Le rapport qui prend trois jours se met à tourner seul.
J'automatise les rapports manuels en Python : le script collecte les données, les valide, génère le résultat et le livre à l'heure. Le tableur cesse d'être le système critique qui dépend de la disponibilité d'une personne.
Réponse humaine · un diagnostic avant toute construction · NDA mutuel
Reconnaissez-vous l'un de ces symptômes ?
- Cartographie de la logique du tableur actuel
- Réécriture en code testable et versionné
- Validation automatique : la donnée hors attendu est bloquée
- Planification et livraison (e-mail, dossier, base ou tableau de bord)
- Une alerte quand quelque chose casse, au lieu d'une erreur silencieuse
- 1
Cartographie
Je comprends ce que fait le tableur aujourd'hui, étape par étape, avant de toucher à quoi que ce soit.
- 2
Réécriture
Je transforme la logique en code testable, avec les règles explicites.
- 3
Validation
J'ajoute les contrôles qui bloquent la mauvaise donnée avant qu'elle devienne un rapport.
- 4
Automatisation
Je planifie l'exécution et la livraison au format et à l'heure dont vous avez besoin.
Questions courantes sur automatisation.
Dois-je savoir coder pour maintenir ensuite ?
Non. Je livre avec la documentation et, si vous voulez, je forme votre équipe. Le code est lisible et les points d'ajustement sont clairs.
Ça marche avec mes sources actuelles ?
Oui. Je travaille avec Excel, Google Sheets, bases SQL, API et fichiers ERP. Je pars de ce que vous avez déjà.
Et si la source change de format ?
La validation détecte le changement et bloque l'exécution avec une alerte, au lieu de produire un rapport faux en silence — c'est exactement le type de panne que j'ai déjà corrigé en production.
On regarde votre cas ?
Un échange de 30 minutes, sans engagement. Je vous dis où sont les risques et quoi régler en premier.