Tables de correspondance (Lookups)

Les correspondances (lookups) servent à transformer des valeurs hétérogènes en valeurs normalisées. Exemple : “FR”, “France”, “FRA” deviennent “FR” ; ou “Vente”, “Sales”, “CA” deviennent “VENTE”. ERMIVI gère ces transformations via des tables de correspondance stockées dans l’application et associées à vos profils.

Pourquoi les lookups sont indispensables pour les imports métiers

Dans les systèmes d’information, les formats ne sont pas seulement des colonnes : ce sont des référentiels. Un ERP attend des codes exacts. Une erreur de valeur entraîne souvent un rejet total, ou pire : un import partiel non détecté. Or, dans la vraie vie, les valeurs entrantes varient : un client écrit “France”, un autre “FR”, un troisième “FRA”. Les catégories produit changent, les taux de TVA sont exprimés différemment, des comptes comptables utilisent des libellés au lieu de codes.

ERMIVI fait le lien entre le langage “terrain” (valeurs entrantes) et le langage “système” (valeurs attendues). Les lookups rendent la transformation explicite, auditable et réutilisable.

Fonctionnement d’une table de correspondance

Une table de correspondance est une liste de paires :

• Valeur source : ce que vous trouvez dans le fichier entrant.
• Valeur cible : ce que le format final doit contenir.

ERMIVI applique ensuite la règle sur une colonne donnée, dans le cadre d’un profil. Vous pouvez chaîner des lookups sur plusieurs colonnes, et combiner mapping + lookups + formules pour atteindre le format final.

Exemples de lookups courants

• Pays : “France”, “FR”, “FRA” → “FR”.
• Catégories : “Logistique”, “WMS”, “Stock” → “LOG”.
• Comptes : “Clients”, “401”, “CPT401” → “401”.
• Modes de paiement : “CB”, “Carte”, “Visa” → “CB”.
• Unités : “kg”, “kilogramme”, “KGS” → “KG”.

Méthode ERMIVI : normaliser “terrain” → “référentiel”

Un lookup est une règle simple, mais son intérêt vient de la discipline qu’il impose. Dans la pratique, vous avez deux mondes :

• Monde terrain : valeurs réelles, saisies, exports hétérogènes (langues différentes, fautes, abréviations).
• Monde référentiel : valeurs attendues par l’application cible (codes stricts, nomenclatures, listes fermées).

ERMIVI sert de passerelle entre ces deux mondes. Vous fixez une table de correspondance, puis vous rejouez la normalisation sur chaque fichier entrant, via un profil.

Check-list : créer une table de correspondance robuste

Pour limiter les rejets d’import et les corrections manuelles, une table de correspondance doit être conçue comme un “contrat” :

• Définir la valeur cible officielle (le code attendu, sans ambiguïté).
• Recenser les variantes source (synonymes, langues, abréviations, formats).
• Décider du niveau de tolérance (ex : “france ” avec espace final).
• Valider les collisions : deux sources ne doivent pas mener à deux cibles incompatibles.
• Documenter l’intention : une table est une décision métier, pas seulement une astuce technique.

Gestion des valeurs inconnues : stratégie “zéro surprise”

Le point le plus risqué dans un lookup est le cas “non trouvé”. Sur un import critique (compta, paie, stock), une valeur inconnue peut :

• provoquer un rejet total (cas idéal : le problème est visible) ;
• ou créer une valeur par défaut implicite (cas dangereux : l’erreur peut passer inaperçue).

ERMIVI vise une approche “zéro surprise” : rendre visibles les valeurs non mappées, vous permettre de compléter la table, puis rejouer la transformation. Cette boucle d’amélioration est la clé pour industrialiser des imports récurrents.

Erreurs fréquentes avec les lookups (et comment les éviter)

• Normaliser trop tard : on exporte un fichier “presque bon” et on corrige après. Mieux vaut normaliser avant l’export.
• Tables dispersées : plusieurs versions d’une même correspondance selon les personnes. Centraliser dans ERMIVI améliore la gouvernance.
• Confusion structure vs valeurs : le mapping fixe les colonnes, le lookup fixe les valeurs. Séparer les deux clarifie le diagnostic.
• Oublier les cas rares : un nouveau mode de paiement ou une nouvelle catégorie apparaît. L’historique sert à les repérer.

Cas d’usage détaillés (ERP, compta, paie, logistique)

Les lookups sont transverses. Quelques scénarios réalistes :

• Comptabilité : normaliser un compte, un journal, une taxe (ex : “TVA 20%”, “20”, “0,2” → code interne).
• Paie/RH : harmoniser des codes d’absence, types de contrat, établissements, centres de coût.
• Logistique/stock : convertir unités (KGS/kg/kilogramme), statuts, familles produit, codes entrepôts.
• CRM/ventes : consolider des segments, origines, canaux (ex : “Ads”, “SEA”, “Google Ads” → “SEA”).

Lookups + formules : une combinaison fréquente

Dans beaucoup de pipelines, vous utilisez les lookups pour les valeurs “discrètes” (codes, catégories), puis des formules pour calculer un champ à partir de plusieurs colonnes (ex : concaténer code société + code client, calculer une TVA, normaliser une date). ERMIVI garde ces étapes séparées pour simplifier la maintenance.

Glossaire (lookups)

• Lookup : règle de remplacement valeur → valeur basée sur une table.
• Valeur source : valeur constatée dans le fichier entrant.
• Valeur cible : valeur conforme au référentiel (système cible).
• Valeur inconnue : valeur non couverte par la table, à traiter explicitement.

Gestion des valeurs inconnues : éviter les exports “dangereux”

Le vrai enjeu d’un lookup n’est pas seulement de remplacer ce qui est connu : c’est de gérer ce qui ne l’est pas. Une valeur inconnue doit produire un signal : soit un défaut explicite, soit un statut d’erreur, soit une entrée dans l’historique. ERMIVI est conçu pour rendre ces cas visibles afin d’éviter des imports silencieux incorrects.

Lookups et gouvernance : partager une normalisation

Dans une PME/ETI, la normalisation n’est pas que technique : c’est un outil de gouvernance. Une table de correspondance matérialise une décision : “ces valeurs sont les seules acceptées”. ERMIVI permet de centraliser ces tables dans l’application, de les associer à des profils et de fiabiliser le travail d’équipes non-techniques sans scripts.

FAQ — Lookups

Étape suivante : formules et export

Après avoir normalisé vos valeurs, vous pouvez calculer des champs avec des formules sans code, puis générer le fichier final via l’export multi-format. Le tout est stocké dans un profil pour rejouer la transformation.