STRUCTURER ET FUSIONNER
Rassembler plusieurs sources sans perdre leur origine, leurs différences de périmètre ni leurs millésimes.
+01 / Services
UN MOTEUR DE DONNÉES, PLUSIEURS USAGES.
Vous avez plusieurs fichiers, bases ou sources difficiles à rapprocher ? DataAuthority les rassemble, les croise, les apparie et les fusionne proprement, puis les transforme en faits structurés, traçables et interrogeables — sans effacer leur provenance ni leurs limites. Le même moteur sert ensuite des usages différents, des données publiques à la visibilité Google et IA, sans que le SEO, l’AIO ou le GEO définissent seuls notre travail.
01 / Le moteur
DE LA SOURCE AU FAIT INTERROGEABLE.
Nous partons de données structurées — CSV, Parquet, DuckDB et NDJSON — que nous fusionnons, contrôlons et décomposons en unités de faits. Un résultat reste relié à sa source, à ses transformations, à ce qui manque et à ce qui se contredit.
Le moteur n’est pas en libre accès : nous l’utilisons sur des cas sélectionnés et des jeux de données transmis sur demande.
ATOMISER
Décomposer le résultat en petits faits structurés — des atoms — plutôt qu’en un verdict global opaque.
DOCUMENTER LA PROVENANCE
Garder la source, les versions et les transformations attachées au parcours de la donnée.
RÉPONDRE SOUS CONTRAINTES
Interroger les faits compatibles avec la question posée. Un fait qui ne satisfait pas les règles applicables au cas traité n’est pas utilisé pour cette réponse : la raison reste documentée, et le fait n’est ni transformé ni présenté comme une certitude.
02 / Les usages
QUATRE USAGES, UN MÊME MOTEUR.
Les usages viennent après le moteur. Ils partagent la même exigence : garder visible ce qui permet d’interpréter un résultat.
DONNÉES PUBLIQUES
Construire des jeux de données documentés, traçables et vérifiables à partir de sources publiques.
INTELLIGENCE TERRITORIALE
Croiser plusieurs sources publiques en faits locaux comparables et interrogeables, sans effacer les périmètres.
IA ET MOTEURS DE RÉPONSE
Fournir aux systèmes d’IA des faits accompagnés du contexte nécessaire pour ne pas conclure au-delà des données.
VISIBILITÉ GOOGLE + IA
Transformer données, preuves et méthodes en contenus compréhensibles et citables par les humains et les moteurs.
Positionnement : le SEO, l’AIO et le GEO restent utiles et visibles dans notre offre, et gardent leurs pages dédiées. Ils sont un usage du moteur, pas la définition de DataAuthority.
03 / Tester le moteur
VOUS PROPOSEZ UN JEU DE DONNÉES. VOUS RECEVEZ UN RÉSULTAT DOCUMENTÉ.
VOUS PROPOSEZ UN JEU DE DONNÉES
CSV, Parquet, DuckDB, NDJSON ou un autre format structuré compatible. Les PDF nativement textuels sont étudiés au cas par cas : l’OCR de documents arbitraires n’est pas une capacité garantie.
NOUS ANALYSONS CE QUI PEUT ÊTRE ÉTABLI
Structure, identités, dimensions, périodes, provenance, duplications, absences, contradictions et limites : ce que les données permettent réellement d’affirmer — et ce qu’elles ne permettent pas.
VOUS RECEVEZ UN RÉSULTAT DOCUMENTÉ
Selon la mission : données structurées, faits / atoms, contrôles, provenance, absences et contradictions signalées, limites, exports reproductibles et, si pertinent, rapport, cartes ou pages explicatives.
Le moteur n’est pas un service en libre accès : nous travaillons sur des cas sélectionnés et des jeux de données transmis sur demande. Le périmètre et le calendrier sont définis au cas par cas, après examen du jeu de données.
04 / Types de missions
RAPPROCHER, FUSIONNER, STRUCTURER : CE QUE NOUS POUVONS FAIRE.
Chaque mission commence par une qualification du jeu de données, puis le périmètre est convenu après examen. Six types de missions couvrent le cas « plusieurs fichiers, bases ou sources à rapprocher ».
- 1. Qualification du jeu de données : structure, identifiants, périodes, provenance disponible, absences, inconnus et contradictions visibles — pour établir ce qui est faisable avant de s’engager.
- 2. Rapprochement / appariement : déterminer quelles lignes désignent réellement le même objet, et documenter les correspondances exactes, probables ou absentes.
- 3. Fusion : réunir plusieurs fichiers, bases ou sources en un ensemble cohérent, sans effacer l’origine des valeurs.
- 4. Contrôle de provenance et des états de connaissance : registre de sources, zéro vs absence, inconnu vs faux, contradictions conservées et limites explicites.
- 5. Structuration en faits / Atoms : lorsque le cas le justifie, décomposer le résultat en unités de faits interrogeables avec leur contexte.
- 6. Livrables : jeux de données structurés, exports, rapports, cartes lorsque les données le permettent, et bases préparées pour logiciels ou IA.
Exemples de situations : plusieurs CSV / Excel à réconcilier, une base interne + des données publiques, plusieurs bases métiers, une API + des fichiers, des données de producteurs différents.
05 / Pour qui ?
QUAND L’INFORMATION DOIT RESTER EXPLICABLE.
- Entreprises et agences qui doivent documenter leurs affirmations.
- Communes et associations qui travaillent avec des données publiques.
- Équipes qui doivent rapprocher plusieurs sources : CSV, Parquet, DuckDB, NDJSON ou bases séparées.
- Projets qui veulent publier des résultats accompagnés de leurs sources et de leurs limites.