- Clôture mensuelle
- 40 min
- Rapprochements manuels
- -94%
- Écart inexpliqué
- <0,01%
Le défi
L'équipe financière rapprochait quatre prestataires de paiement en exportant des CSV dans une chaîne de tableurs. La clôture mensuelle prenait trois jours ouvrés. Chaque clôture produisait un écart inexpliqué que l'on passait en perte plutôt que d'investiguer, et deux personnes seulement comprenaient le processus.
Le risque n'était pas les trois jours. C'était que personne ne pouvait expliquer un chiffre à un auditeur sans appeler l'une de ces deux personnes.
Notre approche
Nous avons modélisé un grand livre en partie double dans PostgreSQL comme unique source de vérité, puis construit un adaptateur d'ingestion par prestataire pour normaliser les fichiers de règlement dans un format d'événement commun. Le rapprochement s'exécute comme un pipeline déterministe avec une file d'exceptions explicite : ce que le système ne peut pas rapprocher avec confiance part vers un humain, au lieu d'être absorbé silencieusement.
Point essentiel : nous n'avons pas supprimé les tableurs le premier jour. Nous avons fait tourner les deux processus en parallèle sur deux clôtures et rapproché les rapprochements.
C'est ainsi que nous avons découvert deux erreurs anciennes dans le processus d'origine — l'une comptant deux fois les remboursements d'un prestataire, l'autre omettant une catégorie de frais. Aucune ne serait apparue avec une bascule immédiate, et les deux auraient été imputées au nouveau système.
Le résultat
La clôture s'achève désormais en moins d'une heure, avec un écart inférieur à un point de base. La file d'exceptions compte une douzaine d'éléments par mois, chacun avec un motif documenté et un responsable.
La direction financière répond à un auditeur sans solliciter l'ingénierie — ce qui était l'objectif réel depuis le début.