Automatiser les données sans perdre le contrôle
Un import doit expliquer ce qu'il a traité, ce qu'il a refusé et ce qui reste à vérifier.
Vous récupérez des fichiers, rapprochez des références ou recopiez les mêmes informations entre plusieurs outils. Nous décrivons d'abord les sources et les règles, puis construisons le traitement utile. Un fichier reçu ne devient pas automatiquement une donnée fiable : format, doublons, champs absents et correspondances doivent être contrôlés. L'équipe doit pouvoir comprendre le résultat et reprendre les éléments qui demandent une décision.
Préparer les entrées et les contrôles
Collecte et correspondances
Nous identifions les sources autorisées et les champs qui permettent de retrouver un client, un produit ou une commande. Les références ne portent pas toujours le même nom dans deux outils. Les règles de rapprochement sont donc explicites et testées sur les cas ambigus.
Calculs et transformations
Un changement de format, une conversion ou une règle de calcul doit pouvoir être expliqué et vérifié. Nous séparons ces traitements des suggestions éventuelles d'une IA. Les valeurs manquantes ou incohérentes sont signalées au lieu d'être remplacées silencieusement par une donnée plausible.
Erreurs et reprises
Le traitement conserve les informations nécessaires pour suivre son résultat sans exposer de données inutiles. Un échec, un doublon ou une interruption doit avoir un parcours de reprise. Nous examinons aussi ce qui se passe si le même fichier est reçu deux fois.
Tester le résultat, y compris les refus
Nous préparons un échantillon avec des lignes correctes et des erreurs représentatives. Le contrôle porte sur les données obtenues, les éléments rejetés et la façon de les corriger. Si le besoin inclut un écran de décision, une application web sur mesure peut compléter le traitement ; le cahier des charges précise alors les règles et les responsabilités.
- Définir les sources, les champs de rapprochement et le résultat attendu pour chaque donnée.
- Tester formats incomplets, doublons, valeurs incohérentes et interruption d'un échange.
- Préparer le suivi, les alertes et la reprise avant d'étendre le traitement aux opérations courantes.
Planifier les échanges depuis la Guadeloupe
L'heure de réception d'un fichier et la disponibilité des outils peuvent différer entre la Guadeloupe et la métropole. Nous organisons les traitements selon ces contraintes et les périodes d'activité. Un échange quotidien de fichiers et une synchronisation rapide répondent à des besoins différents ; la fréquence doit être annoncée clairement.
Relier plusieurs sources à une règle métier
Le projet SALVA Antilles présenté dans nos réalisations traite des réservations reçues par fichiers et API, avec une interface de règles métier. Ce cas illustre la différence entre déplacer des données et les rendre exploitables dans un parcours de travail.
L'automatisation doit laisser une trace compréhensible : ce qui a été fait, ce qui a échoué et la personne qui doit intervenir.
Questions sur vos fichiers et vos échanges
Un échantillon anonymisé et le résultat attendu permettent de vérifier rapidement les principales règles.
Faire le pointIl faut d'abord définir les variations acceptées et les contrôles nécessaires. Un champ renommé ou une colonne manquante ne doit pas provoquer un résultat erroné sans alerte. Nous distinguons les changements connus des formats qui doivent être refusés et examinés avant traitement.
Pas pour les règles qui peuvent être définies clairement : formats, calculs, contrôles ou références connues. Une IA peut aider à préparer certaines suggestions, mais elle ne doit pas décider seule de fusionner des clients ou de modifier des montants. Les ambiguïtés demandent un circuit de validation adapté.
Nous définissons les références qui permettent de reconnaître une opération déjà traitée et testons les renvois de fichiers ou les interruptions. Le traitement doit savoir ce qui a été enregistré et ce qui reste à faire. La reprise est un scénario de recette, pas une réparation improvisée après incident.