Développé un logiciel de comptabilité forensique avec mon père — CaseTrail automatise la détection des fraudes financières

CaseTrail est un logiciel de comptabilité judiciaire basé sur l'IA, créé par un duo père-fils. L'outil ingère les relevés bancaires (CSV/PDF) et utilise des LLM pour classer les transactions et signaler les activités suspectes. L'article de blog sur case-trail.com décrit l'architecture technique et le déploiement réel.

Détails techniques clés

• Ingestion de données : Analyse des relevés bancaires CSV et PDF via des bibliothèques standard (pandas, pdfplumber).
• Intégration LLM : Utilisation de GPT-4 ou similaire pour classer les transactions en catégories (paie, paiements fournisseurs) et détecter les anomalies basées sur des schémas.
• Détection d'anomalies : Moteur de règles + raisonnement LLM pour signaler les fraudes potentielles (paiements en double, activité fournisseur inhabituelle).
• Stack : Backend Python (FastAPI/Flask), frontend React. Le code n'est pas open source, mais le blog explique la logique centrale.

L'article aborde les défis pratiques : gestion des incohérences dans l'analyse des PDF, hallucinations des LLM sur des transactions ambiguës, et nécessité d'une révision humaine. Ils partagent également des métriques de performance — environ 80 % d'automatisation pour les cas standards, avec une révision manuelle pour les cas limites.

Pour les développeurs créant des outils IA verticaux similaires, cet article offre un regard honnête sur l'intégration des LLM avec des workflows spécifiques à un domaine.