Brancher Openclaw sur Pennylane
#14 - Je te présente Fred, mon agent IA expert-comptable
Bienvenue dans cette 14ᵉ édition de Founder Naked.
Cette semaine, je te présente Fred, mon nouvel expert-comptable. Un agent IA que j’ai configuré sur Openclaw, et qui fait tourner ma compta et m’aide à structurer la partie financière de Licorn.
Dans cette édition, je te raconte comment j’ai fait pour configurer tout ça, ce que fait Fred concrètement, pourquoi j’ai décidé de faire ainsi, et quels sont les pièges à éviter.
Si ce n’est pas déjà le cas, tu peux aussi :
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Allez, c’est parti !
Au programme
La base : quesaco Openclaw
Le besoin : tenir la comptabilité de mes 2 sociétés
Le benchmark : choix d’un logiciel de compta et d’un expert-comptable
Mise en place d’un agent Openclaw
Skills et routines comptables
La base : qu'est-ce qu'OpenClaw ?
OpenClaw, c'est un framework d'agents IA open-source, conçu à la base pour tourner en local sur un ordinateur. On peut aussi l'installer sur un VPS dans le cloud, mais l'usage historique — et la grande mode ces derniers mois — c'est de le faire tourner sur un Mac Mini. Les Mac Mini ont d'ailleurs été en rupture de stock pendant un moment pour cette raison : suffisamment puissants, silencieux, peu gourmands en énergie. C'est d'ailleurs sur ça que moi je le fais tourner.
OpenClaw a été créé par Peter Steinberger, qui depuis a rejoint OpenAI pour travailler sur les agents personnels. Le projet est maintenant passé dans une fondation et reste entièrement open-source, maintenu par une communauté active. Tu peux y accéder directement sur GitHub.
Le principe de base — et c'est à double tranchant — c'est que ça peut tout faire.
L'agent a accès à l'ensemble de la machine sur laquelle il tourne : fichiers, terminal, navigateur, API… C'est ce qui le rend puissant. Et c'est aussi pour ça qu'il faut être sérieux sur la sécurité : on ne lui donne pas accès à n'importe quoi, et idéalement, on le fait tourner sur une machine dédiée, distincte du reste de son environnement de travail. Un vieux PC qui traîne dans un placard fait largement l'affaire pour commencer.
Pour les modèles LLM, on peut utiliser des modèles dans le cloud — OpenAI, Anthropic, Gemini… — ou des modèles en local avec Ollama. Pour ma part, je suis sur des modèles cloud, par pragmatisme sur la qualité des résultats. Si tu veux faire tourner des modèles locaux, il faut une machine plus puissante — un Mac Mini à 2.000€ minimum — donc ce n'est plus la même équation.
J'ai regardé OpenClaw à ses débuts, mais j'ai attendu que les sujets de sécurité se stabilisent avant de vraiment me lancer. Ce qui m'a décidé, c'est d'une part la maturité du projet, et d'autre part la vidéo de Claire Vo sur le sujet, que je recommande en introduction si tu n'as pas encore mis les mains dedans.
Le besoin : tenir la comptabilité de mes deux sociétés
J'ai deux sociétés : une holding familiale, The Unicorn Family, et ma société opérationnelle, The Unicorn Food Company, dont je parlais dans l'édition #10 sur les statuts. Et donc deux comptabilités à tenir.
La question s'est posée naturellement : comment j'organise ça ? Est-ce que je prends un expert-comptable ? Un outil en ligne ? Et surtout : qu'est-ce qu'un agent IA peut faire là-dedans, et où est la frontière avec un humain ?
Le sujet ne se limite pas à "rentrer des factures". Il y a des flux de trésorerie, des intercos entre sociétés, des analytiques à suivre, des décisions qui supposent de comprendre ce qu'on regarde. Et sur ce dernier point, c'est important de le dire clairement : l'IA n'est pas magique. C'est un peu comme le vibe coding — c'est puissant, mais si on n'a pas les bases, les erreurs passent inaperçues. Il faut des notions en comptabilité pour superviser ce que fait l'agent et s'assurer que ça tient la route.
Le benchmark : logiciel de compta et expert-comptable
J'ai exploré pas mal d'options avant d'arrêter mon choix.
Côté logiciels, le premier problème que j'ai rencontré c'est mon statut juridique. J'ai des SAS, et beaucoup de logiciels "pas chers" sont pensés pour les auto-entrepreneurs. Dès qu'on a une SAS avec des intercos, des flux un peu complexes, certains plans ne suivent pas, ou le paramétrage n'est tout simplement pas prévu pour ça.
J'ai même testé Sage 50, pour voir. Ce n'était pas pour moi : interface vieillissante, logiciel installé en dur, pas d'API. J'ai vite abandonné.
Je suis finalement retourné vers Pennylane, que j'avais déjà utilisé pour ma précédente boîte. C'est un excellent logiciel — ergonomie moderne, vraie comptabilité SAS, et surtout une API pour me permettre de brancher un agent dessus. C'est ce dernier point qui a été déterminant. Pour y accéder avec la partie comptable complète et l'API, il faut le plan supérieur, mais c'est le prix à payer pour avoir la bonne base de travail.
J'avais aussi envisagé de garder un expert-comptable humain en parallèle. J'en avais un auparavant qui bossait sur Pennylane, et ça se passait très bien. Mais j'avais envie de tester autrement.
Mon choix au final : Pennylane comme logiciel, et un agent OpenClaw spécialisé côté comptable, que j'ai appelé Fred. Ce n'est pas une question de prix — je pense que le coût est comparable à celui d'un expert-comptable classique, voire légèrement supérieur sur la phase de setup. Mais c'est un choix délibéré : j'avais envie de tester le setup, j'ai les bases pour le superviser, et j'aime le côté technique de la chose.
Si tu n'as pas envie de te prendre la tête avec la config, un expert-comptable classique reste plus simple. Je te le dis sans détour.
Mise en place d'un agent OpenClaw
Ce qu'il faut comprendre d'emblée : quand on installe OpenClaw, il n'y a pas de notion "d'agents multiples" par défaut. Il y a OpenClaw, c'est tout. Un seul agent, avec tout le contexte au même endroit.
La bonne pratique, et c'est ce que Claire Vo explique très bien dans sa vidéo, c'est de créer des agents spécialisés, un par domaine. Il y a eu beaucoup de hype autour de l'idée d'un agent OpenClaw "qui gère tout ton business" — des YouTubeurs en ont fait des démos spectaculaires. Sauf qu'après quelques semaines, les mêmes personnes montraient les bugs, les incohérences, les choses oubliées. C'est logique : à un moment, la mémoire sature, le contexte explose, et un agent qui fait tout finit par ne rien faire bien.
Le parallèle que Claire Vo fait et que je trouve pertinent, c'est celui des équipes en entreprise : on n'embauche pas quelqu'un pour faire le dev, la compta, le community management et le Google Ads en même temps. On recrute des gens sur des fonctions précises, on les forme sur leur périmètre. C'est exactement la même logique avec les agents IA.
J'ai donc créé Fred, un agent dédié à la comptabilité, avec son propre workspace, sa propre mémoire, ses propres skills. Voici comment c'est organisé concrètement :
Un agent = un dossier, dans lequel se trouvent sa configuration complète, sa mémoire et ses skills. Ce dossier est sauvegardé sur GitHub : Fred dispose d'une clé de déploiement en lecture seule, ce qui lui permet de pusher son workspace — mais sans pouvoir toucher à autre chose. C'est une bonne pratique de sécurité, et ça règle le problème du backup si le Mac Mini venait à avoir un souci.
Les accès sont restreints : Fred a accès à l'API Pennylane, à certains répertoires dédiés, et c'est tout. On ne lui ouvre pas l'ensemble du système — et encore moins on ne partage pas son accès à l'extérieur. OpenClaw peut exposer l'agent via une URL, mais c'est à réserver à un usage très contrôlé, entre associés ou collaborateurs de confiance.
Sur le plan des coûts : le setup consomme beaucoup de tokens, parce qu'on configure, on itère, on corrige. Ça se lisse ensuite, notamment en optimisant les modèles utilisés : on n'a pas besoin du modèle le plus puissant pour toutes les tâches.
Skills et routines comptables
Les skills dans OpenClaw, c'est une façon de donner à l'agent un savoir-faire métier. Ce n'est pas de la mémoire au sens "qu'est-ce qui a été fait" — c'est plutôt "comment faire certaines choses". Les deux sont complémentaires.
Ce qui est bien conçu dans OpenClaw, c'est qu'il existe un skill pour créer des skills. Autrement dit, Fred enrichit progressivement son propre répertoire au fil des interactions. Au début, j'ai créé manuellement les premiers à partir de ressources que j'ai trouvées en ligne — LinkedIn, GitHub, forums — et Fred prend le relais pour compléter au fil de l'eau.
Côté comptabilité, les skills que j'ai mis en place couvrent notamment :
L'accès à Pennylane via l'API : Fred peut aller consulter les transactions, les factures fournisseurs, les soldes de comptes, et produire un état mensuel de la situation.
La tenue comptable mensuelle : quels comptes utiliser, comment catégoriser les transactions, quand créer un nouveau compte analytique, quand splitter une écriture, comment traiter les intercos entre TUC et ma holding.
Les routines récurrentes : via les jobs et workflows d'OpenClaw, Fred tourne sur des tâches régulières — rapprochement bancaire, vérification des factures en attente, alerte sur les anomalies.
Ce n'est pas un système "clé en main" que tu installes en une heure. La barrière à l'entrée est réelle : il faut avoir les bases en compta pour superviser les sorties, et un minimum de bagage technique pour mettre en place la config. Mais une fois le setup fait, le gain de temps est tangible.
Le mot de la fin
Cette édition reste une introduction — pas un tutoriel exhaustif sur comment installer et configurer OpenClaw de A à Z. Ce serait beaucoup trop long, et franchement, la doc officielle et les nombreuses ressources disponibles sur YouTube et GitHub font déjà très bien le travail. Si tu veux que j'aille plus loin sur un aspect précis du setup — la gestion des skills, la sécurité, le branchement à une API externe — dis-le moi en commentaire, j'en ferai l'objet d'une prochaine édition.
Ce que je voulais surtout partager ici, c'est une réflexion de fond : on arrive à un stade où, en tant qu'entrepreneur, la question "est-ce que je prends un prestataire humain ou est-ce que je configure un agent IA ?" devient une vraie décision de gestion. Pas une question théorique. Non, une décision concrète, avec des avantages, des contraintes, et une courbe d'apprentissage à accepter.
On n'est pas encore dans le monde où tu dis "fais ma compta" et ça tourne tout seul. Le setup demande du temps et une vraie expertise métier pour superviser ce qui sort. Mais on y vient. Et pour ceux qui ont les bases pour le faire, c'est clairement une voie à explorer.
Bonne semaine,
Yoann