En développementFull Stack2026

Previsia

SaaS de pilotage et de prévision financière destiné aux porteurs de projet et aux experts-comptables.

Détails du projet

Statut

En développement

CatégorieFull Stack

Année2026

Type de développementFull Stack

Fonctionnalités

Pages développées

Technologies utilisées

Stack principale

Frontend:Next.js 16 (App Router)+ Tailwind CSS v4

Backend:Node.js+ Next.js 16 (Server Actions, Route Handlers)

Database:PostgreSQL+ Prisma

Deploy:Vercel

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Vue d'ensemble

Objectifs, défis relevés et statistiques du projet

Objectifs

Proposer une plateforme SaaS accessible permettant aux entrepreneurs, dirigeants et professionnels du chiffre de construire un prévisionnel financier complet, cohérent et exploitable. Previsia centralise la saisie des hypothèses, automatise les calculs financiers et facilite la présentation du projet auprès des partenaires, investisseurs et établissements bancaires.

Défis relevés

Concevoir un moteur de calcul financier capable de transformer des hypothèses métier en états financiers cohérents sur une période de 1 à 3 exercices. L'un des principaux défis a été de garantir la fiabilité des séries temporelles mensuelles et l'interdépendance des calculs liés au compte de résultat, au bilan, au BFR, à la trésorerie, à la fiscalité, aux investissements et aux financements. Le moteur de paie a également nécessité une modélisation détaillée de la réglementation Urssaf, Agirc-Arrco et TNS 2026, avec la prise en charge des exonérations propres à chaque type de contrat.

Technologies

Fonctionnalités

2026

Année

Fonctionnalités

Principales fonctionnalités développées dans ce projet

Le moteur de calcul financier `buildFinCalc`, développé en TypeScript sous forme de fonctions pures, s'exécute entièrement côté client via `useMemo`. Chaque modification d'une hypothèse met instantanément à jour l'ensemble du modèle financier, sans appel réseau supplémentaire.

Previsia génère automatiquement les principaux documents nécessaires à l'analyse d'un projet : compte de résultat prévisionnel, SIG, budget de trésorerie, CAF, seuil de rentabilité, BFR, tableaux de financement, bilan, ratios financiers, suivi de TVA, synthèse et dashboard de KPI.

Des formulaires métier structurés permettent de modéliser chaque composante du projet : chiffre d'affaires et saisonnalité, charges fixes et variables, investissements, amortissements, financements, masse salariale, fiscalité et autres flux de trésorerie.

Simulateur de bulletin de salaire couvrant CDI, CDD, apprentissage, contrat pro et stage. Calcul des cotisations Urssaf, Agirc-Arrco, prévoyance, PAS, TNS, exonérations par type de contrat et régime Alsace-Moselle, basé sur les paramètres réglementaires 2026.

Gestion de l'impôt sur les sociétés (IS taux plein et réduit), de l'IR pour les régimes transparents, de la TVA (mensuelle/trimestrielle), des cotisations sociales TNS et des charges patronales — tous intégrés dans le modèle financier global.

Export des données en Excel (ExcelJS), PDF et JSON/CSV pour le bulletin de paie. Diaporama intégré pour présenter le prévisionnel aux partenaires bancaires.

L'utilisateur peut créer et gérer plusieurs projets financiers indépendants, en définissant pour chacun la date de démarrage, la durée de projection, le régime fiscal et les principales hypothèses économiques.

Stack technique

Technologies et outils utilisés dans ce projet

Frontend

Langage:TypeScript

Frameworks:Next.js 16 (App Router)

Styling:Tailwind CSS v4

UI Libraries:shadcn/ui, Radix UI, Recharts

State Management:Zustand

Libraries:React Hook Form, Zod, @hookform/resolvers, date-fns, DnD Kit, Sonner, next-themes, lucide-react, clsx, tailwind-merge, class-variance-authority, cmdk

Backend

Langage:TypeScript

Runtime:Node.js

Frameworks:Next.js 16 (Server Actions, Route Handlers)

API Types:Server Actions

Libraries:ExcelJS, lodash

Base de données

Databases:PostgreSQL

ORM:Prisma

Outils

Tools:ESLint, Prettier, Vitest, tsx, pnpm

Déploiement

Platforms:Vercel

Détails techniques

Solutions techniques mises en œuvre dans ce projet

Architecture découplée : seules les données saisies sont persistées en DB (Prisma/PostgreSQL) ; tous les calculs financiers s'exécutent côté client en mémoire, éliminant tout stockage de résultats calculés.

`React.cache()` côté serveur déduplique les appels `fetchScenarioData` dans la même requête Node.js, consolidant ~32 requêtes Prisma parallèles (`Promise.all`) en un seul point d'entrée réseau.

Moteur de calcul `buildFinCalc` : fonctions pures et déterministes, modélisant des séries temporelles mensuelles (12 × N mois) avec saisonnalité, amortissements, échéanciers d'emprunts et accumulation de BFR.

Moteur de paie modulaire avec registre de paramètres réglementaires versionné par millésime (SMIC, PASS, taux Urssaf, Agirc-Arrco, RGDU, exonérations par type de contrat), extensible et testable unitairement via Vitest.

Store Zustand `useScenarioDataStore` comme unique point de chargement des données brutes ; les hooks de calcul par onglet (`useFinCalc`, `useBfrData`, `useCompteResultatData`…) consomment exclusivement ce store via `useMemo`.

Saisie pilotée par React Hook Form + Zod avec auto-sauvegarde debounced et invalidation ciblée du store sans rechargement global de page.