SIREN et facturation électronique 2026 : ce qu'il faut vérifier
Au 1er septembre 2026, le SIREN devient obligatoire sur la facture électronique. Ce qui change et la checklist à vérifier avant l'échéance.
Blog
Qualité de Données : Blog de TrustyData
Tutoriels, guides et bonnes pratiques sur la donnée française
Ce blog explore les enjeux concrets de la qualité des données d'adresses en France : validation, géocodage, RNVP, référentiel postal ou BAN et open data, postalenrichissement IRIS, et intégration dans vos pipelines Python ou vos outils BI.
Chaque article s'appuie sur les sources open data de référence — Base Adresse Nationale (BAN), référentiels INSEE, Datanova — pour vous donner des méthodes applicables directement, sans dépendance à des solutions propriétaires.
Tous les articles
API Adresse (BAN) : les limites de l'API gratuite et quand passer à une alternative
L'API Adresse (BAN) gouv est gratuite et excellente. Ses limites réelles — débit, pas d'IRIS/Filosofi, pas de SLA — et quand passer à une alternative.
Dédoublonner un fichier client par adresse normalisée
Dédoublonner un fichier client en Python via la BAN. id_ban comme bon composant de la clé personne/entreprise, fusion, pièges CEDEX et complément.
Convertir Lambert 93 en WGS84 en Python (et inversement)
Convertir Lambert 93 ↔ WGS84 en Python avec pyproj : code minimal, pièges classiques (ordre des axes, Lambert II étendu) et l'alternative API.
Normalisation d'adresse : référentiels RNVP et validation postale pour vos bases clients
RNVP, norme Afnor NF Z 10-011, référentiels HEXAPOSTE, HEXAVIA, HEXACLE : guide complet de la normalisation d'adresse postale et de la validation BAN.
Comprendre et exploiter la zone de chalandise
Définir, calculer et exploiter une zone de chalandise avec l'open data INSEE/BAN/IRIS et l'API TrustyData. Méthode + exemples Python.
Nettoyage d'adresses en Python : automatiser vos pipelines
Nettoyage d'adresses en Python — pipeline ETL, verdict de matching, déduplication. Automatisez la correction d'une base existante avec l'API TrustyData.
Géocodage inverse en France : convertir des coordonnées GPS en adresse BAN
Convertir lat/lon en adresse postale française avec la BAN et les référentiels INSEE. Méthode, code Python et limites réelles en zone rurale.
Normaliser une adresse française en Python sans monter d'infra BAN
Valider et enrichir des adresses françaises en Python via la Base Adresse Nationale (BAN). Code prêt à l'emploi, pièges techniques et alternative au RNVP.
FAQ
Questions fréquentes sur la qualité des données
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Qu'est-ce que la qualité des données ?
La qualité des données se réfère à l'exactitude, la cohérence, la fiabilité et la pertinence des données utilisées dans un système. Elle est essentielle pour garantir des analyses précises et des prises de décision éclairées. -
Pourquoi la qualité des données est-elle importante ?
La qualité des données est cruciale car elle impacte directement la fiabilité des analyses et des décisions. Des données de mauvaise qualité peuvent entraîner des erreurs coûteuses et des décisions stratégiques erronées. -
Comment améliorer la qualité des données ?
Pour améliorer la qualité des données, il est essentiel de mettre en place des processus de validation, de nettoyage et de normalisation. L'utilisation d'outils et d'API spécialisés peut également aider à maintenir des données précises et cohérentes. -
Quels sont les indicateurs de qualité des données ?
Les indicateurs de qualité des données incluent l'exactitude, la complétude, la cohérence, la validité, la disponibilité et la pertinence. Ces critères aident à évaluer et à améliorer la qualité des données dans un système.