Les données structurées désignent des informations organisées selon un format fixe et prédéfini, typiquement sous forme de lignes, colonnes et champs standardisés, permettant aux systèmes logiciels de les traiter, interroger et analyser facilement. Dans la finance, les données structurées constituent la base de presque tous les workflows critiques : écritures comptables, transactions bancaires, lignes de factures, métadonnées contractuelles, champs fiscaux, comptes généraux, ou encore indicateurs opérationnels. Grâce à leur format cohérent et lisible par machine, elles rendent possible l’automatisation, le rapprochement, l’analyse et le reporting réglementaire avec un haut niveau de fiabilité.
Le défi, c’est que la majorité des informations financières ne sont pas structurées à l’origine. PDFs, scans, e-mails, tableurs, documents fournisseurs et exports ERP varient fortement en mise en page, conventions de nommage et qualité de contenu. Cette fragmentation oblige les équipes à reformater et nettoyer manuellement les données avant qu’elles puissent être exploitées, ralentissant des processus tels que le contrôle factures, le rapprochement de trésorerie ou l’analyse de marge.
Les données structurées deviennent particulièrement puissantes lorsqu’elles résultent d’une transformation intelligente. Les agents IA de Phacet convertissent des documents non structurés (PDF, scans, e-mails) en données structurées précises en extrayant les champs pertinents, en normalisant les formats, en labellisant les transactions et en appliquant les règles métier. Chaque valeur extraite est traçable jusqu’à sa source, assurant auditabilité et confiance. Une fois structurées, les données peuvent circuler automatiquement vers les ERP, tableaux de bord BI ou rapports financiers, sans intervention manuelle.
Pour les équipes financières, les données structurées sont la fondation qui permet l’automatisation de bout en bout : clôtures plus rapides, rapprochements plus propres, analyses plus riches et reporting cohérent entre entités ou filiales. Ce n’est pas seulement un format technique : c’est la colonne vertébrale d’une fonction finance moderne et scalable.
Pour voir comment les données structurées accélèrent les workflows en aval, explorez l’automatisation du 3-way matching, où des champs propres et uniformisés permettent une comparaison documentaire immédiate et fiable.
