des comptes bancaires non identifies dans l'historique.
Analyse d'un FEC de 200 000 lignes pour un client PME (CA 8M EUR, secteur BTP). Duree : 18 minutes. Anomalies detectees : 3 doublons fournisseurs (12 400 EUR), 1 charge exceptionnelle de 28 000 EUR sans justificatif, 2 incoherences de taux TVA sur des prestations exportees. L'analyse manuelle aurait pris 2 jours et aurait probablement rate les doublons.
Le FEC est un fichier CSV normalise par la DGFIP. Sa structure est toujours la meme : JournalCode, JournalLib, EcritureNum, EcritureDate, CompteNum, CompteLib, CompteAuxNum, CompteAuxLib, PieceRef, PieceDate, EcritureLib, Debit, Credit, EcritureLet, DateLet, ValidDate, Montantdevise, Idevise.
Notre systeme charge le FEC avec Python/Pandas, execute les regles de detection (doublons, patterns statistiques, coherence TVA), puis passe les anomalies a un modele de langage qui contextualise chaque anomalie et propose une interpretation en francais naturel.
Le resultat : un rapport PDF avec les anomalies classees par criticite, le montant en jeu et la recommandation d'action.
L'analyse FEC automatique est particulierement puissante lors des preparations de controle fiscal. Au lieu d'attendre que le controleur decouvre les anomalies, vous les identifiez et les expliquez en amont. C'est la difference entre subir un controle et le piloter.
Audit gratuit de 45 min : on analyse vos donnees, je vous montre en live ce qu'un RAG peut faire sur votre structure.
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