De données d'actifs fragmentées à une base fiable : nettoyage de plus de 200 000 fiches pour SPIE Building Solutions
Le registre d'actifs de SPIE était alimenté depuis des années par différents systèmes de maintenance, des sous-traitants et des saisies manuelles. Pearstop a rapproché chaque fabricant de la liste validée de SPIE, attribué un score de confiance à chaque fiche, et fourni à l'équipe une liste classée indiquant par où commencer la vérification.
Un seul fabricant, une dizaine d'orthographes
SPIE Building Solutions gère un large portefeuille d'actifs immobiliers sur de nombreux sites. Au fil des années, son registre s'est constitué à partir de différents systèmes de maintenance, d'imports sous-traitants et de saisies manuelles.
Résultat : un même fabricant apparaissait sous une dizaine d'orthographes, et des types d'équipement étaient absents ou mal renseignés. Les listes fonctionnaient pour un technicien sur site. Elles ne permettaient pas de planifier la maintenance ni de chiffrer le risque des offres à l'échelle du portefeuille.
Chaque actif porte un fabricant et un type, tout comme chaque ligne de bon de commande porte un fournisseur et une description. Le moteur qui nettoie les données d'achats fonctionne sans modification sur un registre d'actifs.
Rapproché de la liste que SPIE utilise déjà
Dès le départ, nous avons constaté que les modèles d'IA généralistes devinaient ou inventaient des noms de fournisseurs. Chaque ligne a donc été rapprochée uniquement de la liste de fournisseurs validée par SPIE.
2 · Contre-vérification par un modèle de langage
3 · Les conflits transmis à une personne
Le rapprochement déterministe d'abord
Correspondance exacte, par préfixe, par distance d'édition et par correction de fautes de frappe avec les fournisseurs validés de SPIE, partout où une règle pouvait trancher.
Un second avis indépendant
Un grand modèle de langage vérifiait chaque correspondance de façon autonome. Quand les deux concordaient, la confiance augmentait.
Les cas difficiles tranchés par des personnes
Les correspondances contradictoires étaient transmises à l'équipe master data de SPIE, et chaque décision alimentait l'itération suivante.
Cinq orthographes d'un même fabricant de pompes, résolues
Une famille de pompes de circulation apparaissait sous cinq orthographes de fournisseur différentes, dont une simple faute de frappe. Le champ type était encore plus confus : un nom de famille brut sur une ligne, un code modèle complet sur la suivante.
Noms modifiés. La structure correspond au registre réel. Une équipe fournisseurs voit désormais cette famille de pompes précise, dans ces configurations précises, au lieu de « pompes, toutes sortes confondues ».
Une liste de vérification classée plutôt qu'un mur de lignes
Chaque fiche a reçu trois scores : confiance fournisseur, confiance type, et priorité de vérification. L'équipe de SPIE a commencé en haut de la liste et a progressé vers le bas.
Le score de confiance a permis à notre équipe de savoir où concentrer son temps de vérification en priorité, plutôt que de repartir de zéro sur 200 000 lignes.
Bart van PeijHead of Master Data Management, SPIE Building SolutionsQuand un client dispose d'une liste validée, rapprochez-vous de cette liste
Se rapprocher uniquement des fournisseurs validés par SPIE a amélioré à la fois la précision et la confiance de l'équipe dans le résultat. C'est désormais la norme sur chaque mission Pearstop disposant d'une base fournisseurs définie.
De l'entretien des actifs au conseil sur ces actifs
Avec un registre structuré, SPIE peut examiner une famille d'équipements entière et repérer des pannes récurrentes sur l'ensemble d'un portefeuille client. Un technicien peut désormais dire :
“Cette famille de pompes tombe en panne à ce taux sur l'ensemble de vos sites. Voici ce que nous recommandons.”
“Le rapprochement des fabricants réalisé par Pearstop nous a donné le bon point de départ pour recharger les données dans l'ERP. Ce projet nous a beaucoup appris sur le nettoyage de données avec l'IA.”
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