Analyse de données
VROF normalise et consolide des données dispersées selon un même critère, puis les restitue sous forme de tableaux et de tableaux de bord utiles à la décision.
8 cas publics · 2025–2026
Principales réalisations en analyse de données.
Pour chaque cas, nous présentons la situation de départ, le résultat et des captures d’exécution reconstituées avec des données fictives. Certains ont une finalité académique, comme l’analyse de commentaires à des fins de recherche.
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SETI · Saisie automatique par OCR des documents reçus par e-mail
SETI surveille la boîte de réception, lit le texte des PDF et des images joints, puis l’IA répartit ce texte par rubrique et l’exporte dans Excel. Le format de sortie est celui de l’utilisateur.
Exploitation du service Mise en service en 2026.01 de Phase pilote · accès gratuit à
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Registre de facturation à lecture automatique des relevés
Chaque matin, le système lit de lui-même les relevés de règlement que 26 partenaires envoient par e-mail et prépare le registre indiquant à qui facturer et quel montant. Il n’est plus nécessaire d’ouvrir les e-mails un à un, de télécharger les pièces jointes ni de recopier les montants ; il ne reste qu’à cliquer sur le bouton d’émission.
Des relevés de règlement au registre d’émission des factures Une personne, une journée entière de 1 heure à
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Tableau de bord unifié des ventes en ligne
Les commandes, autrefois récupérées boutique par boutique, sont désormais collectées automatiquement sur trois plateformes, agrégées selon les mêmes règles et réunies sur un seul écran.
Suivi des ventes 3 plateformes · boutique par boutique de Un seul écran · collecte automatique à
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Analyseur de thèmes et de sentiments des commentaires
Les commentaires de vidéos collectés par mot-clé sont regroupés par thème, avec la répartition entre avis positifs et négatifs. Le nombre de thèmes se règle à l'écran. L'outil permet aux chercheurs de modifier eux-mêmes les paramètres et de relancer l'analyse.
Identification des thèmes abordés Lecture en diagonale et appréciation intuitive de Répartition par thème et par sentiment à
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Générateur de tableaux comparatifs des produits ELS
Les informations sur les ELS et ELB de chaque société de bourse sont collectées automatiquement. La structure des produits, rédigée en texte libre, est répartie en colonnes (échéance, périodicité, conditions de remboursement anticipé) et réunie dans un seul tableau.
Comparaison des produits Vérification séparée pour chaque société de bourse de Un seul tableau, comparaison par condition à
Questions fréquentes sur ce sujet
- Veille d'actualités automatisée — recevoir aussitôt les articles qui citent votre entreprise Conclusion d'emblée : rassembler automatiquement les actualités par mot-clé et en être averti est tout à fait réalisable. Trois choix à faire, quatre décisions à fixer.
- Recopier des données dans Excel peut être automatisé — 3 critères pour le savoir Conclusion d'emblée : tout ce qui suit des règles fixes et se répète est automatisable. Ce qui semble spécifique tient généralement au fait que les règles n'ont pas encore été mises par écrit.
VROF consolide les données selon des critères constants.
Dans un cas, une consolidation qui prenait plus de 4 heures à la main se fait désormais en moins d’une minute. Au-delà du gain de temps, les critères de comptage, qui variaient d’un responsable à l’autre, ont été unifiés.
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Définition des critères de consolidation
Pour harmoniser des intitulés et des unités qui varient d’une plateforme à l’autre, nous définissons d’abord ce qui relève d’un même élément, puis nous consignons cette règle par écrit.
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Scores fondés sur des éléments mesurables
Les scores et les niveaux sont calculés uniquement à partir d’éléments quantifiables ; ce qui ne se mesure pas n’entre pas dans le score.
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Structuration des informations rédigées
Les informations rédigées en phrases, comme les descriptions de produits ou les publications officielles, sont découpées en champs (échéance, périodicité, conditions) pour être comparées dans un même tableau.
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Traçabilité des données sources
Chaque chiffre peut être rattaché à ses données sources : en cas d’erreur, la cause se retrouve immédiatement.
Principes de mesure
Nous ne chiffrons pas ce qui n’a pas été mesuré. Un élément sans fondement ne reçoit pas de score : nous indiquons simplement qu’il n’en a pas.
Si une collecte de données est nécessaire avant l’analyse, les services Collecte de données web ou Collecte de données d’applications peuvent être utilisés en complément.
Analyse de données : parlez-en à VROF.
Indiquez-nous les données que vous comparez et vos critères de décision : nous étudierons s’il est possible de les consolider selon un même critère.
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