{"id":12429,"date":"2024-07-15T10:20:22","date_gmt":"2024-07-15T08:20:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.auditsi.eu\/?p=12429"},"modified":"2024-08-11T16:14:08","modified_gmt":"2024-08-11T14:14:08","slug":"python-fec","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.auditsi.eu\/?p=12429","title":{"rendered":"R\u00e9visez les comptes d’une entreprise \u00e0 partir de son FEC"},"content":{"rendered":"

La r\u00e9vision des comptes d’une entreprise<\/strong> passe pour une bonne part par le suivi d’un r\u00e9f\u00e9rentiel de contr\u00f4les<\/strong> (plus ou moins) r\u00e9currents dont le contenu est li\u00e9 \u00e0 ses sp\u00e9cificit\u00e9s (activit\u00e9s, taille, forme juridique, zones de risques, qualit\u00e9 du contr\u00f4le interne…). L’ex\u00e9cution de ces contr\u00f4les n\u00e9cessite la collecte de donn\u00e9es comptables<\/strong> issues du FEC (Fichier des Ecritures Comptables). La r\u00e9currence<\/strong> de ces travaux d’analyse (r\u00e9alis\u00e9s dans le cadre de la r\u00e9vision des comptes dans un groupe de soci\u00e9t\u00e9s<\/strong> ou d’un portefeuille-clients d’un cabinet d’expertise-compte<\/strong> ou de commissariat aux comptes) requiert l’automatisation de cette collecte de donn\u00e9es.<\/p>\n

\"FEC<\/p>\n

Le langage Python<\/strong> permet d’automatiser ces t\u00e2ches<\/strong> \u00e0 l’aide de requ\u00eates pr\u00e9d\u00e9finies ; ce qui s’av\u00e8re tr\u00e8s utile pour syst\u00e9matiser des contr\u00f4les<\/strong> p\u00e9riodiquement ou sur un ensemble de soci\u00e9t\u00e9s.<\/p>\n

Les exemples qui suivent s’appuient sur le projet de “FEC augment\u00e9” pr\u00e9sent\u00e9 dans les articles “Analyse de donn\u00e9es & Python : cr\u00e9er un FEC augment\u00e9<\/a>” et “Cl\u00f4tures comptables : analysez vos FEC avant de les archiver\u2026<\/a>“. Ces exemples sont d\u00e9clinables \u00e0 l’infini.<\/p>\n

Cet outil d’analyse de FEC est t\u00e9l\u00e9chargeable gratuitement<\/strong> en bas de cet article.<\/p>\n

1er exemple : la revue des charges d’entretien et de r\u00e9paration > 500 \u20ac (distinction charges \/ immobilisations) :<\/em><\/strong><\/p>\n

La revue des comptes d’entretien et de r\u00e9paration a notamment pour but de s’assurer qu’aucune d\u00e9pense r\u00e9pondant \u00e0 la d\u00e9finition d’une immobilisation n’a \u00e9t\u00e9 comptabilis\u00e9e en charges.<\/p>\n

L’instruction liste_615_sup_500 = fec[(fec[‘Cpte3’]==615) & (fec[‘Solde’] >= 500)]<\/em> filtre les lignes d’\u00e9criture du FEC dont le montant est sup\u00e9rieur ou \u00e9gal \u00e0 500 \u20ac et dont le compte commence par 615 ; le r\u00e9sultat du filtre est stock\u00e9 dans la variable avant d’\u00eatre restitu\u00e9 dans l’onglet nomm\u00e9 “615x > 500 \u20ac”.<\/p>\n

# Onglet \"615x > 500 \u20ac\" : d\u00e9penses d'entretien > 500 \u20ac\r\n# --- Cr\u00e9ation de l'onglet\r\nws = wb.create_sheet(title=\"615x > 500 \u20ac\")\r\n# --- Filtrer les comptes commen\u00e7ant par '615' avec Solde sup\u00e9rieur ou \u00e9gale \u00e0 500\r\nliste_615_sup_500 = fec[(fec['Cpte3']==615) & (fec['Solde'] >= 500)]\r\n\r\n# --- Insertion des donn\u00e9es dans la feuille de calcul\r\nfor row in dataframe_to_rows(liste_615_sup_500, index=False, header=True):\r\n    ws.append(row)\r\n<\/pre>\n
R\u00e9sultat :<\/p>\n
\"FEC<\/p>\n
Bien entendu, la limite de 500 \u20ac (qui correspond \u00e0 la tol\u00e9rance fiscale) peut \u00eatre relev\u00e9e \u00e0 la discr\u00e9tion de l’utilisateur en fonction du seuil de signification qu’il s’est fix\u00e9.<\/p>\n
\"Immobilisations<\/p>\n
2\u00e8me exemple : analyse du chiffre d’affaires exon\u00e9r\u00e9 de TVA<\/em><\/strong><\/p>\n
En France, les ventes d’une entreprise sont en r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale soumises \u00e0 TVA. Aussi, toute facturation d\u00e9pourvue de TVA doit \u00eatre justifi\u00e9e. L’absence de TVA est susceptible de r\u00e9v\u00e9ler un probl\u00e8me de param\u00e9trage de l’ERP\/DMS…<\/p>\n
Le code suivant liste_70_ssTVA = fec[(fec[‘Cpte2’]==70) & (fec[‘EcritureTxTVA’]==0)]<\/em> extrait toutes les lignes d’\u00e9critures dont le compte commence par 70 et dont le taux de TVA est nul :<\/p>\n
# Onglet \"CA SANS TVA\" : chiffre d'affaires exon\u00e9r\u00e9 de TVA\r\n# --- Cr\u00e9ation de l'onglet\r\nws = wb.create_sheet(title=\"CA SANS TVA\")\r\n# --- Filtre sur les comptes commen\u00e7ant par '70' avec EcritureTxTVA = 0\r\nliste_70_ssTVA = fec[(fec['Cpte2']==70) & (fec['EcritureTxTVA']==0)]\r\n# --- Insertion des donn\u00e9es dans la feuille de calcul\r\nfor row in dataframe_to_rows(liste_70_ssTVA, index=False, header=True):\r\n    ws.append(row)<\/pre>\n
R\u00e9sultat de la requ\u00eate :<\/p>\n
\"FEC<\/p>\n
Le code source de ce projet s\u2019appuie sur le script FEC augment\u00e9 expos\u00e9 dans cet article : Analyse de donn\u00e9es & Python : cr\u00e9er un FEC augment\u00e9<\/a>.<\/p>\n
\"FEC<\/p>\n
Autre exemple de script Python : calcul d\u2019\u00e9ch\u00e9ancier d\u2019emprunt<\/a>.<\/p>\n
___<\/p>\n
Pour approfondir le sujet : se former \u00e0 la programmation en langage Python pour automatiser ses t\u00e2ches<\/a><\/p>\n
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