← Tous les projets

IA & Systèmes agentiques · Étude de cas

FinanceFlow Desktop

Application Windows autonome qui automatise le traitement de bons de commande, le rapprochement fournisseur et la préparation d'e-mails professionnels.

RôleConcepteur & Développeur Python IA
PériodeJuillet 2026
StatutApplication livrée
Aperçu de FinanceFlow Desktop
Projet confidentiel · opérations financières04 / 44

Le point de départ

Transformer un besoin réel en système exploitable.

Développement d'un outil desktop destiné aux opérations financières : import individuel ou par lot de PDF, extraction structurée par IA, rapprochement avec un référentiel Excel, revue des anomalies et création automatique de brouillons Outlook avec la pièce jointe. L'application reste réactive pendant les traitements, conserve un historique local consultable et exportable, vérifie sa configuration et se distribue sous forme d'exécutable Windows sans installation ni droits administrateur.

01

Automatisation documentaire

01

Extraction du texte des bons de commande PDF puis appel d'un LLM avec contrat JSON strict pour identifier numéro, fournisseur, entité de facturation et désignations.

02

Rapprochement tolérant aux variations de libellé avec un référentiel Excel, seuil de confiance contrôlé et possibilité de corriger ou enrichir l'adresse fournisseur pendant la revue.

02

Workflow métier assisté

01

Génération de brouillons Outlook personnalisés, avec destinataires, sujet, corps HTML, copie et pièce jointe, tout en laissant la validation finale à l'utilisateur.

02

Conception de trois modes de revue — anomalies, systématique ou automatique — pour ajuster le niveau de contrôle humain au risque opérationnel.

03

Application desktop robuste

01

Développement d'une interface CustomTkinter modulaire avec glisser-déposer, traitement par lot, filtres, progression, annulation, historique détaillé et panneaux de configuration.

02

Déport des calculs, accès réseau et lectures de fichiers vers des threads de travail afin de préserver la fluidité de l'interface pendant les traitements longs.

04

Traçabilité & distribution

01

Historisation locale des traitements et erreurs dans SQLite, recherche multicritère, consultation du détail et export pour le suivi opérationnel.

02

Packaging avec PyInstaller en application portable, configuration utilisateur séparée et contrôles de santé pour l'API, le référentiel, la messagerie et les dossiers surveillés.

Stack & disciplines

Explorer les compétences du projet.

Clique sur une carte pour comprendre son rôle et la manière dont elle intervient dans la réalisation.