Deux listes qui décrivent les mêmes choses sans jamais les nommer pareil. L'application les rapproche, repère les doublons et produit une base unique sur laquelle on peut compter.
Aucun identifiant commun, des libellés saisis à la main, des variantes d'orthographe : c'est le travail que RECHERCHEV ne sait pas faire, et celui qu'on finit par faire à l'œil, ligne par ligne.
Source A
4820 lignes
Source B
1290 lignes
Source C
763 lignes
Source D
2044 lignes
↓
Base unique
1 412 doublons fusionnésRénovation du groupe scolaire
A · CRéseau de chaleur — phase 2
B · DAménagement des berges
AExtension de la médiathèque
A · B · DPour une administration, quatre dispositifs décrivaient les mêmes projets de territoire. Aucun ne partageait d'identifiant avec les autres, et le même projet pouvait apparaître dans les quatre sous quatre noms différents.
Sur quelques centaines de lignes, c'est fastidieux. Sur plusieurs milliers, c'est infaisable — et surtout impossible à refaire à l'identique le trimestre suivant.
L'application compare ce qui est comparable — nom, adresse, montant, date, commune — et calcule un degré de ressemblance plutôt que d'exiger une égalité stricte.
Accents, abréviations, majuscules, inversion nom-prénom, « Ste » pour « Sainte » : autant de différences qui bloquent une RECHERCHEV et que l'application absorbe.
Quand deux lignes se rejoignent, il faut trancher : quelle source fait foi pour chaque champ. Cette règle est définie avec vous, une fois, et appliquée ensuite systématiquement.
Les rapprochements certains sont appliqués, les cas limites sont mis de côté pour arbitrage humain. Une machine qui tranche toute seule sur un cas douteux crée des erreurs invisibles.
Pour chaque ligne fusionnée, on peut remonter aux lignes d'origine et à la raison du rapprochement. Sans cette traçabilité, personne n'accepte le résultat.
Le trimestre suivant, on redépose les fichiers et les mêmes règles s'appliquent. Le travail d'arbitrage déjà fait n'est pas à refaire.
RECHERCHEV et son successeur RECHERCHEX sont parfaits quand une clé commune existe. Le problème commence exactement là où elle n'existe pas.
| RECHERCHEV | Un tri à l'œil | Une application Plouf | |
|---|---|---|---|
| Sans identifiant commun | Ne fonctionne pas | Fonctionne, lentement | Rapproche par ressemblance |
| Fautes de frappe et variantes | Renvoie #N/A | Repérées, si on est attentif | Absorbées |
| Volume traitable | Quelques milliers, si les clés sont propres | Quelques centaines | Des centaines de milliers |
| Cas douteux | Silencieusement ignorés | Tranchés selon la fatigue | Isolés pour arbitrage |
| Traçabilité | Aucune | Aucune | Chaque fusion est justifiée |
| Refaire le trimestre suivant | Tout est à recommencer | Tout est à recommencer | On redépose les fichiers |
Si vos deux fichiers partagent un identifiant fiable, restez sur une RECHERCHEV : c'est immédiat et gratuit.
Cette conversation est le cœur du projet. Deux projets au même endroit et au même montant sont-ils le même projet ? Vous seul le savez, et la réponse dépend de votre métier.
On applique les règles à un lot dont vous connaissez déjà la bonne réponse, et on mesure : combien de rapprochements manqués, combien de faux positifs.
Rapprocher trop crée des fusions abusives, rapprocher trop peu laisse des doublons. Le bon réglage dépend de ce qui vous coûte le plus cher — et ce n'est pas la même réponse partout.
L'application vous présente les cas limites, avec les lignes d'origine côte à côte. Vos arbitrages sont mémorisés et ne vous seront pas redemandés.
Oui, comme un humain sur cette tâche — mais de façon mesurable, ce qui change tout. Nous chiffrons le taux d'erreur sur un échantillon dont vous connaissez la réponse, et vous décidez du réglage en connaissance de cause plutôt qu'à l'aveugle.
Il n'y a pas de limite pratique : nous avons traité quatre sources simultanément. Au-delà de deux, la vraie difficulté n'est pas technique mais de décider quelle source fait foi pour chaque information.
En partie, et seulement là où elle sert. La comparaison de textes proches relève d'algorithmes bien établis, pas d'IA. Nous n'ajoutons un modèle que pour les cas où la ressemblance ne suffit pas — par exemple comprendre que deux descriptions différentes désignent la même chose.
Elles sont conservées telles quelles et signalées comme uniques. Rien n'est supprimé : une ligne sans correspondance est peut-être un doublon manqué, mais c'est bien plus souvent un cas réellement isolé.
Oui, c'est même l'usage principal après le premier chantier. Vous redéposez les fichiers, les règles et vos arbitrages passés s'appliquent, et seuls les nouveaux cas limites vous sont soumis.
Le traitement peut tourner entièrement sur vos machines, sans que rien ne sorte de votre réseau. C'est le mode que nous recommandons dès que des données personnelles sont en jeu.
Une demi-heure ensemble sur le fichier que vous utilisez vraiment, et vous saurez ce qui peut être automatisé. Sans engagement.
Automatiser un fichier Excel
Vous déposez l'export de votre logiciel métier, l'application renvoie le fichier fini : trié, filtré, mis en forme, prêt à envoyer. Sans macro et sans VBA à maintenir.
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