Le besoin d'enrichissement automatique des données se fait sentir dans toutes les équipes - des feuilles de calcul qui sont pour la plupart exactes mais auxquelles il manque des éléments d'information essentiels. Il peut s'agir d'une étiquette d'industrie manquante dans un export CRM, ou d'un champ de région qui n'a jamais été rempli lors de la capture de prospects. Parfois, la colonne équipe est laissée vide dans un annuaire d'entreprise, ou la colonne catégorie est manquante dans un catalogue de produits.
Et lorsque les données sont incomplètes :
- Rupture des tableaux de bord
- Les filtres ne fonctionnent pas
- La segmentation ne fonctionne plus
Vous êtes obligé de deviner manuellement, de chercher des noms d'entreprises sur Google ou d'écrire des formules pour combler les lacunes une ligne à la fois. Résultat : des heures de nettoyage, des entrées incohérentes et des opportunités perdues.
Avec le processeur de données AI de Sheetgo, vous pouvez procéder à l'enrichissement automatique des données en complétant intelligemment les données manquantes de la feuille de calcul à l'aide des informations déjà présentes dans chaque ligne. Il ne s'agit pas d'une simple saisie semi-automatique, mais d'un enrichissement contextuel optimisé par l'intelligence artificielle (IA).
La douleur des données incomplètes : La boucle de la recherche manuelle
Une feuille de calcul avec des colonnes vides n'est pas seulement incomplète, c'est un trou noir pour la productivité. Lorsque vous ne disposez pas d'un système d'enrichissement automatique des données, il ne vous reste qu'une seule option : la recherche manuelle. C'est le cycle pénible et répétitif de :
- Voir une cellule vide (par exemple, une colonne “Industrie” vide à côté d'un nom d'entreprise).
- Ouvrir un nouvel onglet de navigateur et rechercher l'information.
- Trouver les données et les copier.
- Revenez à votre feuille de calcul et collez-la dans la bonne cellule.
- Répéter le processus pour chaque ligne.
Cette boucle manuelle est fondamentalement défectueuse. Elle est lente, déconcentrée et sujette à des incohérences - une personne peut classer une entreprise dans la catégorie SaaS, tandis qu'une autre utilise les logiciels d'entreprise. Ce travail au jugé crée un ensemble de données désordonné et peu fiable qui compromet votre capacité à effectuer des analyses précises.
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- Une fois que vous êtes connecté, vous arrivez sur le tableau de bord principal. De là, cliquez sur l'icône + Créer un flux de travail et sélectionnez Partir de zéro pour créer votre premier flux de travail d'enrichissement automatique des données.
Cas d'utilisation 1 : Cas d'utilisation 1 : Enrichissement automatique des données pour les pistes de vente
Le scénario : Une équipe de marketing dispose d'une liste de 500 noms d'entreprises provenant d'un récent salon professionnel. Pour créer des campagnes de sensibilisation ciblées à l'intention de l'équipe de vente, elle doit segmenter cette liste par secteur d'activité, mais cette colonne est actuellement vide.
L'objectif : Utiliser l'enrichissement automatique des données pour que l'IA identifie et renseigne le secteur d'activité principal de chaque entreprise de la liste.
Exemple de fichier Google Sheets
Notre feuille d'exemple représente une simple liste de prospects. Elle contient deux colonnes, Nom de l'entreprise, et Description.
1. Démarrez votre workflow : Dans votre tableau de bord Sheetgo, cliquez sur le bouton + Créer un flux de travail et sélectionnez Démarrer à partir de zéro.
2. Cliquez sur Sélectionner une source. Choisissez Google Sheets, puis recherchez et sélectionnez votre feuille de calcul nommée Liste de prospects pour les salons professionnels. Veillez à sélectionner l'onglet contenant les pistes et cliquez sur Suivant.
3. Cliquez sur le bouton (+) situé sous votre connexion source pour ajouter l'étape suivante. Dans le menu qui s'affiche, sélectionnez Traitement des données AI.
4. Un panneau de configuration apparaît. C'est ici que vous donnerez ses instructions à l'IA. Dans la zone de texte, collez l'invite spécifique à votre objectif. C'est l'étape la plus importante, car elle indique à l'IA exactement ce que vous voulez réaliser.
Sur la base du nom de l'entreprise dans la colonne @Nom de l'entreprise et de la description dans la colonne @Description, déduisez le secteur d'activité principal de l'entreprise et placez-le dans une nouvelle colonne appelée Secteur d'activité.
5. Cliquez à nouveau sur le bouton (+) et sélectionnez Google Sheets comme destination. Vous pouvez choisir de créer une nouvelle feuille de calcul et de lui donner un nom, ou de continuer dans la feuille de calcul actuelle et de sélectionner un nouvel onglet. Une fois que vous avez terminé, cliquez sur Terminer et Enregistrer.
6. Immédiatement après l'enregistrement, un écran s'affiche pour indiquer que le flux de travail est en cours d'exécution. Un message en haut de l'écran confirme la progression du flux de travail.
En quelques instants, vos nouvelles données organisées sont prêtes. Pour consulter vos résultats, vous avez deux possibilités :
- Depuis le tableau de bord de Sheetgo : Votre fichier de destination dans la vue du flux de travail est maintenant un lien cliquable. Il vous suffit de cliquer dessus pour ouvrir directement votre nouvelle feuille Google.
- Dans votre Google Drive : Localisez la feuille de calcul Liste des prospects pour les salons professionnels dans votre Google Drive. Cette feuille de calcul contient maintenant deux onglets : l'un avec vos données d'origine et l'autre intitulé Sheetgo_Leads (que vous pouvez renommer) où l'IA a intégré de manière transparente une colonne Industrie à côté de vos données initiales.
Cas d'utilisation 2 : Cas d'utilisation 2 : Enrichissement automatique des données pour les RH et l'onboarding
Le scénario : Une équipe de RH procède à l'intégration d'un nouveau groupe d'employés. Sa feuille de calcul contient les noms des employés et leurs titres officiels, mais la colonne “Département” est vide. Ces informations sont nécessaires pour la configuration informatique, la paie et le reporting interne.
L'objectif : Enrichir automatiquement les données en demandant à l'IA de déduire le département approprié pour chaque nouvel employé en fonction de son titre de poste.
Exemple de feuille Google
Cette feuille représente un outil de suivi de l'intégration. Elle contient la colonne Nom de l'employé et une colonne Titre du poste avec différents rôles, la colonne Date de début.
1. Démarrez votre workflow : Dans votre tableau de bord Sheetgo, cliquez sur le bouton + Créer un flux de travail et sélectionnez Démarrer à partir de zéro.
2. Cliquez sur Sélectionner une source. Choisissez Google Sheets, puis recherchez et sélectionnez votre feuille de calcul intitulée New Hire Onboarding Tracker. Veillez à sélectionner l'onglet contenant la liste des nouveaux employés et cliquez sur Suivant.
3. Cliquez sur le bouton (+) situé sous votre connexion source pour ajouter l'étape suivante. Dans le menu qui s'affiche, sélectionnez Traitement des données AI.
4. Un panneau de configuration apparaît. C'est ici que vous donnerez ses instructions à l'IA. Dans la zone de texte, collez l'invite spécifique à votre objectif. C'est l'étape la plus importante, car elle indique à l'IA exactement ce que vous voulez réaliser.
Lisez la colonne @Job Title. Affectez chaque personne à l'un des départements suivants : Ingénierie, Ventes, Marketing ou RH, et placez le résultat dans une nouvelle colonne Département.
5. Cliquez à nouveau sur le bouton (+) et sélectionnez Google Sheets comme destination. Vous pouvez choisir de créer une nouvelle feuille de calcul et de lui donner un nom, ou de continuer dans la feuille de calcul actuelle et de sélectionner un nouvel onglet. Une fois que vous avez terminé, cliquez sur Terminer et Enregistrer.
6. Immédiatement après l'enregistrement, un écran s'affiche pour indiquer que le flux de travail est en cours d'exécution. Un message en haut de l'écran confirme la progression du flux de travail.
En quelques instants, votre feuille de calcul enrichie est prête - chaque nouvel employé se voit attribuer un service en fonction de son titre de poste. Pas de devinettes, pas de va-et-vient avec les responsables. Juste une classification rapide et cohérente qui rationalise l'intégration. Pour visualiser vos résultats, vous disposez de deux options simples :
- Depuis le tableau de bord de Sheetgo : Votre fichier de destination dans la vue du flux de travail est désormais un lien cliquable. Il vous suffit de cliquer dessus pour ouvrir directement votre nouvelle feuille Google.
- Dans votre Google Drive : Localisez la feuille de calcul New Hire Onboarding Tracker dans votre Google Drive. Cette feuille de calcul contient maintenant deux onglets : l'un avec vos données d'origine et l'autre intitulé Sheetgo_New-List (que vous pouvez renommer) où l'IA a intégré de manière transparente une colonne Département à côté de vos données initiales.
Cas d'utilisation 3 : Cas d'utilisation 3 : Enrichissement automatique des données pour les produits de commerce électronique
Le scénario : Un responsable du commerce électronique a une longue liste de nouveaux produits à télécharger dans sa boutique en ligne. Chaque produit a un nom, mais le champ “Catégorie” est vide. Cette catégorie est essentielle pour la navigation sur le site web, le filtrage et l'analyse des ventes.
L'objectif : Tirer parti de l'enrichissement automatique des données pour que l'IA analyse chaque nom de produit et l'affecte à la bonne catégorie de magasin.
Exemple de feuille Google
Cette feuille représente une nouvelle liste d'importation de produits. Elle contient une colonne Nom du produit avec une variété d'articles différents, et une colonne Catégorie vide.
1. Démarrez votre workflow : Dans votre tableau de bord Sheetgo, cliquez sur le bouton + Créer un flux de travail et sélectionnez Démarrer à partir de zéro.
2. Cliquez sur Sélectionner une source. Choisissez Google Sheets, puis recherchez et sélectionnez votre feuille de calcul intitulée Importation de produits - Juillet 2025. Veillez à sélectionner l'onglet contenant la liste des nouveaux produits et cliquez sur Suivant.
3. Cliquez sur le bouton (+) situé sous votre connexion source pour ajouter l'étape suivante. Dans le menu qui s'affiche, sélectionnez Traitement des données AI.
4. Un panneau de configuration apparaît. C'est ici que vous donnerez ses instructions à l'IA. Dans la zone de texte, collez l'invite spécifique à votre objectif. C'est l'étape la plus importante, car elle indique à l'IA exactement ce que vous voulez réaliser.
Analysez la colonne @Product Name. Dans une nouvelle colonne intitulée ‘Catégorie’, classez chaque produit dans l'une des catégories suivantes : Électronique, Vêtements, Articles ménagers ou Épicerie.
5. Cliquez à nouveau sur le bouton (+) et sélectionnez Google Sheets comme destination. Vous pouvez choisir de créer une nouvelle feuille de calcul et de lui donner un nom, ou de continuer dans la feuille de calcul actuelle et de sélectionner un nouvel onglet. Une fois que vous avez terminé, cliquez sur Terminer et Enregistrer.
6. Immédiatement après l'enregistrement, un écran s'affiche pour indiquer que le flux de travail est en cours d'exécution. Un message en haut de l'écran confirme la progression du flux de travail.
En quelques instants, votre fiche produit enrichie est prête - chaque article est maintenant étiqueté avec la bonne catégorie, déduite intelligemment de son nom. Pour visualiser vos résultats, vous disposez de deux options simples :
- Depuis le tableau de bord de Sheetgo : Votre fichier de destination dans la vue du flux de travail est désormais un lien cliquable. Il vous suffit de cliquer dessus pour ouvrir directement votre nouvelle feuille Google.
- Dans votre Google Drive : Localisez la feuille de calcul Importation de produits - Juillet 2025 dans votre Google Drive. Cette feuille de calcul contient maintenant deux onglets : l'un avec vos données d'origine et l'autre étiqueté "Importation de produits - juillet 2025". Sheetgo_products (que vous pouvez renommer) où l'IA a intégré de manière transparente une colonne Catégorie.
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