Étude de cas · automatisation en production
Deux sources, un seul tableau propre
Deux flux d'entrée fusionnés automatiquement. Une IA résout les doublons restants.
Client-type : marketplace, e-commerce, opérateur de données multi-fournisseurs
Le problème
Chez un e-commerçant, les clients arrivaient par deux portes : le site web d'un côté, un formulaire de l'autre. Deux flux, deux formats, zéro cohérence : à la main, des erreurs de recopie à chaque dossier. Et comme dans tout système de saisie, des doublons : un client qui re-remplit le formulaire pour corriger une information, et voilà deux fiches pour la même personne. Laquelle garder ?
Comment ça marche, en clair
Deux portes d'entrée
Site web + formulaire, chacun son format
Fusion + normalisation
Les données convergent vers un format unique, contrôlé
Détection des doublons
Le système scanne et repère les fiches en double, tout seul
Analyse IA + email 1 clic
L'IA compare les fiches et le client choisit laquelle garder, en un clic
Tableau propre
Une base fiable, sans résidu, sans ressaisie
Le résultat
- Zéro erreur de recopie : le format est contrôlé, pas improvisé
- 100 % des dossiers suivent le même chemin, quelle que soit la porte d'entrée
- Les doublons se résolvent sans appel au client ni arbitrage interne
- 10 ou 10 000 doublons : le coût de traitement reste quasi nul
« Quand vous savez que 100 % des dossiers suivent le même pipeline, vous dormez mieux. »
Sous le capot
A. Fusion dual-track (140 nodes)
- Track 1 (webhook site) : extraction → mapping → pipeline
- Track 2 (formulaire) : staging en base → review/approbation humaine dans n8n → même pipeline
- Convergence des deux tracks sur un point de mapping unique
- Génération de documents par template ; 7 uploads cloud structurés ; traçabilité de chaque étape en base
B. Intégrité des données (IA)
- Scan de la base toutes les 6 h ; node JavaScript de normalisation (casse, espaces) + détection mathématique des doublons
- Regroupement par paire + Loop Over Items : chaque paire traitée isolément, zéro confusion d'IDs
- LLM via OpenRouter avec sortie structurée : compte les fichiers, compare la complétude, produit un score et une recommandation JSON
- Email interactif au client (analyse transparente + 3 boutons webhook : Garder A / Garder B / Tout refaire) ; nettoyage et redirection automatiques
Stack technique
n8n (fusion : 140 nodes · intégrité : workflow dédié) ├── Webhooks (site) + Form + Review (approbation humaine) ├── Data mapping (point de convergence unique) ├── Code JS (normalisation + détection des doublons) ├── Loop Over Items (traitement par paire isolée) ├── LLM via OpenRouter (analyse + sortie structurée JSON) ├── Email interactif (3 boutons webhook) └── Base de données (staging, CRM, traçabilité)
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