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Excel : rapprochement bancaire automatique en Mobile Money

3 min de lecture
Miniature - Excel : rapprochement bancaire automatique en Mobile Money

📚 Pour aller plus loin : notre guide pilier Excel pour PME 2026 rassemble les fondamentaux, Power Query, VBA et les usages comptables OHADA pour le Sénégal et la Côte d’Ivoire.

Le défi du rapprochement Mobile Money en Afrique

Une PME sénégalaise encaisse chaque mois des milliers de paiements via Wave, Orange Money et YAS Money (ex-Free Money). Les extraits sont téléchargés en PDF ou CSV, avec des libellés imprécis : « Transfert de MAMADOU » sans référence de facture. Rapprocher manuellement ces flux prend 2 à 3 jours par mois. Excel Power Query et quelques formules intelligentes automatisent 90 pour cent du travail.

Structure du fichier de rapprochement

Trois feuilles : Facturation (factures émises avec numéro et client), Encaissements (mouvements Mobile Money importés), Rapprochement (correspondances et exceptions).

Étape 1 : importer les extraits Mobile Money

Wave fournit un CSV avec colonnes Date, Montant, Frais, Numéro expéditeur, Libellé. Orange Money en PDF extractable via Power Query PDF connector. YAS Money (ex-Free Money) en SMS archivé, à convertir via outil tiers (SMS Backup & Restore). Importez tout dans une même table consolidée avec colonne Source (Wave/Orange/Free).

Étape 2 : nettoyer les libellés

Les libellés contiennent souvent du bruit : « Paiement de 0221234567 – M. DIALLO – Ref ABC123 ». Power Query permet d’extraire la référence (ABC123) avec Text.AfterDelimiter ou une regex via la fonction Text.Combine + Text.Select. Créez une colonne RefExtraite.

Étape 3 : matcher facturation et encaissements

=INDEX(Facturation[NumeroFacture]; MATCH(1; (Facturation[Montant]=[@Montant])*(Facturation[ClientPhone]=[@Numero]); 0))

Formule matricielle qui cherche une facture dont le montant et le numéro client correspondent.

Variante plus robuste avec fuzzy matching via Power Query : onglet Accueil > Fusionner des requêtes avec correspondance approximative, seuil de similarité 0,8.

Étape 4 : détecter les paiements partiels

Un client règle 150 000 sur une facture de 200 000. Formule de reste à encaisser :

=[@MontantFacture] - SUMIFS(Encaissements[Montant]; Encaissements[RefFacture]; [@NumeroFacture])

Si résultat > 0, la facture reste partiellement ouverte.

Étape 5 : tableau des exceptions

Trois catégories à isoler :

  • Encaissements non rapprochés (pas de facture correspondante) : investiguer si c’est un prépaiement ou une erreur
  • Factures non encaissées à J+30 : relancer le client
  • Montants différents de plus de 5 pour cent : vérifier si frais Mobile Money ou erreur saisie

Étape 6 : tableau de bord trésorerie

KPI affichés : encaissements Wave vs Orange vs Free (camembert), taux de rapprochement automatique, DSO moyen, top 10 clients débiteurs, évolution mensuelle. Mise à jour en 3 clics chaque fin de mois.

Étape 7 : automatisation complète via Office Scripts

Sur Excel en ligne, Office Scripts (TypeScript) permet de planifier l’exécution. Un script peut : télécharger les extraits depuis un email Gmail filtré, lancer le rapprochement, générer les relances clients, envoyer un rapport PDF. Combiné à Power Automate, le cycle complet devient intégralement automatique.

Conclusion

Ce système réduit le rapprochement mensuel de 3 jours à 2 heures et améliore la fiabilité. Les exceptions isolées mettent en lumière les problèmes opérationnels (clients indisciplinés, erreurs de saisie, frais Mobile Money mal anticipés) que le traitement manuel aurait masqués.

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