Importez les fichiers de toutes vos banques. Spendify les fusionne, élimine les doubles comptages, classifie chaque transaction — et vos données ne quittent jamais votre disque.
Python · Streamlit · SQLite · Ollama · aucun compte requis
Chaque mois : télécharger, ouvrir Excel, coller, corriger les signes, trouver les doublons. Et à chaque fois quelque chose ne colle pas.
Trois fichiers de mouvements de trois portails bancaires différents, formats CSV incompatibles, dates dans des formats différents, montants avec des signes aléatoires. Les fusionner à la main prend des heures et produit toujours des erreurs.
L'achat au supermarché apparaît sur le relevé de carte de crédit et sur le compte courant comme un prélèvement mensuel agrégé. En additionnant tout, vos dépenses semblent le double de ce qu'elles sont réellement. Aucun outil courant ne résout cela automatiquement.
Un virement vers un compte d'épargne n'est pas une dépense. Mais si vous importez les deux comptes, la même transaction apparaît deux fois — comme sortie du compte courant et comme entrée sur le compte d'épargne.
Classer 300 transactions par mois à la main est un travail à part entière. Les applications cloud le font, mais elles envoient vos données bancaires sur leurs serveurs et vous facturent un abonnement mensuel.
Pas d'intégrations bancaires, pas de compte, pas de configuration par fichier.
Exportez les fichiers de mouvements en CSV ou XLSX depuis le portail de votre banque. Fonctionne avec n'importe quelle banque — Spendify détecte automatiquement le format sans configuration manuelle.
Sélectionnez tous les fichiers en une fois, même de banques différentes, même d'années différentes. Spendify détecte le type de document, corrige les signes, élimine les doubles comptages entre carte et compte, et classifie chaque transaction.
Le registre unifié montre tout au même endroit : graphiques, filtres, export, et la certitude que chaque euro est compté exactement une fois.
Ce n'est pas une application de budget générique. Elle est conçue autour des problèmes spécifiques des personnes ayant plusieurs comptes bancaires.
Quand la carte de crédit débite le montant mensuel du compte courant, Spendify reconnaît la relation et supprime le double comptage automatiquement.
Fenêtre temporelle ±45 jours · 3 phases de correspondance : fenêtre glissante → somme de sous-ensembles pour montants fractionnés → rapprochement partiel
Un virement d'un compte courant vers un compte d'épargne n'est ni une dépense ni un revenu : c'est un virement interne. Spendify le reconnaît en comparant montants, dates et noms de titulaires dans les descriptions — même si les deux fichiers ont été importés à des moments différents.
Chaque transaction a un identifiant unique calculé à partir de son contenu (SHA-256). Si vous importez le même fichier deux fois, rien ne se passe. Vous pouvez réimporter tout votre historique de transactions sans crainte de doublons.
La catégorisation utilise quatre niveaux en séquence :
Ce n'est pas juste un slogan. C'est l'architecture.
Spendify utilise Ollama en local par défaut : un moteur d'IA qui tourne sur votre ordinateur, sans connexion internet. Vos fichiers de mouvements ne quittent jamais votre disque.
Si vous utilisez OpenAI ou Claude, Spendify supprime automatiquement toutes les données identifiantes avant chaque appel distant :
Si la vérification échoue, l'appel est bloqué — pas dégradé silencieusement.
Les données sont stockées dans un fichier SQLite sur votre ordinateur. Vous pouvez le copier, le déplacer, le sauvegarder comme n'importe quel autre fichier. Pas de cloud obligatoire, pas de compte, pas d'abonnement.
Quatre profils qui trouvent dans Spendify quelque chose que les alternatives n'offrent pas.
Compte courant + carte de crédit + compte d'épargne + compte-titres ? Spendify les unifie tous dans un seul registre sans rien faire manuellement.
Si vous utilisez Excel pour vos dépenses, Spendify peut remplacer cette routine : vous importez les fichiers une fois, Spendify unifie et classifie, vous ne vérifiez que les exceptions.
Pas de backend distant obligatoire, pas de compte, pas d'inscription. Vos données bancaires restent là où elles doivent être : sur votre ordinateur.
Projet Python open source avec architecture modulaire, pipeline LLM sur données structurées, suite de tests complète. Un point de départ pour expérimenter ou construire des intégrations personnalisées.
Application de bureau native avec IA locale incluse. Pas de Docker, pas de Terminal toujours ouvert.
📥 Télécharger l'installeur (DMG · MSIX · .deb · .rpm)
Guide pas-à-pas avec captures d'écran → installation et premier lancement
— ou, depuis le terminal : —
Le script détecte votre matériel, télécharge le modèle IA optimal pour votre RAM (1–7 Go) et configure tout — zéro intervention.
L'application apparaît dans Launchpad / Menu Démarrer / explorateur de fichiers, prête à l'emploi.
Installation développeur ou manuelle ? → Guide complet
Seul Docker Desktop est requis. Conteneur officiel depuis GitHub Container Registry, navigateur à http://localhost:8501.
🆘 Besoin d'aide ? Ouvrez une issue sur GitHub — bugs, questions, demandes de fonctionnalités.
⭐ Vous aimez Spendif.ai ? Mettez-nous une étoile — cela nous aide à atteindre les registres officiels (Homebrew Core, winget).
Pas de framework LLM (pas de LangChain) — les backends IA utilisent directement les SDK officiels.
Implémentez LLMBackend (3 méthodes) et enregistrez-le dans BackendFactory. Fonctionne avec toute API compatible OpenAI.
Le Flow 2 les reconnaît automatiquement via LLM sans modification de code. Le schéma est sauvegardé et réutilisé lors des imports suivants.
Depuis la page Taxonomie, sans toucher au code. La taxonomie est entièrement configurable depuis l'interface.
Le pipeline process_file() est complètement séparé de l'UI — il peut être exposé via FastAPI sans modification.
brew install --cask spendifai.deb et .rpm comme assets de release GitHubwinget install SpendifAi.SpendifAiDomaines où les contributions sont les plus utiles :
Si votre banque n'est pas reconnue automatiquement, ouvrez une issue avec un échantillon CSV anonymisé.
La suite couvre la couche logique métier mais pas encore l'interface Streamlit. Il y a de la place pour contribuer.
L'architecture supporte déjà plusieurs langues pour les descriptions. L'UI est en italien — il y a de la place pour ajouter d'autres langues.
La catégorisation par lots est le goulot d'étranglement avec un LLM local. Il y a de la place pour la parallélisation.