Art'So
Art'So organise des salons d'art solidaires (Solid'Art, avec le Secours populaire). Pour fiabiliser l'organisation de ses événements, hIAppy a structuré sa donnée : d'un Excel massif et non structuré à une base de données propre et exploitable, dans un cadre RGPD strict.
Contexte
- •Art'So organise des salons d'art, dont Solid'Art avec le Secours populaire : chaque œuvre achetée finance les vacances d'un enfant.
- •Toute l'organisation reposait sur un Excel énorme et totalement non structuré : pas de colonnes, une même personne, entreprise ou partenaire éclatée sur plusieurs lignes, et de la donnée dispersée entre plusieurs onglets.
- •L'enjeu : rendre cette donnée exploitable, dans un cadre RGPD exigeant (données de personnes et de partenaires).
Notre intervention
- Cadrage du chantier de structuration : comprendre la logique réelle du fichier et les entités à reconstituer (personnes, entreprises, partenaires).
- Identification des patterns par un modèle exécuté en local (souverain, RGPD), couplé à des scripts robustes.
- Production d'une base de données structurée, propre et normalisée, prête à alimenter de futurs usages IA.
Résultat obtenu
Art'So passe d'un Excel ingérable à une base de données structurée et normalisée, reconstituée dans le respect du RGPD grâce à un traitement 100 % local. Le socle est prêt pour de futurs usages IA : recherche, classification, valorisation et assistance métier.
Sans colonnes, entités éclatées sur lignes et onglets
Modèle exécuté en local + scripts robustes
Traitement local des données personnelles
Recherche, classification, valorisation
Art'So organise des salons d'art, notamment Solid'Art, mené avec le Secours populaire, où chaque œuvre achetée finance les vacances d'un enfant. Derrière ces événements, toute l'organisation reposait sur un fichier Excel devenu ingérable : aucune colonne structurante, une même personne, entreprise ou partenaire répartie sur plusieurs lignes, et de la donnée éparpillée entre des onglets qui se recoupent.
Le chantier mené avec hIAppy est avant tout un travail de structuration de la donnée, avec un fort enjeu RGPD. Un modèle exécuté en local (souverain) a servi à identifier les patterns dans ce fichier, couplé à des scripts robustes pour reconstituer les entités et produire une base de données propre et normalisée.
Le résultat est un socle data fiable, obtenu sans jamais sortir les données personnelles de l'environnement maîtrisé, et prêt à alimenter de futurs usages IA : recherche, classification, valorisation éditoriale et assistance métier.
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