Découvrez comment notre IA transforme des données désordonnées et incohérentes en enregistrements propres et standardisés.
| name | phone | address | company | start_date | |
|---|---|---|---|---|---|
| marco.bianchi@email | Marco Bianchi | +1-555-204-1180 | 123 main st, NYC | Maison Mercier | 01/15/2024 |
| LENA FISCHER | lena_f | (555) 663.2210 | 456 Oak Avenue, NY 10001 | mercier | 2024-02-20 |
| paolo99 | Paolo Greco | 5557778888 | 789 elm street | MAISON MERCIER | Feb 28, 2024 |
| [email protected] | nadia roussel | N/A | 321 Pine Rd., Suite 100 | Maison mercier | 03-15-24 |
| t.vidal | Tomas V | 555.882.4416 | 654 maple, new york | maison-mercier | 15/04/2024 |
... noms, téléphones, adresses, dates, noms d'entreprises incohérents
| full_name | phone | street | city | state | zip | company_id | start_date | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Marco Bianchi | [email protected] | +15552041180 | 123 Main St | New York | NY | 10001 | MERC001 | 2024-01-15 |
| Lena Fischer | [email protected] | +15556632210 | 456 Oak Ave | New York | NY | 10001 | MERC001 | 2024-02-20 |
| Paolo Greco | [email protected] | +15557778888 | 789 Elm St | New York | NY | NULL | MERC001 | 2024-02-28 |
| Nadia Roussel | [email protected] | NULL | 321 Pine Rd Ste 100 | New York | NY | NULL | MERC001 | 2024-03-15 |
| Tomas Vidal | [email protected] | +15558824416 | 654 Maple St | New York | NY | NULL | MERC001 | 2024-04-15 |
... standardisé, validé, prêt pour l'import ERP
Le nettoyage de données est le goulot d'étranglement caché dans chaque implémentation ERP.
Votre équipe passe plus de 40 heures par client à nettoyer des données dans des tableurs. C'est du temps que vous ne récupérerez jamais.
Numéros de téléphone, adresses, dates — chaque client envoie des données dans un format différent. La standardisation manuelle est source d'erreurs.
Échecs d'import, erreurs de validation, corrections client — les allers-retours n'en finissent jamais.
Vos meilleurs consultants sont bloqués sur la saisie de données au lieu de travaux d'implémentation à haute valeur ajoutée.
Les clients ne suivent jamais correctement vos modèles d'import. Vous finissez par corriger leurs données de toute façon.
Des données de mauvaise qualité mènent à de mauvaises implémentations. Vous vous inquiétez toujours de ce qui a pu passer entre les mailles.
Pas seulement de la correspondance de motifs — une vraie intelligence qui s'adapte à votre workflow.
Notre IA comprend le contexte, pas seulement les modèles. Elle reconnaît les noms, adresses, numéros de téléphone et champs personnalisés — les mappant à la structure exacte de votre modèle.
Téléchargez votre modèle une fois. Notre système apprend la structure et mappe automatiquement les données entrantes aux bons champs, même avec des en-têtes désordonnés.
Chaque transformation est accompagnée d'un score de confiance. Les lignes à haute confiance sont auto-approuvées; celles à faible confiance sont signalées pour votre révision rapide.
Quand l'IA n'est pas sûre, elle suggère les options les plus probables classées par probabilité. Un clic pour approuver ou corriger — pas de saisie manuelle requise.
Définissez les exigences de validation de votre ERP une fois. Nous vérifions chaque champ selon vos règles avant l'export — détectez les erreurs avant qu'elles n'atteignent votre système.
Exportez des données propres exactement dans le format attendu par votre ERP. CSV, Excel, JSON — selon ce qui convient à votre workflow.
Des données client désordonnées à l'import ERP propre en quelques minutes.
Envoyez-nous votre modèle d'import ERP. Nous configurons le système selon vos exigences exactes — fait une fois, utilisé pour chaque client.
Partagez le fichier de données désordonné du client. Support pour CSV, Excel et la plupart des formats courants — peu importe l'incohérence.
Notre IA analyse chaque champ, standardise les formats et mappe les données à votre modèle. Les éléments à faible confiance sont signalés avec des suggestions intelligentes.
Révisez rapidement les éléments signalés, approuvez les suggestions et obtenez votre fichier parfaitement formaté prêt pour l'import ERP.
Reflekt Lab transforme des fichiers fournisseurs et clients bruts et incohérents — Excel, CSV, Word, PDF et documents scannés — en données propres, validées et prêtes à importer dans n'importe quel ERP ou plateforme SaaS. Nous configurons le système une seule fois pour correspondre à votre modèle d'import, puis traitons chaque fichier client avec des modèles d'IA spécialisés et une garantie de remédiation humaine.
Nous prenons en charge les formats que les fournisseurs envoient réellement : Excel (.xlsx, .xls), CSV, JSON, documents Word, PDF et documents scannés. Quelle que soit l'incohérence de la source, le résultat est un fichier unique standardisé et mappé au modèle d'import de votre ERP.
Les équipes économisent généralement plus de 80 % du temps consacré à la préparation manuelle des données. Environ 95 % des transformations sont approuvées automatiquement avec une grande confiance, les données client sont prêtes à importer en quelques minutes plutôt qu'en plusieurs jours (environ 10x plus rapide), et les données validées atteignent un taux de réussite au premier import d'environ 99 %.
Environ 95 % des champs sont standardisés et approuvés automatiquement. Les éléments restants à faible confiance sont signalés avec des suggestions intelligentes pour une révision humaine rapide, afin que rien d'incorrect ne passe. Cette étape de remédiation humaine est garantie : vous obtenez toujours des données propres et validées, pas des approximations.
Oui. Le pipeline est indépendant de l'ERP. Lors d'une configuration unique, nous l'adaptons à votre modèle d'import et à vos exigences de champs exactes, afin que les données nettoyées s'intègrent directement dans le système que vous utilisez déjà — sans migration ni changement de plateforme.
Notre IA analyse chaque champ individuellement, standardise les formats et les unités, déduplique les enregistrements et mappe le tout à votre modèle. Elle est conçue pour la réalité désordonnée des fichiers fournisseurs — langues mélangées, unités incohérentes, fautes de frappe et colonnes fusionnées — transformant des milliers de lignes peu fiables en données structurées prêtes à importer.