Assistant IA local pour cabinets comptables
Interrogez votre base documentaire en langage naturel. Aucune donnée dans le cloud, tout reste dans vos murs. Architecture hybride RAG + Ontologie orchestrée par IA.
Le problème : l'accès à l'information métier
Temps perdu en recherche
Bilans, liasses fiscales, correspondances, notes internes… Des années de documentation dispersées entre serveurs, emails et connaissances individuelles.
Perte d'efficacité
Retrouver une information précise, comprendre un traitement appliqué il y a deux ans, former un nouveau collaborateur sur l'historique d'un dossier.
Mémoire dispersée
La richesse documentaire du cabinet devient un frein quand il faut reconstituer le contexte d'un dossier ou capitaliser sur l'expertise passée.
Sollicitation des collègues
Les interruptions constantes pour demander "où est ce document ?" ou "comment avait-on traité ce cas ?" fragmentent le travail de l'équipe.
Une approche : l'intelligence artificielle en local
Nous développons des assistants IA hébergés sur votre propre infrastructure, capables d'interroger votre base documentaire en langage naturel. Pas de cloud externe, pas de transmission de données clients : tout reste dans vos murs.
Base vectorielle
Indexe vos documents pour une recherche par similarité sémantique
Modèle de langage (LLM)
Hébergé localement, génère des réponses à partir de vos documents
Interface conversationnelle
Simple et intuitive, pour toute votre équipe
Qu'est-ce qu'une ontologie ?
Une ontologie, c'est comme un "plan de métro" de vos connaissances métier. Chaque station est un concept (Immobilisation, Amortissement, TVA...) et chaque ligne représente les relations entre ces concepts.
Contrairement à un simple document texte, une ontologie structure explicitement les relations : "une immobilisation génère des amortissements", "un amortissement est comptabilisé dans un compte de charges"...
Ce que c'est
Un graphe de connaissances structuré qui modélise explicitement les concepts comptables (entités, comptes, règles) et leurs relations (appartient à, impacte, découle de).
Cession véhicule → Compte 775 → Produits exceptionnels Ce que ça fait
Permet de naviguer intelligemment dans les relations : "Quels comptes sont affectés par X ?", "Quelles règles fiscales s'appliquent à Y ?", "Quels traitements sont liés entre eux ?"
Question → Parcours du graphe → Réponse structurée Pourquoi c'est utile
Apporte du raisonnement logique : inférence de conséquences, vérification de cohérence, détection d'impacts en cascade. L'IA ne se contente pas de chercher, elle comprend.
Si A alors B → Si B alors C → Donc si A alors C Exemple concret : L'arbre des immobilisations
Cette structure permet à l'IA de comprendre que "Matériel" est un type d'"Immobilisation corporelle", et d'appliquer automatiquement les règles d'amortissement appropriées.
RAG vs Ontologie : Deux approches complémentaires
Le RAG et l'ontologie ne sont pas concurrents, ils sont complémentaires. Le RAG excelle dans la recherche documentaire, l'ontologie apporte la compréhension structurelle. Leur combinaison orchestrée par un LLM offre le meilleur des deux mondes.
RAG (Recherche vectorielle)
Forces
- Retrouve des informations précises dans les documents
- Gère de gros volumes documentaires
- Comprend le langage naturel et les synonymes
- Recherche par similarité sémantique
Limites
- Ne comprend pas les relations entre concepts
- Pas de raisonnement logique
- Difficulté avec les questions structurelles
"Quel était le montant des immobilisations du client Dupont en 2024 ?"
Ontologie (Graphe de connaissances)
Forces
- Comprend les relations entre concepts
- Raisonnement logique et inférence
- Navigation dans la structure des connaissances
- Détection d'impacts en cascade
Limites
- N'accède pas au contenu brut des documents
- Nécessite une modélisation préalable
- Moins flexible sur le langage naturel
"Quels comptes comptables sont impactés par une cession de véhicule ?"
Hybride orchestré par LLM
Le meilleur des deux mondes
- Combine recherche documentaire ET raisonnement structuré
- Le LLM choisit intelligemment quelle approche utiliser
- Répond à des questions complexes multi-étapes
- Explique son raisonnement et cite ses sources
LLM analyse la question
Interroge RAG et/ou Ontologie
Synthétise la réponse finale
"Le client Dupont a cédé un véhicule en juin 2024. Quels ont été les impacts comptables et fiscaux ?"
L'orchestration intelligente : Comment le LLM choisit la bonne approche
Analyse la question et décide quelle(s) approche(s) utiliser
Recherche vectorielle
dans les documents
Raisonnement structuré
sur le graphe
Le LLM analyse l'intention de la question
Avant tout traitement, le LLM détermine la nature de la question :
- Recherche factuelle : "Quel montant ?" → RAG seul
- Question structurelle : "Quels comptes impactés ?" → Ontologie seule
- Raisonnement complexe : "Impacts comptables et fiscaux ?" → RAG + Ontologie
Interrogation des sources de connaissances
Selon l'analyse, le système interroge :
Le moteur RAG
- Transforme la question en vecteur
- Recherche par similarité sémantique
- Extrait les passages pertinents
- Fournit les références documentaires
Le graphe ontologique
- Parcourt les relations entre concepts
- Applique les règles métier modélisées
- Infère les conséquences logiques
- Identifie les impacts en cascade
Synthèse intelligente et réponse
Le LLM combine les résultats des deux approches pour produire une réponse complète :
- Données factuelles extraites des documents (RAG)
- Compréhension structurelle et relations (Ontologie)
- Raisonnement explicite et traçable
- Citations des sources documentaires et du graphe
Le système ne peut pas "inventer" d'information : toute réponse est fondée sur vos documents indexés OU sur la structure ontologique explicite.
Cas d'usage pratiques
Recherche factuelle
"Montant des immobilisations brutes du client Dupont au 31/12/2024"
Réponse avec extrait des documents sources et références précises (fichier, page).
Capitalisation d'expertise
"Comment avons-nous traité le cas de lease-back sur véhicule utilitaire l'année dernière ?"
Accès aux notes, correspondances et décisions prises sur des cas similaires.
Synthèse documentaire
"Synthèse des courriers reçus des impôts sur le trimestre"
Consolidation de plusieurs documents en un résumé structuré.
Support aux collaborateurs
"Checklist des documents nécessaires pour une clôture annuelle SAS"
Accès aux procédures internes et modèles du cabinet.
Architecture technique
Stack logicielle
- Serveur d'inférence : vLLM optimisé pour GPU
- Modèles : Mistral, Llama (open source)
- Base vectorielle : Qdrant
- Base ontologique : Neo4j / RDF store
- Interface : Open WebUI multi-utilisateurs
- Orchestration : LangChain / LlamaIndex + moteur de raisonnement
Matériel recommandé
NVIDIA DGX Spark
~5 000€ HT
- Processeur GB10 Grace Blackwell (20 cœurs ARM)
- 128 GB mémoire unifiée
- Modèles jusqu'à 70 milliards de paramètres
- 10-15 utilisateurs simultanés
Performances réelles
Confidentialité et conformité
Hébergement 100% local
- Serveur physique dans vos locaux
- Aucune transmission vers le cloud
- Aucun accès par des tiers
- Aucun training de modèles externes
Conformité RGPD
- Traçabilité complète des requêtes
- Transparence : sources citées
- Droit à l'oubli : suppression possible
- Sécurité : authentification, chiffrement
Responsabilité professionnelle
L'assistant est un outil d'aide à la décision. La validation humaine reste obligatoire pour tout acte professionnel. La responsabilité de l'expert-comptable est inchangée.
Coûts et investissement
Le coût d'une solution RAG + Ontologie varie selon la surface de votre base documentaire et la complexité de votre ontologie métier. Nous proposons une approche modulaire avec un point d'entrée accessible et des évolutions progressives.
Phase Découverte (Obligatoire)
À partir de 3 500€ HT
- Audit base documentaire (volumétrie, formats, qualité)
- Ateliers définition périmètre ontologique (2-3 sessions)
- Identification concepts métier clés & relations
- POC technique limité (500-1000 docs, 15-20 concepts)
- Livrable : cahier des charges + recommandations architecture
Cette phase permet de valider la faisabilité technique et d'évaluer précisément le périmètre du projet avant engagement.
Déploiement initial (selon surface)
Matériel recommandé : NVIDIA DGX Spark (~5 000€ HT) - Optionnel si infrastructure existante compatible
ESSENTIEL
À partir de 6 500€ HT
(hors matériel)
- 5 000 documents max
- Ontologie légère : 50 concepts, 100 relations
- 3 cas d'usage simples (recherche factuelle)
- Formation équipe : 2h
- Délai : 3-4 semaines
- Support : Email (72h)
STANDARD
À partir de 12 000€ HT
(hors matériel)
- 20 000 documents max
- Ontologie moyenne : 150 concepts, 300 relations
- 8-10 cas d'usage (recherche + raisonnement)
- Formation équipe : 4h + 1 workshop (2h)
- Délai : 6-8 semaines
- Support : Email prioritaire (48h)
AVANCÉ
À partir de 28 000€ HT
(hors matériel)
- 50 000+ documents
- Ontologie riche : 300+ concepts, 600+ relations, règles d'inférence
- 15-20 cas d'usage complexes multi-étapes
- Formation équipe : 8h + 3 workshops (6h total)
- Délai : 10-14 semaines
- Support : Dédié (24h)
- Bonus : Agents autonomes basiques inclus
SUR-MESURE
Pour les besoins spécifiques : volume documentaire illimité, ontologie métier complexe avec règles avancées, intégrations logiciels métier (Sage, Cegid, ACD), agents autonomes personnalisés, accompagnement transformation continue.
Sur devis
Abonnements Évolution & Support
Pack MAINTENANCE
À partir de 250€/mois
- Support email (72h)
- Mises à jour sécurité & modèles
- +1 000 documents/mois
- Correctifs bugs
Pack ÉVOLUTION
À partir de 800€/mois
- Support prioritaire (48h)
- +documents illimité
- +10 concepts ontologie/trimestre
- 1 workshop trimestriel (2h)
- Optimisation requêtes
- Rapports d'usage mensuel
Pack TRANSFORMATION
À partir de 1 500€/mois
- Support dédié 24/7
- Enrichissement ontologie illimité
- 2 workshops mensuels (4h)
- Développement nouveaux cas d'usage
- Agents autonomes sur-mesure
- Intégrations logicielles continues
Options à la carte
Comparaison Cloud vs Local
Cloud recommandé si :
Petite équipe (<3), pas de compétence technique interne, budget récurrent acceptable, données peu sensibles.
Local recommandé si :
Secret professionnel strict, équipe IT disponible, volume documentaire important, volonté d'indépendance.
Notre approche de développement
Analyse de vos besoins
Volumétrie documentaire, infrastructure existante, cas d'usage prioritaires, contraintes (sécurité, budget, compétences).
POC (Proof of Concept)
Test sur un échantillon de documents (1 000-5 000) pour valider la faisabilité et la pertinence des réponses.
Déploiement complet
Indexation de l'ensemble de la base documentaire, configuration des accès, mise en production.
Formation & suivi
Sensibilisation des équipes aux usages et limites, mesure de l'usage réel, ajustements et évolutions.
Technologies utilisées
Nous intégrons des composants open source éprouvés (vLLM, Qdrant, LangChain) dans une architecture robuste et évolutive. Notre expertise en intégration IA nous permet d'adapter la stack à vos besoins spécifiques.
- Connexion à vos logiciels métier (Sage, Cegid, ACD)
- Interface sur-mesure selon votre charte
- Optimisation du modèle sur votre vocabulaire métier
- Agents autonomes pour automatisation de tâches
Évolutions possibles
Agents autonomes
Génération automatique de brouillons, extraction de données structurées, alertes proactives sur échéances.
Multi-modalité
Analyse d'images (factures scannées), reconnaissance vocale pour dictée, génération de graphiques analytiques.
Intégrations métier
Connexion directe à vos logiciels comptables pour récupération automatique et pré-remplissage de documents.
Donnez vie à un assistant IA interne à votre cabinet
Commencez par une phase Découverte à 3 500€ : nous auditons votre base documentaire, identifions vos concepts clés et vous livrons un cahier des charges concret. Zéro engagement sur la suite, ROI garanti sur cette première étape.