Fatoora
Les factures arrivent en scans et en PDF. J'ai construit la chaîne qui en tire des données structurées fiables, puis les analyses et les contrôles qui s'appuient dessus.
Ce que j'ai construit
- Extraction OCR + LLM : un microservice PaddleOCR, puis une couche de validation par LLM
- Détection d'anomalies sur les factures pour une surveillance automatique
- Catégorisation des dépenses par LLM, avec des garde-fous contre les chiffres erronés dans les textes générés
- Tableau de bord d'analyse financière et rapports PDF générés par IA
- Application mobile React Native (Expo) avec numérisation de documents
Technologies
Résultats
- qualité d'extraction, score interne
- ~4 → 9 / 10
- montants qui disparaissaient sans erreur, désormais lus
- > 1 000 TND
- problèmes bloquants corrigés lors d'un audit de sécurité avant production
- 9
Fonctionnement
- Scan ou PDF
- OCR · PaddleOCR
- Validation LLM + garde-fous
- Facture structurée
- Anomalies · tableau de bord · rapports













