La normalisation des données désigne le processus qui consiste à standardiser l’information financière afin qu’elle suive une structure, un format et une logique de nommage cohérents dans tous les systèmes, documents et workflows. Dans les équipes financières, cette normalisation est essentielle car les données proviennent d’une multitude de sources, ERP, banques, fournisseurs, plateformes de paiement, systèmes POS, documents scannés, chacun utilisant ses propres formats, libellés, structures de dates, devises ou conventions de nommage. Sans normalisation, le rapprochement, le reporting et l’analyse deviennent rapidement fragmentés et peu fiables.
Concrètement, la normalisation consiste à transformer des données hétérogènes ou désordonnées en datasets propres et uniformes. Cela inclut l’harmonisation des formats de dates (par ex. 01/02/25 vs 2025-02-01), l’alignement des noms fournisseurs entre systèmes, la standardisation des formats décimaux, la catégorisation des dépenses selon les règles internes ou encore la correspondance des transactions externes avec le bon compte comptable. Sans normalisation, l’automatisation se brise et les équipes doivent intervenir manuellement, souvent dans Excel, à chaque étape.
Phacet intègre la normalisation directement au cœur de ses agents IA. Au fur et à mesure que documents et transactions passent par les étapes d’extraction, de rapprochement ou de vérification, le système applique automatiquement des formats cohérents, corrige les irrégularités, résout les ambiguïtés et structure les résultats dans des formats prêts pour la comptabilité. Cela garantit que les tâches en aval, rapprochement bancaire, contrôle fournisseur, reporting, s’exécutent sur une donnée propre et cohérente, sans prétraitement manuel.
La normalisation renforce également l’auditabilité et la conformité. Des données propres et uniformes facilitent la traçabilité des décisions, la validation des registres financiers et l’élimination des écarts entre systèmes internes. Elle permet aussi de scaler l’automatisation entre entités, business units ou filiales, sans devoir réinventer les workflows à chaque variation de format.
Les équipes souhaitant voir la normalisation à l’œuvre peuvent consulter le workflow de 3-way matching, qui montre comment des données standardisées permettent des comparaisons précises entre bons de commande, bons de livraison et factures, même lorsque leurs formats diffèrent fortement.
Avec la normalisation des données intégrée au cœur de l’automatisation financière, les organisations débloquent des workflows plus fluides, des analyses plus fiables et un back-office capable d’opérer avec la précision qu’exige la finance moderne.
