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Notre approche de catégorisation des dépenses

On a développé une méthode qui combine automatisation intelligente et validation humaine. Parce que classer ses dépenses, ça devrait être simple. Et surtout précis.

L'analyse contextuelle des transactions

Chaque transaction raconte une histoire. Un paiement chez un commerçant, c'est pas juste un montant. On regarde le libellé, l'heure, la fréquence. Un café du matin en semaine près du bureau ? Probablement professionnel. Le même café un dimanche après-midi dans un autre quartier ? Personnel.

Notre système apprend de ces nuances. On a analysé des milliers de transactions depuis 2024 pour comprendre comment les gens dépensent réellement leur argent. Résultat : une précision qui s'améliore avec le temps.

  • Reconnaissance des motifs de dépenses récurrentes
  • Adaptation selon vos habitudes spécifiques
  • Suggestions intelligentes basées sur le contexte
Interface d'analyse des transactions montrant la catégorisation automatique des dépenses

La validation progressive et personnalisée

On pourrait tout automatiser. Mais parfois, vous êtes le seul à savoir qu'un achat chez le traiteur était pour un déjeuner client et pas pour vous. C'est là qu'intervient notre système de validation.

Au début, on vous demande de confirmer nos suggestions. Ça prend quelques secondes par transaction. Mais chaque validation nous apprend quelque chose. Après trois mois d'utilisation moyenne, nos clients valident moins de 15% de leurs transactions manuellement.

  • Validation rapide en un clic
  • Apprentissage continu de vos choix
  • Règles personnalisées que vous créez vous-même
Tableau de bord montrant le processus de validation des catégories de dépenses

L'équipe derrière la méthode

Deux personnes qui ont passé des années à comprendre comment on dépense notre argent. Et comment simplifier tout ça.

Portrait de Théo Blanchard

Théo Blanchard

Architecte des algorithmes

Théo a bossé cinq ans dans l'analyse de données bancaires avant de nous rejoindre en mars 2024. Il a cette capacité bizarre de voir des patterns là où les autres voient juste du bruit. Son obsession ? Que le système comprenne la différence entre un achat spontané et une dépense habituelle.

Machine Learning Analyse comportementale Optimisation des algorithmes
Portrait de Léonie Fabre

Léonie Fabre

Responsable expérience utilisateur

Léonie vient du monde de la comptabilité d'entreprise. Elle sait exactement pourquoi les gens abandonnent leur suivi budgétaire après deux semaines. Son travail consiste à rendre la validation des dépenses tellement intuitive que vous n'y pensez même plus. Elle teste tout avec de vrais utilisateurs avant qu'on déploie quoi que ce soit.

Design d'interface Tests utilisateurs Processus de validation

Ce qui nous différencie dans l'approche

On n'est pas les seuls à proposer de la catégorisation automatique. Mais on a fait des choix différents sur ce qui compte vraiment pour avoir un budget qui reflète votre réalité.

Aspect méthodologique Notre approche Approches classiques
Traitement des transactions ambiguës Analyse contextuelle avec validation suggérée Catégorie par défaut ou règle rigide
Apprentissage des habitudes personnelles Adaptation continue basée sur vos choix Catégories fixes prédéfinies
Gestion des dépenses professionnelles Séparation intelligente pro/perso Même traitement pour toutes les dépenses
Correction des erreurs passées Mise à jour rétroactive automatique Correction manuelle transaction par transaction
Transparence du processus Explication de chaque suggestion Boîte noire sans justification
Personnalisation des catégories Création de vos propres règles et catégories Structure de catégories imposée