Produit

La qualité des données

Grâce à notre algorithme propriétaire K.Refine, nous auditons, nettoyons et réconcilions la donnée avant qu’elle n’atteigne les tableaux de bord. C’est ce qu’on appelle une raffinerie de données : vos sources brutes entrent, une donnée propre et tracée en sort.

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Une donnée fiable, quelle que soit la source

K.Refine

Nettoyage des données

K.Refine propose les corrections, vous les relisez avant de les appliquer.

  • Espaces, majuscules, variantes et nombres inhabituels
  • Chaque correction gardée devient une règle pour les nouvelles lignes
  • Aucun modèle de langage, aucun crédit IA

Valeur unique

Dédoublonnage

Une colonne à valeur unique écarte les doublons dès l’import.

  • Casse, accents et espaces ignorés
  • Deux orthographes d’une même valeur repérées : « Lyon Est » et « LYON-EST »

Liaison entre tables

Rapprochement de données

Reliez deux tables comme une RECHERCHEV, sur une à cinq colonnes communes.

  • Comparaison souple : casse, accents et espaces ignorés
  • Un essai annonce combien de lignes correspondent avant de relier

Règles

Des règles de qualité des données qui s’appliquent toutes seules

Écrivez une règle une fois : elle corrige chaque nouvelle ligne, qu’elle soit saisie, importée ou écrite par un workflow.

  • Testée sur toutes les lignes avant d’être lancée
  • Chaque lancement s’annule depuis l’historique

Comment K.IOP nettoie vos données, en 5 étapes

  1. Importer

    Excel, CSV ou un workflow

  2. Analyser

    K.Refine repère ce qui cloche

  3. Relire

    Gardez ou écartez chaque proposition

  4. Appliquer

    Chaque correction devient une règle

  5. Diffuser

    Tableaux de bord, alertes et IA lisent la table propre

K.Refine face aux autres outils de nettoyage de données

Nous avons passé les mêmes fichiers dans chaque outil, avec leur version propre cellule par cellule. K.Refine répare près de la moitié des fautes, sans presque rien abîmer, en moins d’une seconde.

Critère K.RefineK.IOP OpenRefineOpen source Raha + BaranRecherche universitaire rapidfuzzBibliothèque Python
Fautes réparées 48 %6 269 sur 13 0366 %77359 %7 7343 %371
Cellules justes abîmées 58sur 96 496Aucunechaque groupe relu à la main1 0592 254
Temps par fichier Moins d’1 s1 à 17 splus la relecture40 s à 2 minEnviron 1 s
Ce qu’il faut lui fournir Les colonnes liéesfacultatif, déclarées dans K.IOPUne relecturede chaque groupe de valeurs20 lignes corrigées à la mainLes colonnes à traiteret un seuil de ressemblance
Sans code OuiOuiNonscript PythonNonscript Python
Corrige les nouvelles lignes À chaque lignesans rien relancerÀ la mainen rejouant l’historiqueEn relançantsur tout le fichierEn relançantle script

Banc d’essai K.IOP des 28 et 29 octobre 2026 : 8 fichiers et 13 036 fautes, dont quatre jeux publics de la recherche (hospital, flights, beers, rayyan). K.Refine avec les liens entre colonnes déclarés dans K.IOP ; certains de ces fichiers ont servi à le régler. Les marques citées appartiennent à leurs propriétaires.

Déterministe par conception, sans modèle de langage, et vos données ne quittent pas nos serveurs.

Chaque lancement de règle est historisé et annulable. Vos chiffres reposent sur des règles, pas sur des suppositions.

Modèle de langage
Aucunzéro crédit IA consommé
Par analyse
200 000lignes et 30 colonnes
Annulable
50 000lignes par lancement de règle

Cas d’usage courants

  • Réconciliation ERP vs fichiers

    Rapprochez les données ERP et les fichiers terrain pour éliminer les écarts et les doublons.

  • Fiabilisation données fournisseurs

    Standardisez et vérifiez les référentiels fournisseurs multi-formats avant toute décision.

  • Préparation pour un poste de pilotage

    Alimentez un poste de pilotage opérationnel avec une donnée déjà nettoyée et réconciliée.

Questions fréquentes sur la qualité des données

Qu’est-ce qui garantit qu’un chiffre affiché est juste ?

Chaque lancement de règle est historisé et compté, du fichier source au chiffre affiché. Les règles sont écrites, et le test les montre avant toute application.

Comment les doublons sont-ils repérés ?

Marquez une colonne comme valeur unique : à l’import, la première ligne est gardée et celles qui répètent sa valeur sont écartées. La casse, les accents et les espaces autour sont ignorés. Sans colonne unique, toutes les lignes sont importées.

Peut-on essayer une transformation sans l’appliquer ?

Oui. « Tester » montre la règle sur 50 lignes, avant et après, avec les lignes concernées. Rien n’est écrit tant que vous ne la lancez pas.

Qu’est-ce qu’une règle de nettoyage ?

Une règle choisit des lignes selon des critères, puis écrit une valeur ou le résultat d’une formule dans une ou plusieurs colonnes. Rien ne change tant qu’elle n’est pas lancée. En mode automatique, elle s’applique à chaque ligne ajoutée ou modifiée, et chaque lancement reste annulable depuis l’historique.

Le nettoyage des données utilise-t-il l’IA ?

Non. K.Refine est un algorithme sans modèle de langage, qui ne consomme aucun crédit IA. L’IA n’intervient que si vous la sollicitez : écrire une formule, proposer une règle, analyser une table.

Peut-on relier deux tables comme avec une RECHERCHEV ?

Oui. Une colonne liée rapporte une valeur d’une autre table sur un à cinq critères, sans tenir compte de la casse, des accents ni des espaces, et se tient à jour à chaque écriture. Après un import, K.IOP propose la liaison quand une clé commune se dégage.

Quel volume de données K.Refine peut-il analyser ?

Jusqu’à 200 000 lignes et 30 colonnes par analyse. Le nombre de tables et de lignes par table dépend de votre formule.

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Avant et après la fiabilisation

  1. Connecter

    Intégrations

    Les sources arrivent telles quelles : ERP, APIs, fichiers, systèmes legacy, sans migration.

    Voir tous les connecteurs

  2. Fiabiliser

    La qualité des données

    K.Refine nettoie, dédoublonne et réconcilie la donnée entre les deux.

  3. Piloter

    Tableaux de bord

    La donnée fiabilisée alimente les indicateurs, les alertes et l’assistant IA.

    Découvrir les tableaux de bord

Traçabilité et réversibilité. Chaque lancement de règle reste dans l’historique de la table et s’annule jusqu’à 50 000 lignes.

Voyez la qualité des données sur vos propres fichiers

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  • Simulation à blanc
  • Lancements annulables
  • Aucun modèle de langage