La couche du modèle
Le modèle propose. La plateforme vérifie.
Un modèle privé sur votre propre matériel transforme le langage courant en plans sémantiques et en suggestions de catégorisation. Il ne poste jamais une écriture : core-api valide chaque plan, le moteur calcule les chiffres, et un humain approuve les écritures.
Langage courant entrant
Posez vos questions comme un fondateur. Obtenez le travail fini.
Tapez la demande comme vous la feriez à votre contrôleur. Le modèle élabore un plan à partir de votre vocabulaire gouverné; la plateforme calcule les chiffres et vous renvoie l’analyse, le scénario ou le commentaire — avec les lignes derrière chaque nombre. Données de démonstration.
Lit la demande comme un pont de marge, T1 → T2
Tire le chiffre d’affaires, le coût des marchandises vendues et le coût rendu par ligne de produits
Rédige l’analyse avec les lignes qui la sous-tendent
| Coût de fret par unité | +$0.42 | −2.6 pts |
| Mélange de capsules | +9% des ventes | −1.1 pts |
| Hausse du prix de l’espresso | +3% | +0.6 pts |
La majeure partie de la baisse provient du fret entrant : deux expéditions aériennes en mai ont représenté 38 % des coûts rendus du trimestre.
Illustration avec chiffres d’exemple : les formes de la demande et de la sortie montrent ce que produit le modèle; les chiffres ne proviennent pas d’une vraie entreprise.
En développement · le modèle adapté à la finance
Affiné sur le travail de la finance, pas sur tout Internet.
Aujourd’hui, la passerelle sert un modèle général à poids ouverts, en privé, sur votre matériel. Le propre modèle adapté à la finance de Finanly est en développement sur ces quatre corpus et viendra s’insérer dans la même passerelle — le contrat plan-valide-exécute qui l’entoure ne change pas.
- 01
Grand livre et journaux
Structure à partie double, écritures, périodes et écritures de clôture — la grammaire d’un grand livre, pas du texte générique.
- 02
Vocabulaire du plan comptable
Types de comptes, centres de coûts, groupes de fournisseurs et de clients, pour que « fret » et « transport entrant » aboutissent au même compte.
- 03
Modèles de rapprochement
Correspondances banque-grand livre, ventilation des versements, transferts internes, frais et remboursements — comment les vrais livres s’équilibrent réellement.
- 04
États financiers et rapports
Bilan, état des résultats, balance de vérification, flux de trésorerie et écarts — la façon dont les équipes financières les lisent, les expliquent et les présentent.
Ce qu’il produit
D’une seule phrase à le produit fini.
Six choses que la couche du modèle fait aujourd’hui, chacune étiquetée avec sa clé dans le registre de la plateforme.
- 01
Analyse
Demandez pourquoi un chiffre a bougé; obtenez les mesures, les facteurs et les lignes qui le soutiennent — à partir d’un plan gouverné.
ai_bi_query - 02
Narratif de scénario
Cadence de revenus, comptes clients et comptes fournisseurs projetés vers l’avant en langage clair. Un récit fondé sur des chiffres gouvernés, pas un moteur de prévision certifié.
ai_bi_query - 03
Commentaire de rapport
Commentaires autour des états financiers et des rapports enregistrés rédigés dans votre format, chaque chiffre étant lié au grand livre.
bi_report_builder - 04
AI Match catégorisation
Trois niveaux : exact, puis similarité avec les lignes que vous avez approuvées, et le modèle seulement pour lever l’ambiguïté.
auto_categorizer - 05
Enrichissement des fournisseurs
De simples descripteurs bancaires deviennent des contreparties nommées grâce à une recherche Web hébergée par vous-même. Le modèle lit des extraits, pas vos lignes.
ai_vendor_enrichment - 06
Narratif sur les états financiers et la conformité
Le modèle rédige le récit autour des chiffres que les moteurs déterministes ont déjà calculés. Il explique; il ne calcule pas.
compliance_reports
La plupart des « IA pour la finance » envoient votre grand livre au modèle de quelqu’un d’autre. Finanly ne le fait pas : le modèle reste chez vous.
Comment une requête devient une réponse
Quatre étapes. Le modèle planifie; le grand livre répond.
Parcourez le pipeline. Chaque cadre montre la forme réelle des données à cette étape.
1 · La demande
Vous tapez en français simple sur la page Intelligence d’affaires. Les puces de suggestion couvrent les questions que les fondateurs posent le plus souvent; tout le reste est permis.
2 · Le modèle planifie
Le modèle privé reçoit la demande et le vocabulaire gouverné — noms des mesures, dimensions, votre plan comptable — puis retourne un plan sémantique. Trois outils l’empêchent d’inventer des comptes, des champs ou des dates.
3 · core-api valide
Chaque mesure, dimension et période est vérifiée par rapport au registre sémantique : 26 cubes, 124 mesures, 756 dimensions. Les champs inconnus sont rejetés par défaut. Le locataire provient de votre session, jamais du modèle.
4 · Le grand livre répond
Cube exécute le plan sur le magasin canonique et renvoie les lignes, un graphique et le chiffre. Enregistrez-le, planifiez-le toutes les 15 minutes ou épinglez-le à un tableau de bord.
Correspondance IA
Il apprend de ce que vous approuvez.
La catégorisation se fait en trois niveaux, et le modèle est le dernier recours, pas la première supposition. Chaque ligne acceptée devient un historique sur lequel les deux niveaux suivants s’appuient — votre vocabulaire du grand livre, locataire par locataire.
La description normalisée correspond à une ligne que vous avez classée auparavant. Sensible au montant : si deux historiques correspondent, le montant le plus proche l’emporte.
Comparaison pondérée des termes avec l’historique de votre espace de travail, avec départage selon le montant lorsque deux candidats sont presque équivalents.
Seulement lorsque les paliers 1–2 ne sont pas sûrs : la description et les 5 meilleurs candidats sont envoyés au modèle Finanly pour lever l’ambiguïté. Il choisit; il n’invente pas de comptes.
Privé par conception
Fonctionne sur votre matériel. Voit un seul locataire.
Le modèle est servi sur votre propre machine derrière une passerelle à usage interne seulement. Chaque appel porte un jeton à courte durée de vie lié à une seule entreprise; rien n’est envoyé à un service d’IA public.
Ce que le modèle voit
- Votre question, en anglais simple
- Le vocabulaire gouverné : noms des mesures et des dimensions, votre plan comptable, groupes de fournisseurs
- Jusqu’à 5 catégories candidates issues de votre propre historique (catégorisation seulement)
- Un nom de contrepartie et des extraits publics du Web (enrichissement des fournisseurs seulement)
- Un JWT à courte durée de vie limité à un seul locataire
Ce qu’il ne voit jamais
- Lignes brutes de transactions, soldes ou factures
- Toute donnée d’une autre entreprise
- Identifiants de base de données ou SQL
- L’Internet public comme point d’accès à l’inférence — le modèle fonctionne sur votre propre matériel
- Autorisation de publier, d’exporter ou de supprimer quoi que ce soit
Fiche du modèle
Un seul modèle, conçu pour une seule tâche.
Ce qui est en service aujourd’hui, ce qui est en développement, ce qu’il prend en entrée, ce qu’il produit — et où il s’exécute.
- En service aujourd’hui
- Un modèle de langage à poids ouverts, hébergé en privé sur votre matériel derrière la passerelle interne
- En développement
- Le propre modèle de Finanly, spécialisé pour les finances (grands livres, vocabulaire du plan comptable, modèles de rapprochement, états); s’insère dans la même passerelle
- Entrée
- Langage naturel — posez la question comme vous le feriez à votre contrôleur — plus le vocabulaire gouverné comme outils
- Sortie
- Plans sémantiques (validés par core-api), suggestions de catégorisation, narration au-dessus des chiffres calculés
- Exécution
- Votre propre matériel; réseau interne seulement
- Accessibilité
- Appelé par core-api avec un JWT à durée de vie courte, limité au locataire
- Outils
- get_chart_of_accounts · get_cube_measures · resolve_period
- Web
- Recherche auto-hébergée pour les recherches d’enrichissement des fournisseurs — recherche, pas inférence
Comparé
IA en nuage ajoutée par-dessus vs une couche modèle que vous contrôlez.
Fonctionnalité comptable « IA » typique
- Lignes du grand livre envoyées à une API publique
- Même modèle, données de chaque client
- Réponses assurées sans plan à vérifier
- L’IA peut enregistrer, payer ou supprimer
Couche de modèle Finanly
- Fonctionne sur votre machine; passerelle interne seulement
- Jeton limité au locataire à chaque appel; RLS en dessous
- Plan, lignes et chiffre retournés ensemble
- Aucune action irréversible sans humain
FAQ
Réponses directes
Quel modèle alimente la production aujourd’hui?
Un modèle de langage généraliste à poids ouverts, hébergé en privé sur votre propre matériel derrière la passerelle interne. Nous ne nommons pas les fournisseurs en marketing; demandez-nous et nous vous dirons exactement ce qui fonctionne. Le propre modèle spécialisé en finance de Finanly est en développement et le remplacera derrière le même contrat de passerelle.
Que puis-je lui demander?
Tout ce que vous demanderiez à un contrôleur, en langage clair : pourquoi un chiffre a bougé, un scénario de taux d’exécution en langage simple, des commentaires sur un état financier, ou de l’aide pour catégoriser les transactions du mois. Les réponses proviennent de mesures gouvernées; le modèle fournit le plan et les mots.
Est-ce que quelque chose est envoyé à un service d’IA public?
Non. L’inférence s’exécute sur votre matériel. Les seuls appels sortants sont les synchronisations des connecteurs (votre banque, Shopify, Flexport…) et les recherches Web hébergées par vous-même pour l’enrichissement des fournisseurs, qui transportent un nom de contrepartie, pas votre grand livre.
Comment évite-t-il d’inventer des chiffres?
Il ne lit jamais directement le grand livre. Il retourne un plan sémantique; core-api valide chaque mesure, dimension et période par rapport au modèle gouverné, et Cube calcule les chiffres. Les champs inconnus sont rejetés par défaut.
Que se passe-t-il lorsque le modèle se trompe ?
Pour l’analyse, un plan erroné échoue à la validation et vous obtenez un refus ou un repli gouverné (trésorerie, comptes clients, comptes fournisseurs, bilan, état des résultats) au lieu d’un chiffre erroné. Pour la catégorisation, une suggestion reste une suggestion jusqu’à ce qu’un humain l’accepte, et chaque acceptation peut être annulée.
Les données d’une entreprise peuvent-elles atteindre une autre ?
Non. Chaque appel transporte un jeton à durée de vie courte lié à un seul locataire, et la sécurité au niveau des lignes de Postgres applique la même frontière sous l’application.
Est-ce que cela fonctionne pour le mode Personnel ?
Oui. Le mode Personnel dispose de ses propres tables sémantiques (15) et de ses propres points de terminaison (personal/bi/ask), isolés par locataire et par mode de produit.
Que signifie 65 / 86 ?
Nous conservons un catalogue de 86 questions que les fondateurs posent réellement (trésorerie, comptes clients/fournisseurs, marge, inventaire, croissance). 65 peuvent être répondues de bout en bout aujourd’hui par la couche gouvernée; les 21 restantes nécessitent des mesures Cube planifiées, pas promises.
Placez un modèle privé à côté de votre grand livre.
Bêta privée. S’exécute sur votre matériel ou sur un VPS que vous contrôlez.