Intégration d’un Module Prévisionnel sur Amana Pilot

Description :
Ce projet consiste à développer une fonctionnalité complète pour la gestion des prévisions financières au sein de la plateforme Amana Pilot. Cette fonctionnalité comprend à la fois le développement du front-end et du back-end, permettant ainsi le traitement et l'affichage des résultats prévisionnels basés sur les données de trésorerie antérieures de l'entreprise. Les prévisions seront générées à l'aide de modèles de machine learning, notamment la régression, en se basant sur les données financières des mois précédents.
Fonctionnalités côté Front-End :

• Mise en place d'un tableau de suivi de trésorerie, affichant l'évolution de la trésorerie pour les mois précédents, ainsi que les prévisions pour les prochains mois (4 mois, 6 mois, etc.). Les données passées seront représentées par des barres pleines, tandis que les données prévisionnelles seront représentées par des barres vides ou hachurées.
• Possibilité pour l'utilisateur de modifier les valeurs prévisionnelles. Par exemple, il pourra ajuster les valeurs prédites en modifiant une case déjà prédite par l'algorithme, ce qui mettra automatiquement à jour les prévisions affichées sur le graphique. Cependant, les valeurs des mois passés ne pourront pas être modifiées directement dans le tableau de suivi.
• Gestion des catégories à valeur constante, telles que les charges fixes, afin de limiter la mise à jour manuelle sur certaines catégories.
• Conservation des prévisions et des chiffres réels sur le graphique pour une comparaison visuelle.

Fonctionnalités côté Back-End :
Utilisation des données JSON de notre API Amana-Pilot pour développer les fonctionnalités de prévision, de mise à jour et d'enregistrement des données prévisionnelles. Cela inclut l'utilisation de modèles de machine learning, tels que la régression linéaire, pour générer des prévisions pour chaque catégorie de transaction.
Ressources
• Ajout d'un attribut de statut ('Réel', 'Prévisionnel') dans la base de données pour distinguer les données réelles des données prévisionnelles.
• Fourniture de l'accès à l'API et de la documentation nécessaire pour que les développeurs puissent intégrer notre API.
• Fourniture d'un tableau de suivi du cashflow de référence sous forme de bouts de code sources pour faciliter le développement.