Suggestions de transactions intelligentes — Touchez et c'est fait

Ouvrez le formulaire de dépense et Budgie propose des suggestions en forme de pilule depuis votre propre historique — catégorie, étiquettes, commentaire, montant et compte tous préremplis avant que vous tapiez un seul caractère.

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Pourquoi le même marchand ne devrait jamais nécessiter une réflexion supplémentaire

L'utilisateur moyen enregistre le même marchand plus de trente fois par an. Saisir la catégorie, choisir une étiquette, entrer le montant habituel et sélectionner le bon compte pour le même café est un effort gaspillé — l'information est déjà dans votre historique. Budgie la présente sous forme de pastilles cliquables dès l'ouverture du formulaire, de sorte que confirmer une dépense familière prend un toucher au lieu de sept.

Contrairement aux moteurs de suggestions basés sur le cloud qui profilent les habitudes de dépenses sur un serveur fournisseur, chaque correspondance se produit sur l'appareil. Votre historique de transactions ne quitte jamais votre téléphone, et les suggestions s'améliorent à mesure que vous ajoutez des entrées — sans compte, sans synchronisation, sans exposition.

Deux moteurs, zéro aller-retour cloud

Les suggestions reposent sur deux systèmes complémentaires sur l'appareil. Le premier est un moteur de patterns SQL qui analyse votre historique hebdomadaire et mensuel pour trouver la catégorie, le montant et le compte les plus probables pour un nom de marchand. Le second est une recherche par embedding à 768 dimensions qui encode le titre actuel et trouve les entrées historiques les plus proches dans l'espace vectoriel — capturant les variantes de noms et abréviations qu'une correspondance par mots-clés manquerait.

Lorsque les deux moteurs sont d'accord, les pastilles de suggestion apparaissent immédiatement. Quand ils divergent, le pattern SQL l'emporte pour les champs structurés comme le montant et la catégorie, tandis que l'embedding ajoute des suggestions d'étiquette et de commentaire. Chaque suggestion acceptée ou corrigée alimente l'index d'embedding de sorte que la prochaine entrée similaire est encore plus proche.

Ce que vous obtenez

Remplissage en un toucher — catégorie, étiquettes, montant et compte préremplis depuis votre propre historique

Entièrement privé — les deux moteurs s'exécutent sur l'appareil, pas d'appel réseau, pas de profilage

Auto-amélioration — les suggestions acceptées ou corrigées affinent l'index d'embedding pour la prochaine fois

Fonctionne hors ligne et sur chaque variante de formulaire — dépense, revenu et virement

Foire aux questions

D'où viennent les suggestions ?

Deux sources : (1) patterns SQL hebdomadaires/mensuels sur vos propres transactions, et (2) une recherche par embedding à 768 dimensions correspondant au titre actuel avec vos entrées historiques les plus proches. Aucun appel cloud.

Va-t-il suggérer des choses que je n'ai jamais achetées ?

Non. Le moteur de suggestions ne propose que des valeurs issues des transactions que vous avez déjà enregistrées ou importées.

Puis-je désactiver les suggestions ?

Oui — désactivez-les dans Paramètres → IA. La saisie manuelle reste exactement comme avant.

Cela fonctionne-t-il aussi pour les revenus et les virements ?

Oui. Le moteur de suggestions s'exécute sur chaque variante de formulaire — dépense, revenu et virement.

Fonctionnalités associées

Catégorisation automatique par IA sur l’appareil

Deux modèles sur l'appareil — Qwen3 1.7B pour la conversation et un modèle d'embedding à 768 dimensions — alimentent les suggestions de catégorie, d'étiquette et de marchand en toute confidentialité.

Calendrier des paiements récurrents

Repérez la fuite lente avant qu'elle ne facture — les schémas d'abonnements tracés sur un calendrier mensuel avec les prochains prévus.

Le suivi des dépenses réinventé

Deux appuis de l'ouverture à l'enregistrement — un formulaire de saisie rapide en feuille basse conçu pour une utilisation à une main.

Suggestions d'étiquettes automatiques — Appuyez, ne tapez pas

Après avoir choisi une catégorie, le LLM sur l'appareil propose jusqu'à trois étiquettes sous forme de pastilles interactives. Repli sur l'embedding en premier lieu lorsque le LLM est occupé.

Étiquettes de transaction pour le suivi multidimensionnel

Superposez des étiquettes aux catégories — une transaction peut être Courses (catégorie) et #vacation, #shared, #reimbursable (étiquettes).

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