{"id":37572,"date":"2025-09-09T16:32:48","date_gmt":"2025-09-09T11:02:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.verdantis.com\/?p=37572"},"modified":"2026-06-02T14:41:22","modified_gmt":"2026-06-02T09:11:22","slug":"comment-nettoyer-les-donnees-relatives-aux-pieces-de-rechange","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.verdantis.com\/fr\/comment-nettoyer-les-donnees-relatives-aux-pieces-de-rechange\/","title":{"rendered":"Comment nettoyer les donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces de rechange"},"content":{"rendered":"
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Une installation de production ou de fabrication type consomme plusieurs milliers de pi\u00e8ces de rechange ou de consommables pour garantir un fonctionnement ininterrompu et sans incident.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Selon un rapport publi\u00e9 par Data Horrizon Research<\/strong><\/a>,<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tLe march\u00e9 mondial de la fabrication de pi\u00e8ces d\u00e9tach\u00e9es \u00e9tait \u00e9valu\u00e9 \u00e0 environ 620 milliards de dollars am\u00e9ricains en 2023 et devrait atteindre environ 930 milliards de dollars am\u00e9ricains d'ici 2033, avec un taux de croissance annuel compos\u00e9 (TCAC) de 4,31 TP3T entre 2024 et 2033.\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/blockquote>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Rien qu'aux \u00c9tats-Unis, les d\u00e9penses en pi\u00e8ces d\u00e9tach\u00e9es sont consid\u00e9rables, estim\u00e9es \u00e0 environ $89,5 milliards en 2023.<\/p>

Cependant, le taux d'utilisation r\u00e9el est faible ; les entreprises n'utilisent g\u00e9n\u00e9ralement que 8 \u00e0 10% de leur stock de mat\u00e9riel d'entretien, de r\u00e9paration et de remplacement (MRO) chaque ann\u00e9e, ce qui signifie que 90% reste inutilis\u00e9 sur les rayons. [Selon Terrence Ohanlon, de Reliability AI<\/a>].<\/p>

Afin de garantir des approvisionnements dans les d\u00e9lais, la disponibilit\u00e9 des pi\u00e8ces, un pouvoir de n\u00e9gociation, un processus d'approvisionnement sans erreur et d'\u00e9viter la constitution de stocks exc\u00e9dentaires, les donn\u00e9es et informations relatives \u00e0 ces pi\u00e8ces de rechange sont g\u00e9n\u00e9ralement \u00a0avec minutie<\/a> g\u00e9r\u00e9es dans un syst\u00e8me ERP, g\u00e9n\u00e9ralement dans un module \u00ab donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence \u00bb que l'on peut \u00e9galement appeler \u00abFiche article<\/a>\u00bb ou un \u00abFiche article<\/a>\u00bb<\/p>

\u00c0 mesure que les activit\u00e9s prennent de l'ampleur, les demandes de nouvelles pi\u00e8ces de rechange se multiplient, et les donn\u00e9es relatives \u00e0 ces pi\u00e8ces peuvent nuire \u00e0 la \u00ab qualit\u00e9 des donn\u00e9es \u00bb les concernant. Voici pourquoi.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\t\tLes demandes de nouvelles pi\u00e8ces peuvent correspondre \u00e0 des doublons d'une pi\u00e8ce d\u00e9j\u00e0 pr\u00e9sente dans le syst\u00e8me, ce qui n'\u00e9tait pas connu au moment de la cr\u00e9ation de la nouvelle demande de pi\u00e8ce.\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\tLa nouvelle demande pourrait ne pas contenir certaines informations essentielles, telles que les sp\u00e9cifications des pi\u00e8ces, les dimensions, la cat\u00e9gorie, la sous-cat\u00e9gorie, etc.\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\tAucune norme claire et unifi\u00e9e n'a \u00e9t\u00e9 adopt\u00e9e pour garantir l'int\u00e9grit\u00e9 des pi\u00e8ces de rechange, ce qui rend le r\u00e9f\u00e9rencement des donn\u00e9es encore plus d\u00e9licat.\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Pour rem\u00e9dier \u00e0 cela, les entreprises doivent investir dans un nettoyage ponctuel de leurs donn\u00e9es actuelles sur les pi\u00e8ces de rechange afin d'\u00e9liminer les doublons, de compl\u00e9ter les informations manquantes, de structurer l'ensemble de donn\u00e9es et, dans les cas plus complexes, d'int\u00e9grer \u00e9galement les donn\u00e9es et de les r\u00e9f\u00e9rencer avec autres domaines de donn\u00e9es de base<\/a> ou d'autres modules ERP.<\/p>

Les entreprises qui se trouvent actuellement engag\u00e9es dans ce processus peuvent adopter plusieurs approches diff\u00e9rentes, chacune pr\u00e9sentant des co\u00fbts, un niveau de complexit\u00e9 et des besoins en ressources techniques qui lui sont propres. \u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tM\u00e9thode 1 : Utilisation d'outils ETL de pr\u00e9paration et de migration des donn\u00e9es\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Les outils ETL et les outils de pr\u00e9paration et de migration des donn\u00e9es sont con\u00e7us pour rassembler des donn\u00e9es provenant de multiples sources, en les extrayant de diverses sources telles que des fichiers, des dossiers, des logiciels, des flux ou catalogues de fournisseurs, etc.<\/p>

Les donn\u00e9es sont ensuite analys\u00e9es avant d'\u00eatre transform\u00e9es et normalis\u00e9es conform\u00e9ment \u00e0 la taxonomie et aux normes en vigueur.<\/p>

Enfin, les donn\u00e9es sont ensuite import\u00e9es ou \u00ab charg\u00e9es \u00bb dans les syst\u00e8mes sources<\/p>

Pour faire simple, voici ce que fait un outil ETL :<\/p>

  1. E \u2013 Extraire des donn\u00e9es provenant de plusieurs sources et les regrouper pour obtenir une vue d'ensemble.<\/li>
  2. T \u2013 Transformer les donn\u00e9es selon une norme unique, en veillant \u00e0 ce que les abr\u00e9viations, les unit\u00e9s de mesure, les cat\u00e9gories, etc., soient r\u00e9dig\u00e9es conform\u00e9ment \u00e0 la taxonomie en vigueur. C'est \u00e0 cette \u00e9tape que les donn\u00e9es sont minutieusement nettoy\u00e9es, v\u00e9rifi\u00e9es pour d\u00e9tecter les doublons, enrichies pour combler les valeurs manquantes, fusionn\u00e9es le cas \u00e9ch\u00e9ant et valid\u00e9es au regard des r\u00e8gles.<\/li>
  3. L \u2013 R\u00e9int\u00e9grer les donn\u00e9es dans les syst\u00e8mes sources apr\u00e8s les avoir trait\u00e9es conform\u00e9ment aux exigences initiales, en veillant \u00e0 ce qu\u2019elles soient exactes, normalis\u00e9es et pr\u00eates \u00e0 \u00eatre utilis\u00e9es de mani\u00e8re coh\u00e9rente dans l\u2019ensemble des op\u00e9rations.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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    Avantages :<\/strong><\/p>

    1. Cette approche est relativement rentable, car les outils ETL ne sont pas d'un co\u00fbt prohibitif.<\/li>
    2. Cette approche est \u00e9volutive, et si les ressources techniques et manag\u00e9riales n\u00e9cessaires sont mises \u00e0 disposition, le nettoyage peut \u00eatre effectu\u00e9 beaucoup plus rapidement sur plusieurs milliers (voire plusieurs millions) d'enregistrements de pi\u00e8ces d\u00e9tach\u00e9es, \u00e0 condition que les r\u00e8gles m\u00e9tier soient mises \u00e0 jour en continu.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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      Inconv\u00e9nients :<\/strong><\/p>

      1. La pr\u00e9cision et la couverture des cas d'utilisation ne sont pas optimales ; dans la plupart des cas, l'application d'une logique m\u00e9tier en masse a tendance \u00e0 faire plus de mal que de bien, car elle offre peu de contr\u00f4le sur les techniques utilis\u00e9es pour la validation et la transformation des donn\u00e9es.<\/li>
      2. Cela n\u00e9cessite \u00e0 la fois des ressources techniques et commerciales (provenant d'\u00e9quipes telles que celles charg\u00e9es des achats ou de la gestion des donn\u00e9es), qui ne sont souvent pas facilement disponibles ; or, le recours \u00e0 des ressources ponctuelles peut faire grimper les co\u00fbts, ce qui va \u00e0 l'encontre de l'avantage principal de cette approche.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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        Recommandation :<\/strong><\/p>

        Cette approche est id\u00e9ale lorsque le nombre de pi\u00e8ces de rechange \u00e0 nettoyer est relativement faible (entre 3 000 et 5 000 enregistrements), que le seuil d'exactitude des donn\u00e9es n'est pas trop \u00e9lev\u00e9 et que les ressources techniques n\u00e9cessaires sont disponibles.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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        Exemples :<\/strong><\/p>

        Une entreprise de vente au d\u00e9tail \u00e9tait confront\u00e9e \u00e0 d'importantes incoh\u00e9rences dans les donn\u00e9es de ses diff\u00e9rentes succursales, ce qui nuisait \u00e0 son efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle et \u00e0 sa prise de d\u00e9cision.<\/p>

        Pour relever ce d\u00e9fi, l'entreprise a mis en place une solution ETL de nettoyage des donn\u00e9es permettant de normaliser et de valider les donn\u00e9es provenant de plusieurs sources.<\/p>

        En cons\u00e9quence, l'entreprise a enregistr\u00e9 une augmentation de 20% de son efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle et a consid\u00e9rablement r\u00e9duit les erreurs li\u00e9es aux donn\u00e9es, ce qui a permis un fonctionnement plus fluide et des rapports plus fiables.<\/p>

        Selon Forbes<\/a>, les donn\u00e9es erron\u00e9es co\u00fbtent aux entreprises jusqu'\u00e0 12% de leur chiffre d'affaires total chaque ann\u00e9e.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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        \n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tM\u00e9thode n\u00b0 2 : Externalisation ou d\u00e9localisation vers des \u00e9quipes sp\u00e9cialis\u00e9es\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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        Plusieurs entreprises sont confront\u00e9es \u00e0 la probl\u00e8me li\u00e9 \u00e0 la gestion des pi\u00e8ces de rechange<\/a> donn\u00e9es, et bon nombre d'entre eux ne disposent pas des ressources techniques ni de la bande passante n\u00e9cessaires pour mettre en \u0153uvre une approche \u00ab logicielle \u00bb visant \u00e0 corriger les donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces de rechange.<\/p>

        Par ailleurs, les entreprises confront\u00e9es \u00e0 ce probl\u00e8me choisissent de confier ce nettoyage des donn\u00e9es \u00e0 des soci\u00e9t\u00e9s sp\u00e9cialis\u00e9es qui emploient une importante \u00e9quipe de \u00ab gestionnaires de donn\u00e9es \u00bb, d\u2019\u00ab analystes \u00bb ou de \u00ab collaborateurs \u00bb charg\u00e9s de corriger ces probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>

        En g\u00e9n\u00e9ral, un analyste en gestion des donn\u00e9es a recours \u00e0 une approche manuelle ou semi-automatis\u00e9e pour :<\/p>

        1. Identifier les informations manquantes dans chaque enregistrement<\/li>
        2. Normaliser les donn\u00e9es en se basant sur la d\u00e9finition de la cat\u00e9gorie de pi\u00e8ces de rechange figurant dans la \u00ab fiche technique \u00bb<\/li>
        3. Extraire les d\u00e9tails et informations cl\u00e9s de la description et les placer dans les \u00ab propri\u00e9t\u00e9s \u00bb, \u00ab en-t\u00eates \u00bb ou \u00ab colonnes \u00bb correspondantes<\/li>
        4. Effectuez une v\u00e9rification des doublons de niveau 1 sur l'ensemble des donn\u00e9es afin d'\u00e9liminer les entr\u00e9es en double. M\u00eame \u00e0 ce stade, le risque de pr\u00e9sence d'entr\u00e9es en double dans le syst\u00e8me reste \u00e9lev\u00e9.<\/li>
        5. Compl\u00e9ter les valeurs manquantes, les cat\u00e9gories, les attributs, les r\u00e9f\u00e9rences fabricant, le nom du fabricant, etc.<\/li>
        6. Effectuez une nouvelle v\u00e9rification des doublons L2. Cette fois-ci, gr\u00e2ce \u00e0 des points de donn\u00e9es suppl\u00e9mentaires, la v\u00e9rification des doublons sera bien plus approfondie et \u00ab compl\u00e8te \u00bb.<\/li><\/ol>

          Comme on peut s'y attendre, ce processus est fastidieux, et ces soci\u00e9t\u00e9s de sous-traitance emploient g\u00e9n\u00e9ralement une grande partie de leurs effectifs dans un pays o\u00f9 la population anglophone est importante et o\u00f9 les employ\u00e9s poss\u00e8dent de solides comp\u00e9tences informatiques, ce qui leur permet de maintenir des co\u00fbts bas.<\/p>

          Les \u00e9tapes d\u00e9crites ci-dessus constituent les t\u00e2ches et les livrables fondamentaux d'un projet de nettoyage des donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces de rechange.<\/p>

          Cependant, les grandes entreprises, dont les besoins en mati\u00e8re de gestion des donn\u00e9es sont bien plus complexes, ont g\u00e9n\u00e9ralement des besoins bien plus \u00e9tendus en mati\u00e8re de nettoyage et d'enrichissement des donn\u00e9es.<\/p>

          Cela comprend notamment<\/p>

          1. Enrichissement complet des donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces de rechange, y compris le nom du fournisseur, les attributs et l'enrichissement des donn\u00e9es<\/li>
          2. Enrichissement, nettoyage et d\u00e9duplication des donn\u00e9es relatives aux fournisseurs et aux \u00e9quipements \u00e9galement<\/li>
          3. Int\u00e9grations entre ces domaines de donn\u00e9es, permettant notamment de croiser les donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces de rechange et \u00e0 l'\u00e9quipement gr\u00e2ce \u00e0 la nomenclature de l'\u00e9quipement<\/li>
          4. Int\u00e9grations entre les pi\u00e8ces de rechange et les fournisseurs gr\u00e2ce \u00e0 l'exploitation des catalogues fournisseurs, des donn\u00e9es internes, etc.<\/li><\/ol>

            Pour favoriser l'excellence dans la gestion des stocks pour les \u00e9quipes MRO<\/a>, ces \u00e9quipes d'externalisation enrichissent non seulement les donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces de rechange (\u00e9galement appel\u00e9es \u00ab pi\u00e8ces de rechange mat\u00e9rielles \u00bb), mais aussi toutes les autres donn\u00e9es li\u00e9es aux processus de maintenance ; ce processus est g\u00e9n\u00e9ralement d\u00e9sign\u00e9 sous le nom de \u00ab nettoyage des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence MRO \u00bb.<\/p>

            Il s'agit d'une solution de nettoyage des donn\u00e9es bien plus compl\u00e8te et avanc\u00e9e ; vous trouverez davantage d'informations sur le nettoyage des donn\u00e9es MRO ici<\/a>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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            Avantages :<\/strong><\/p>

            1. Pour les entreprises ayant des exigences \u00e9lev\u00e9es en mati\u00e8re de pr\u00e9cision des donn\u00e9es, il s'agit d'une approche rigoureuse qui offre la plus grande pr\u00e9cision parmi tous les indicateurs li\u00e9s \u00e0 la normalisation, \u00e0 l'enrichissement, \u00e0 l'extraction et \u00e0 la d\u00e9duplication des donn\u00e9es.<\/li>
            2. Les exigences sp\u00e9cifiques li\u00e9es \u00e0 l'extraction, \u00e0 l'enrichissement ou \u00e0 la normalisation des donn\u00e9es peuvent \u00eatre facilement prises en compte, car cette approche est tr\u00e8s souple.<\/li>
            3. C'est la solution id\u00e9ale pour nettoyer les fiches de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence des pi\u00e8ces d\u00e9tach\u00e9es dont le nombre d\u00e9passe les 20 000, car la recherche, l'int\u00e9gration et la gestion d'un prestataire externe entra\u00eenent des co\u00fbts fixes.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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              Inconv\u00e9nients : <\/strong><\/p>

              1. Malgr\u00e9 les \u00e9conomies r\u00e9alis\u00e9es gr\u00e2ce au recours \u00e0 des \u00e9quipes offshore \u00e0 faible co\u00fbt, cette approche peut s'av\u00e9rer assez on\u00e9reuse \u00e0 long terme, notamment pour les op\u00e9rations r\u00e9currentes de nettoyage des donn\u00e9es, car le processus est manuel et n\u00e9cessite, dans une certaine mesure, des connaissances \u00ab techniques \u00bb.<\/li>
              2. En fonction du nombre de pi\u00e8ces d\u00e9tach\u00e9es et de fiches techniques, cette approche peut \u00eatre celle qui prend le plus de temps \u00e0 mettre en \u0153uvre ; les projets comportant plus de 50 000 fiches techniques peuvent facilement n\u00e9cessiter plus de deux mois pour \u00eatre men\u00e9s \u00e0 bien.<\/li>
              3. Bien que les taux de pr\u00e9cision soient g\u00e9n\u00e9ralement bien sup\u00e9rieurs \u00e0 ceux des approches pr\u00e9c\u00e9dentes, cela d\u00e9pend en r\u00e9alit\u00e9 de la qualit\u00e9 de l'\u00e9quipe offshore ; une coordination r\u00e9guli\u00e8re, des comptes rendus d'avancement et des revues sont donc n\u00e9cessaires pour garantir un contr\u00f4le qualit\u00e9 efficace.<\/li>
              4. Pour un nombre de fiches de pi\u00e8ces d\u00e9tach\u00e9es inf\u00e9rieur \u00e0 20 000, cette approche n'est pas id\u00e9ale en raison des co\u00fbts fixes li\u00e9s \u00e0 la recherche, \u00e0 l'int\u00e9gration, \u00e0 la conclusion d'un contrat et \u00e0 la gestion du partenaire offshore.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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                Recommandation : <\/strong><\/p>

                Il s'agit d'une approche id\u00e9ale pour les entreprises qui ont des exigences \u00e9lev\u00e9es en mati\u00e8re de qualit\u00e9 des donn\u00e9es, des budgets importants, un nombre \u00e9lev\u00e9 d'enregistrements de pi\u00e8ces d\u00e9tach\u00e9es et des d\u00e9lais de mise en \u0153uvre relativement longs.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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                Exemple :<\/strong><\/p>

                Une entreprise internationale sp\u00e9cialis\u00e9e dans les technologies m\u00e9dicales avait besoin d'une gestion efficace des pi\u00e8ces de rechange et des consommables d'entretien pour assurer le bon fonctionnement de ses activit\u00e9s.<\/p>

                L'entreprise a externalis\u00e9 la gestion des pi\u00e8ces de rechange et des articles d'entretien, y compris la cr\u00e9ation de 200 kits de pi\u00e8ces de rechange et sous-ensembles, afin de rationaliser ses processus logistiques et de gestion des stocks.<\/p>

                Cette initiative d'externalisation a permis d'am\u00e9liorer la gestion des stocks et l'efficacit\u00e9 du service, ce qui a renforc\u00e9 la performance op\u00e9rationnelle globale.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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                \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                Selon un rapport publi\u00e9 par PSC Global<\/a>,<\/strong> L'externalisation des activit\u00e9s de gestion des donn\u00e9es a permis de r\u00e9duire les d\u00e9lais d'ex\u00e9cution de 12 semaines \u00e0 seulement 1 jour, de diminuer le fonds de roulement gr\u00e2ce \u00e0 la centralisation des stocks, de r\u00e9duire au minimum les demandes de pi\u00e8ces de rechange et d'am\u00e9liorer la disponibilit\u00e9 des articles.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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                \n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tM\u00e9thode n\u00b0 3 : Logiciels sp\u00e9cialis\u00e9s\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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                \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                Outre les logiciels ETL et de pr\u00e9paration des donn\u00e9es, plusieurs outils sp\u00e9cialis\u00e9s con\u00e7us sur mesure pr\u00e9tendent automatiser enti\u00e8rement le processus de nettoyage des donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces d\u00e9tach\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 des r\u00e8gles de validation int\u00e9gr\u00e9es et \u00e0 l'identification des doublons.<\/p>

                Avant l'apparition des mod\u00e8les d'IA, on aurait pu affirmer qu'il \u00e9tait pratiquement impossible d'automatiser ce processus de nettoyage, car il n'existait tout simplement pas de r\u00e8gles claires et pr\u00e9cises pour nettoyer ou normaliser les donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces d\u00e9tach\u00e9es, OU bien cela n\u00e9cessitait la mise en place d'une logique complexe fond\u00e9e sur de nombreuses r\u00e8gles, ce qui n'\u00e9tait pas r\u00e9alisable dans la pratique.<\/p>

                Depuis 2025, cependant, l'utilisation d'agents d'IA et leur capacit\u00e9 \u00e0 s'adapter au contexte gr\u00e2ce \u00e0 un apprentissage bas\u00e9 sur les donn\u00e9es appropri\u00e9es ont ouvert de nouvelles perspectives.<\/p>

                Suite MDM de Verdantis<\/a>, permet d\u00e9sormais d'automatiser consid\u00e9rablement ces t\u00e2ches.<\/p>

                Les investissements consacr\u00e9s au d\u00e9veloppement d'agents d'IA charg\u00e9s de normaliser les descriptions de pi\u00e8ces, de cr\u00e9er de mani\u00e8re autonome des fiches techniques \u00e0 partir de taxonomies et d'enrichir les donn\u00e9es issues de sources v\u00e9rifi\u00e9es ont permis de rendre le nettoyage des donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces d\u00e9tach\u00e9es beaucoup plus rapide, plus productif et plus abordable.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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                Voici un guide d\u00e9taill\u00e9 expliquant comment notre solution automatise le nettoyage et l'enrichissement des donn\u00e9es<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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                De plus, ces m\u00eames mod\u00e8les d'IA peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour garantir en permanence la qualit\u00e9 des donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces ; on parle g\u00e9n\u00e9ralement de gouvernance des donn\u00e9es MRO.<\/a><\/p>

                Bien que l'IA ait connu plusieurs avanc\u00e9es et que notre \u00e9quipe chez Verdantis ait mis au point plusieurs mod\u00e8les d'IA int\u00e9gr\u00e9s \u00e0 divers workflows de nettoyage des donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces d\u00e9tach\u00e9es, dans les cas de type 90%+, ces workflows de nettoyage des donn\u00e9es ne peuvent pas \u00eatre enti\u00e8rement automatis\u00e9s et n\u00e9cessitent une intervention humaine pour la v\u00e9rification.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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                Avantages :<\/strong><\/p>

                1. L'une des m\u00e9thodes les plus efficaces pour nettoyer, enrichir et harmoniser les donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces de rechange MRO<\/a> sur des taxonomies adopt\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle \u2013 en particulier si le logiciel exploite des mod\u00e8les d\u2019IA entra\u00een\u00e9s \u00e0 partir de donn\u00e9es sur les pi\u00e8ces propres au secteur. En effet, cette approche s\u2019appuyant sur des mod\u00e8les d\u2019IA entra\u00een\u00e9s, la pr\u00e9cision peut \u00eatre sup\u00e9rieure \u00e0 celle de la m\u00e9thode #2 d\u00e9crite ci-dessus.<\/li>
                2. L'un des moyens les plus rapides de mener \u00e0 bien une op\u00e9ration de nettoyage de pi\u00e8ces en tr\u00e8s peu de temps<\/li>
                3. Le principe de cette approche consiste \u00e0 entra\u00eener des agents IA sur un vaste ensemble de donn\u00e9es standardis\u00e9es et \u00e0 mettre en place des processus permettant \u00e0 ces agents de se charger des t\u00e2ches les plus fastidieuses tout en optimisant la pr\u00e9cision. Les v\u00e9rifications humaines peuvent \u00eatre rationalis\u00e9es afin d'atteindre le niveau de pr\u00e9cision souhait\u00e9, gr\u00e2ce \u00e0 une utilisation strat\u00e9gique des scores de confiance g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l'IA, etc.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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                  Inconv\u00e9nients : <\/strong><\/p>

                  1. Bien que cette approche soit nettement moins co\u00fbteuse que le recours \u00e0 des \u00e9quipes offshore g\u00e9r\u00e9es par des soci\u00e9t\u00e9s d'externalisation, elle repr\u00e9sente une option plus on\u00e9reuse par rapport aux outils ETL\/MDM.<\/li>
                  2. Bon nombre de ces plateformes logicielles, qui s'appuient sur des agents d'IA, sont in\u00e9dites et n\u00e9cessitent une mise en route et une formation approfondies pour pouvoir \u00eatre utilis\u00e9es, ce qui peut s'av\u00e9rer quelque peu intimidant et sortir des habitudes des entreprises et de leurs \u00e9quipes d'achats. En revanche, les outils ETL et MDM constituent un domaine familier.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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                    Exemple :<\/strong><\/p>

                    Une entreprise \u00e9nerg\u00e9tique internationale \u00e9tait confront\u00e9e \u00e0 des difficult\u00e9s li\u00e9es au caract\u00e8re incoh\u00e9rent et fragment\u00e9 des donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces de rechange au sein de ses diff\u00e9rentes sites, ce qui entra\u00eenait des inefficacit\u00e9s en mati\u00e8re d'approvisionnement et une augmentation des temps d'arr\u00eat.<\/p>

                    En mettant en \u0153uvre une solution de gestion des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence (MDM) sp\u00e9cialement con\u00e7ue et bas\u00e9e sur l'IA, l'entreprise a automatis\u00e9 la normalisation, l'enrichissement et la validation de plus de 50 000 fiches de pi\u00e8ces de rechange.<\/p>

                    Cette approche a non seulement permis d'am\u00e9liorer la pr\u00e9cision des donn\u00e9es, mais aussi de rationaliser les processus d'approvisionnement et de r\u00e9duire les co\u00fbts d'exploitation.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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                    Recommandation<\/strong><\/p>

                    Dans le cadre du projet 90% + chez Verdantis, nous d\u00e9ployons le module de nettoyage des donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces d\u00e9tach\u00e9es de la suite MDM, en collaboration avec une \u00e9quipe compos\u00e9e de 2 \u00e0 3 analystes de donn\u00e9es et d'un chef de projet, charg\u00e9e de la r\u00e9vision finale, des modifications, des validations et des contr\u00f4les qualit\u00e9.<\/p>

                    Nous constatons que cette approche hybride, qui consiste \u00e0 associer des agents d'IA puissants et form\u00e9s aux sp\u00e9cificit\u00e9s du secteur \u00e0 des experts en la mati\u00e8re, constitue un moyen id\u00e9al de r\u00e9duire au minimum les d\u00e9lais d'ex\u00e9cution et d'optimiser la pr\u00e9cision.<\/p>

                    Dans ce cadre, des mod\u00e8les d'IA d\u00e9velopp\u00e9s par des experts du secteur assurent le nettoyage des donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces au cours d'un processus de nettoyage et de normalisation des donn\u00e9es en cinq \u00e9tapes.<\/p>

                    Les donn\u00e9es nettoy\u00e9es sont \u00e9galement associ\u00e9es \u00e0 un \u00ab score de confiance \u00bb, et les enregistrements pour lesquels le contexte \u00e9tait insuffisant pour permettre un nettoyage sont alors signal\u00e9s en vue d'un examen manuel par un op\u00e9rateur. Ces enregistrements peuvent ensuite \u00eatre \u00ab supprim\u00e9s \u00bb ou \u00ab fusionn\u00e9s \u00bb.<\/p>

                    Chez Verdantis, notre feuille de route produit repose sur la technologie Agentic AI et sur sa capacit\u00e9 \u00e0 apporter une valeur ajout\u00e9e significative au processus de nettoyage des donn\u00e9es.<\/p>

                    Cela dit, m\u00eame si une solution enti\u00e8rement automatis\u00e9e est sur le point de voir le jour, \u00e0 l'heure actuelle, le processus de nettoyage des donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces n\u00e9cessite l'intervention humaine pour examiner, valider et, le cas \u00e9ch\u00e9ant, modifier certains enregistrements.<\/p>

                    Il s'agit de l'approche la plus adapt\u00e9e aux projets de nettoyage de donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces dont le nombre d'enregistrements se situe entre 20 000 et 2 millions.<\/p>

                    Le logiciel en action :<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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