Contrôler les valeurs, les manquants et les ambiguïtés avant export.
Le périmètre exact dépend du fichier fournisseur, du schéma cible et des règles validées pour la mission.
Contrôles déterministes
Utiliser des règles vérifiables lorsque le problème peut être traité sans interprétation sémantique.
Contrôle des ambiguïtés
Ne pas assimiler automatiquement un texte présent mais ambigu à une donnée absente.
Revue ciblée
Faire remonter les exceptions au lieu de soumettre l’intégralité du catalogue à une revue manuelle.
Un champ manquant peut être un résultat correct.
Sur le test public 2IMAHL, 13 dimensions réellement absentes ont été conservées comme NULL au lieu d’être complétées artificiellement.
Ce que Factwell Data doit préserver
Le contrôle qualité ne consiste pas à rendre chaque cellule non vide : DONNÉE MANQUANTE ≠ ÉCHEC.
Règle de fiabilité
PAS DE SOURCE = PAS DE FAIT. Une information absente de la source autorisée n’est pas inventée pour remplir artificiellement le catalogue.
Signaler ce qui nécessite réellement une revue.
La validation finale reste côté client avant import ou publication : l’IA n’est pas le système de référence.
Parlons de votre prochain fichier fournisseur.
Un premier périmètre fermé permet de tester la méthode sans migration ni intégration lourde.