Des milliers de lignes à classer par catégorie, produit ou centre de coût, à la main : une IA de catégorisation le fait en quelques minutes selon vos propres règles.
En bref
La catégorisation automatique par IA consiste à faire lire un fichier Excel ligne par ligne à un modèle entraîné sur vos règles métier, pour attribuer automatiquement une catégorie (produit, centre de coût, type de client) à chaque entrée, avec une vérification humaine sur les cas incertains. Développement sur mesure à partir de 5 000 € HT, livré en 15 jours.
Le vrai problème
Classer des dépenses, des références produits ou des contacts clients par catégorie dans un tableur, ligne par ligne, chaque mois, est une tâche répétitive qui prend un temps disproportionné par rapport à sa valeur ajoutée.
Une formule de recherche ou de correspondance approximative fonctionne pour les cas standards mais échoue dès qu'un intitulé est formulé différemment, obligeant à une correction manuelle constante.
Sans règle automatisée et centralisée, deux collaborateurs peuvent classer la même dépense dans deux catégories différentes, ce qui fausse les analyses et les comparaisons dans le temps.
Section 01
Contrairement à une formule de correspondance exacte, un modèle de langage comprend le sens d'un intitulé même formulé de façon inhabituelle. Une dépense intitulée « billet SNCF Paris-Lyon » et une autre « TGV aller-retour » peuvent toutes deux être classées correctement dans la catégorie « déplacements », sans qu'il soit nécessaire de lister manuellement toutes les variantes possibles.
Le modèle est calibré sur vos catégories existantes et, idéalement, sur un échantillon de données déjà catégorisées par vos équipes, ce qui lui permet d'apprendre vos conventions internes plutôt que d'appliquer une logique générique.
Section 02
Plutôt que de vous imposer un nouveau logiciel, nous développons généralement un outil qui lit directement votre fichier Excel ou votre export, applique la catégorisation, et renvoie un fichier enrichi d'une colonne « catégorie proposée » avec un niveau de confiance associé, exploitable immédiatement dans vos tableaux croisés dynamiques habituels.
Pour les volumes récurrents (import mensuel de relevés bancaires, catalogue produit mis à jour régulièrement), le traitement peut être automatisé pour se déclencher à chaque nouveau fichier déposé, sans intervention manuelle de lancement.
Section 03
Les lignes pour lesquelles le modèle a un doute (intitulé ambigu, nouvelle catégorie de dépense jamais vue) sont mises en évidence dans le fichier plutôt que classées au hasard, pour que la personne en charge puisse trancher rapidement. Ces corrections peuvent ensuite être réintégrées pour affiner la précision du modèle sur les prochains fichiers.
Cette approche évite l'écueil d'une automatisation totale non vérifiée, qui pourrait faire dériver silencieusement vos reportings financiers ou commerciaux sur plusieurs mois avant qu'une erreur ne soit détectée.
Section 04
Les fichiers de dépenses ou de données clients transitent et sont traités sur une infrastructure hébergée en Europe, avec suppression possible après traitement si vous ne souhaitez pas de conservation. Aucune donnée n'est réutilisée pour entraîner des modèles tiers.
Pour les données particulièrement sensibles (données bancaires détaillées, données personnelles de clients), nous appliquons systématiquement un principe de minimisation : seules les colonnes nécessaires à la catégorisation sont transmises au modèle.
Section 05
La qualité de la catégorisation dépend directement de la cohérence de vos catégories de départ : des catégories mal définies ou qui se chevauchent produiront une catégorisation moins fiable, quelle que soit la qualité du modèle. Un travail de clarification des catégories en amont fait souvent partie du cadrage.
Un premier outil testé sur un échantillon de vos fichiers réels est livré en 15 jours ouvrés pour 5 000 € HT, avant d'envisager une automatisation complète du flux si le volume le justifie.
Studio Datafuse · Paris
Envoyez-nous un extrait anonymisé de votre fichier Excel : nous mesurons le taux de catégorisation correcte avant tout engagement.
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