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Comment le matching décide

Le fichier de votre client l’appelle Zahlungsziel. Votre schéma l’appelle Payment terms. Ces deux chaînes n’ont rien en commun — et pourtant l’import doit les relier, des centaines de fois par fichier, sans corrompre les données. Cette page explique, en langage simple, comment Mildport prend cette décision : ce qu’il essaie d’abord, quand il refuse de deviner, et comment il devient plus intelligent après chaque import confirmé.

Quoi qu’il arrive — CSV, Excel, JSON, un PDF avec tableaux, un scan lu par OCR — cela devient l’une de deux formes :

  • Un tableau : des lignes avec des en-têtes de colonnes. Les en-têtes sont mis en correspondance avec vos champs ; cette échelle est le sujet de cette page.
  • Un document : une facture, une carte de visite, un contrat. Pas de colonnes — Mildport extrait des faits (« numéro de facture : 2024-117 ») avec un pointeur visible vers l’endroit où chacun a été trouvé, et l’utilisateur les confirme. Ce flux est décrit dans les imports capture-first.

Un principe couvre les deux : rien n’atterrit dans votre système sans qu’un humain ait eu l’occasion de le voir.

Pour chaque en-tête de colonne, Mildport gravit une échelle — du moins cher et plus sûr au plus intelligent — et s’arrête dès qu’un barreau répond.

  1. D’abord, nettoyer. Casse, ponctuation et séparateurs sont normalisés : E-Mail_Adresse et email adresse sont le même mot pour le matcher.
  2. Noms exacts et vos synonymes. Chaque champ peut déclarer des noms alternatifs (surname, family name, …). Une correspondance ici est définitive.
  3. Ce que vos utilisateurs lui ont déjà appris. Chaque correspondance confirmée par une personne est mémorisée — par tenant, comme du vocabulaire. Si quelqu’un a dit une fois « Zahlungsziel signifie Payment terms », cette colonne correspond instantanément ensuite. Les mises en page entières sont aussi mémorisées : le même export mensuel revient, et toute la correspondance se rejoue sans questions.
  4. Mots communs et dictionnaire interlangue intégré. Invoice no. et Invoice number partagent assez pour bien scorer ; le dictionnaire intégré connaît des paires comme PLZzip.
  5. Les données elles-mêmes votent. Si une colonne au nom cryptique contient des valeurs en forme d’e-mails, d’IBAN ou de numéros de téléphone, les champs qui attendent ces formes reçoivent un bonus.

Chaque barreau produit un score visible de 0 à 100, affiché à l’étape de correspondance — la confiance n’est jamais cachée.

Deux règles protègent vos données des absurdités sûres d’elles :

  • Sous la barre de confiance, pas de supposition. Un meilleur candidat faible n’est pas appliqué en silence ; la colonne est présentée comme une question ouverte, avec les candidats les plus proches prêts à être choisis.
  • Une quasi-égalité est une question, pas un pile ou face. Si deux champs obtiennent presque le même score, Mildport demande — un clic tranche, et la réponse est mémorisée.

Le pire cas n’est donc jamais « de mauvaises données dans votre CRM », mais « un clic de plus pour votre utilisateur ».

Avec l’assistance IA activée, un modèle de langage n’examine que la traîne à faible confiance — les colonnes que l’échelle n’a pas pu trancher. Il voit les candidats et des valeurs d’exemple, doit citer des preuves pour son choix, passer les mêmes validateurs que toute autre correspondance, et son raisonnement est journalisé. Il reclasse des suggestions ; il ne contourne jamais l’étape de revue. Il est désactivé par défaut — voir Comment ça marche pour le tableau d’ensemble.

Chaque confirmation nourrit le système trois fois : l’en-tête devient un synonyme appris, le calcul de confiance gagne un point de données, et la mise en page du fichier est mémorisée comme modèle. En pratique : le premier import d’un nouveau client pose une poignée de questions ; le deuxième n’en pose généralement aucune.

Le matching s’exécute dans votre déploiement — les en-têtes et les valeurs ne sont pas envoyés à des tiers pour calculer une correspondance. Ensuite : configurer le widget.