Analyse la renta de ton invest immo avec ChatGPT

Il y a quelques années, j’ai acheté un bien immobilier par le biais d’une SCI. J’avais fait des projetés financiers sous Excel pour savoir si c’était un bon ou un mauvais investissement. Cependant, depuis que je l’ai acquis, je n’avais jamais pris le temps de faire une analyse exacte de la renta de cet investissement pour savoir exactement ce que je gagnais (ou perdais) tous les mois / ans.

Voici toutes les variables que je prends en considération pour calculer la rentabilité de cet investissement :

• Le loyer
• La mensualité du crédit
• Les frais de syndic (0 dans le cas présent)
• Les frais de gestion (0 dans le cas présent)
• L’impôt foncier
• Les frais de comptabilité
• Les frais d’assurance

Dans ce calcul, je ne prends pas en compte l’enveloppe « travaux » que je constitue au cas où, mais c’est volontaire.

Tous ces éléments (loyer, mensualités du crédit, …) sont situés à un endroit : le compte en banque de la SCI. Comme je suis féniant et que je voulais avoir un aperçu rapide sur une année complète (du 01/01/2023 au 31/12/2023), j’ai fait un export CSV de toutes les opérations du compte en banque et je me suis dirigé vers ChatGPT pour m’aider dans mon analyse.

Bien entendu, avant d’envoyer le fichier, je l’ai modifié pour ne pas envoyer le nom de la SCI, le numéro du compte en banque et quelques données personnelles qui étaient présentes dans le fichier CSV exporté par la banque.

Voici comment j’ai procédé :

• Export CSV de toutes les opérations du compte en banque
• Envoi du CSV à ChatGPT pour qu’il puisse l’analyser
• Demande à ChatGPT de faire des totaux simples (loyers / dépenses / impôts)
• Demande à ChatGPT de me dire si j’ai plus de dépenses (en lui expliquant les catégories de dépenses) que de produits
• Analyser la renta de mon investissement et voir le détail de chaque catégorie en fonction de mes besoins (EEC, CDE, comptable, assurance, …)

Je commence par envoyer mon fichier CSV avec le prompt suivant :

Voici le CSV de tous les mouvements de ma SCI sur l'année 2023.
Je vais te demander d'en faire l'analyse après. Pour le moment ne fait rien.

Je lui demande ensuite de faire certains totaux en lui expliquant comment regrouper certaines catégories et transactions :

Fais moi les totaux suivants : 
 - Les loyers (toutes les opérations ayant dans leur libellé "loyer", "loyers", "virt de", "vir de")
 - Le remboursement de mon crédit (toutes les opération ayant dans leur libellé "Echéance prêt")
 - Les dépenses (toutes les opérations sauf celle contenant dans leur libellé "CCA") sans le remboursement de mon crédit
 - L'impôt foncier (toutes les opérations contenant dans leur libellé "fiscaux" ou "Service de la Rece")
 - Les frais comptables (toutes les opérations dont le libellé contient "compta", "comptable", "comptabilité")

Voici le résultat qui en sort :

Je peux maintenant lui demander si je gagne ou non de l’argent sur cet investissement (avant impôts) avec ce prompt :

est-ce que je gagne de l'argent sur cet investissement (avant impôts) et si oui combien ?

Voici le résultat :

Bon bah voilà je sais maintenant que je suis à 759 FCFP (6,3€) par an 🙃 C’est pas ouf, mais l’objet de l’article n’est pas là !

Je vis en Nouvelle-Calédonie et 1€ = 120 Francs Pacifique pour info 😉

Dernière précision l’analyse n’est pas une analyse comptable mais une analyse basique (est-ce que je gagne plus d’argent que j’en dépense).

A titre d’information, cela m’a pris moins de 10 minutes. Le fichier CSV est assez simple et ne contenait qu’une trentaine de lignes. A faire manuellement j’aurai probablement mis 45 minutes à 1 heure. Cela m’a permis d’économiser ce temps, mais également de pouvoir requêter le fichier après comme de savoir quelle est la part de dépense en eau :

Combien de dépense en eau ai-je eu durant l'année 2023 (toutes les opérations qui contiennent le libellé "CDE" ou "C.D.E.")

Voici le résultat :

Ceci est un exemple de comment vous pouvez utiliser ChatGPT avec des données financières (ici l’analyse de la rentabilité d’un investissement immobilier)

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