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Glossaire

Appariement approximatif (fuzzy matching)

Qu’est-ce que Appariement approximatif (fuzzy matching) ?

L’appariement approximatif (fuzzy matching) repère des entrées semblables mais pas strictement identiques, par exemple à cause de fautes de frappe, d’abréviations ou de graphies différentes. Il s’appuie sur des mesures de similarité comme la distance de Levenshtein, qui compte le nombre de caractères à modifier. Usage typique : la recherche de doublons dans les fichiers d’adresses et de clients, où « Dupont SARL, 5 av. Foch » et « Dupont S.A.R.L., 5 avenue Foch » sont reconnus comme probablement identiques.

Ce que fait KI.ordo

Le modèle KI.ordo « Nettoyer une liste » harmonise les graphies et vous signale les doublons possibles, y compris en cas de graphies proches.

En savoir plus →: Appariement approximatif (fuzzy matching)

Modèles adaptés

Thèmes

  • Nettoyage de données
  • Doublons
  • Comparaison de textes

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Termes associés

Nettoyage des données

Le nettoyage des données consiste à repérer et corriger les entrées erronées, en double ou incohérentes d'un jeu de données. Les étapes typiques : harmoniser l'orthographe et les formats de date, supprimer les espaces superflus et fusionner les doublons comme « Dupont SARL » et « Dupont S.A.R.L. ». Des données propres sont la condition d'analyses, de mailings et d'applications d'IA fiables.

  • qualité des données
  • doublons
  • +1
Modèle

Validation des données

La validation des données vérifie que les données sont complètes, correctement formatées et plausibles avant d'être traitées. Les contrôles typiques portent sur les champs obligatoires, le format des adresses e-mail, des codes postaux ou des dates, ainsi que sur les incohérences logiques, comme une date de livraison antérieure à la date de commande. Les erreurs sont ainsi repérées tôt au lieu de se propager dans les rapports, les factures ou les analyses d'IA.

  • qualité des données
  • contrôle
  • +1
Modèle

Vouliez-vous dire (Did You Mean)

« Vouliez-vous dire » (Did You Mean, DYM) est une fonction de recherche qui propose une requête corrigée lorsque la saisie semble mal orthographiée ou inhabituelle. Elle s’appuie sur des mesures de similarité entre mots, des modèles de langage et l’analyse des recherches fréquentes. Exemple : si vous tapez « machinne a cafe » dans une boutique en ligne, le site affiche « Vouliez-vous dire : machine à café ? ». La fonction réduit les pages sans résultat et améliore l’expérience de recherche.

  • recherche
  • correction orthographique
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Données structurées

Les données structurées suivent un schéma fixe avec des champs clairement nommés, comme des tableaux, des bases de données ou des objets JSON contenant nom, prix et date. Les machines peuvent les lire, les filtrer et les traiter de manière fiable, contrairement au texte libre ou aux images. Sur les sites web, le balisage schema.org décrit par exemple produits, événements ou FAQ afin que moteurs de recherche et systèmes d'IA en comprennent le contenu sans ambiguïté. L'IA peut aussi extraire des données structurées de textes non structurés.

  • données
  • JSON
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