Exemple réalisé sur des données fictives : un export clients de 39 lignes, avec des doublons, des dates dans plusieurs formats, des montants écrits de façons différentes et des numéros de téléphone incohérents.

Ce que fait le script :

• harmonise les noms, e-mails, téléphones (format international), dates (AAAA-MM-JJ) et montants ;
• supprime les lignes vides et les doublons en gardant la ligne la plus complète ;
• ne devine jamais une valeur douteuse : elle est signalée dans un rapport.

Résultat : 36 lignes en sortie, dont 6 signalées au client pour vérification, et un journal de 171 modifications (ancienne valeur, nouvelle valeur, règle). 3 lignes vides ou en double ont été supprimées. Le fichier d'origine n'est jamais modifié et le script peut être relancé sur le fichier du mois suivant.

Python, bibliothèque standard, tests automatiques.

Exemple réalisé sur 6 factures fictives de 3 fournisseurs, chacun avec sa propre présentation : « Facture n° » et « Total HT » chez l'un, « Invoice No » et « Subtotal » chez l'autre, des dates et des montants écrits différemment.

Ce que fait le script :

• retrouve le numéro, la date, le fournisseur, le HT, la TVA et le total, quels que soient les libellés ;
• harmonise les dates (AAAA-MM-JJ) et les montants ;
• recalcule chaque total (HT + TVA) et signale tout écart, sans rien corriger en silence.

Résultat : un tableau CSV de 6 lignes, dont 4 propres et 2 signalées au client (un total qui ne correspond pas, un numéro de facture manquant), plus un rapport de contrôle.

Python, tests automatiques. PDF avec texte sélectionnable ; les scans demandent une étape d'OCR à part.

Exemple concret avec une API publique gratuite : les taux de change de la Banque centrale européenne pour 3 devises.

Ce que fait le script, une fois par jour :

• lit l'API et ajoute une ligne par jour et par devise dans le tableau (Google Sheets ou CSV), sans doublon même s'il est relancé ;
• compare avec la veille et envoie une alerte Telegram si un taux bouge plus que le seuil choisi (ici 0,3 %) ;
• si l'API ne répond pas, réessaie 4 fois avec des pauses, puis s'arrête avec un message clair.

Résultat de la démonstration : 3 nouvelles lignes et une alerte pour USD (+0,80 %) et GBP (+0,34 %). La veille utilisée est fictive, pour montrer l'alerte.

Le même principe s'applique à vos commandes, leads, stocks ou prix. Python, tests automatiques.

Deux workflows n8n testés sur un vrai tableau Google Sheets.

1. Formulaire → Google Sheets → Telegram : chaque demande est nettoyée (e-mail vérifié, espaces), classée par priorité selon le budget, puis ajoutée au tableau avec une alerte Telegram. Les demandes invalides sont écartées et journalisées.

2. E-mails → IA → tableau : l'IA lit des e-mails (factures, commandes, support, spam) et en extrait la société, le type, le montant et l'échéance. Un modèle de secours prend le relais si l'IA principale ne répond pas, et chaque réponse est vérifiée automatiquement avant d'être écrite ; une réponse douteuse est marquée « à vérifier ».

Démonstration sur des données fictives. Le workflow est livré prêt à importer dans votre n8n, avec un mode d'emploi en français.