Une intelligence artificielle peut analyser, classer ou exploiter de grandes quantités d’informations. Mais la pertinence de ses résultats dépend directement des données qui lui sont fournies. Lorsqu’elles proviennent de plusieurs logiciels, fichiers ou bases, elles peuvent présenter des différences de formats, des doublons ou des informations contradictoires.
La consolidation des données intervient justement avant leur exploitation afin de réunir ces différentes sources et de construire un ensemble plus cohérent. L’objectif : éviter de demander à une IA de travailler à partir d’informations que l’entreprise elle-même n’a pas encore harmonisées.
Des données dispersées difficiles à interpréter
Au fil du temps, une entreprise accumule des informations dans différents environnements : CRM, ERP, fichiers Excel, formulaires, outils métier ou bases constituées manuellement.
Un même client peut apparaître sous plusieurs noms, une catégorie être désignée par différents termes ou une date être enregistrée selon plusieurs formats.
Pour une personne qui connaît l’activité, certaines correspondances semblent évidentes. « SAV », « sav » et « service après-vente » peuvent par exemple désigner la même catégorie. Pour un traitement automatisé, ces différences doivent être identifiées et normalisées.
C’est précisément l’un des objectifs de la consolidation des données : créer un socle suffisamment homogène avant de poursuivre le projet.
Pourquoi consolider avant d’exploiter les informations avec l’IA ?
Réunir plusieurs fichiers ne suffit pas. Il faut également déterminer quelles informations conserver et selon quelles règles les organiser.
Ce travail peut notamment comprendre :
- La suppression des doublons et quasi-doublons ;
- L’harmonisation des formats ;
- La normalisation des catégories et libellés ;
- Le repérage des données manquantes ou incohérentes ;
- La définition d’une règle lorsque plusieurs sources se contredisent.
La consolidation des données permet ainsi de mieux comprendre la composition du jeu disponible. Une information ancienne peut ne plus être pertinente, tandis que deux logiciels peuvent contenir des valeurs différentes pour un même champ.
Les étapes d’une consolidation d’une source de données
La consolidation d’une source de données commence par l’identification des informations disponibles et de leur provenance. Il faut comprendre ce que contient chaque fichier avant de chercher à les rapprocher.
Une structure commune peut ensuite être définie. Les dates adoptent le même format, les catégories une nomenclature identique et les références suivent les mêmes règles.
Il reste également à traiter les exceptions.
Quelle valeur conserver lorsque deux informations se contredisent ? Comment gérer un champ vide ? Deux enregistrements légèrement différents correspondent-ils au même élément ?
Ces décisions permettent d’éviter que les incohérences présentes dans les sources soient simplement reproduites dans la base finale.
Consolider avant de passer à l’annotation
Dans certains projets d’IA, l’annotation consiste à attribuer des catégories ou des labels aux données selon des consignes précises. La réaliser sur une base encore désorganisée peut cependant compliquer le travail.
Si une même catégorie existe sous plusieurs appellations, elle risque d’être interprétée différemment. Les doublons peuvent également conduire à traiter plusieurs fois une information identique.
Nous privilégions donc une progression logique : collecte, tri, consolidation des données, puis préparation des étapes suivantes. Plus les règles sont claires en amont, plus il devient simple de travailler de manière homogène sur l’ensemble du jeu de données.
Quels contrôles réaliser avant l’exploitation ?
Une fois les informations regroupées, le contrôle permet de vérifier que les règles retenues ont bien été appliquées.
Il peut porter sur les doublons restants, les formats inhabituels, les valeurs manquantes ou les catégories qui ne correspondent pas à la nomenclature définie.
Un échantillon peut aussi être vérifié avant de poursuivre le traitement de l’ensemble de la base. Cette étape aide à détecter suffisamment tôt une exception ou une règle mal comprise.
La consolidation d’une source de données ne doit donc pas être considérée comme une simple fusion technique. Elle comprend également un travail de vérification destiné à obtenir des informations mieux structurées.
Nous préparons vos données avant leur exploitation par l’IA
Lorsque les informations sont nombreuses et issues de plusieurs sources, leur préparation peut rapidement mobiliser du temps. Chez Saisie.fr, nous pouvons intervenir sur leur structuration et leur harmonisation selon les consignes définies pour votre projet.
Notre travail de consolidation des données permet notamment de rapprocher les sources, d’uniformiser les formats et d’appliquer les règles établies en amont.
Avant de chercher à exploiter davantage d’informations avec l’intelligence artificielle, il est essentiel de s’intéresser à leur qualité. Une base cohérente ne garantit pas à elle seule les performances d’un projet IA, mais elle permet de partir d’informations mieux organisées et plus adaptées aux traitements prévus.
