01 / Contexte et contrainte métier
Un lot mal constitué revient refusé, et tout le travail est à refaire
Enedis confie le contrôle qualité de certains chantiers à des prestataires externes. Pour cela, les équipes constituent des lots : des groupes de chantiers qu'un contrôleur peut visiter dans une même tournée. Avant l'outil, cette constitution était entièrement manuelle. L'agent naviguait simultanément dans plusieurs systèmes d'information pour retrouver chaque chantier, son adresse, son prestataire et son historique.
Le processus posait deux problèmes. D'abord un coût en temps : la navigation manuelle entre les systèmes, chantier par chantier, alourdissait chaque constitution de lot. Ensuite un taux d'échec : faute de vision cartographique, les lots regroupaient parfois des chantiers trop dispersés géographiquement, et les prestataires les refusaient. Chaque refus relançait le cycle depuis le début.
02 / Le problème, du point de vue de l'utilisateur
« Je navigue entre plusieurs systèmes pour constituer un lot, sans savoir s'il sera accepté »
Les affaires PGOC sortent de Power BI sans géométrie, avec des adresses hétérogènes et des noms de prestataires non normalisés. Sans vision cartographique, l'agent ne peut vérifier la cohérence géographique d'un lot avant de l'envoyer. La qualité du géocodage conditionne donc toute la valeur de l'outil à construire : un chantier mal placé, c'est un lot potentiellement refusé.
03 / Architecture retenue
Reformuler le besoin, puis fiabiliser la localisation avant tout le reste
J'ai reformulé le besoin avec les équipes avant d'écrire la moindre ligne de traitement. La demande initiale portait sur une carte des affaires. Le vrai besoin était un outil de constitution de lots : voir les chantiers contrôlables sur une carte, les filtrer par les critères métier qui comptent, les regrouper par proximité et exporter le lot.
Le workspace FME enchaîne dix étapes. Les premières fiabilisent les données : isolement des affaires sans prestataire, homogénéisation des noms d'entreprises avec vérification de cohérence nom et SIRET, construction d'identifiants de jointure robustes qui gèrent le double rattachement Enedis et syndicats d'énergie.
Le cœur de la chaîne est le géocodage. Huit transformers appellent l'API BAN, valident le JSON retourné, créent la géométrie et la reprojettent en Lambert-93. Deux contrôles sécurisent le résultat : un filtre spatial détecte les affaires géocodées hors de l'emprise de la Direction Régionale, et une branche de repli repositionne les rejets au centroïde de leur commune. Aucune affaire ne sort de la chaîne sans localisation cohérente. La chaîne écrit ensuite en base SDE, où l'application Experience Builder consomme la couche.
04 / Choix techniques et alternatives écartées
Trois décisions qui structurent la fiabilité de l'outil
Un repli plutôt qu'un rejet
J'aurais pu écarter les adresses non géocodables. Je les repositionne au centroïde communal : pour constituer un lot, une localisation approximative mais présente vaut mieux qu'un chantier invisible. La précision est tracée, l'utilisateur sait ce qu'il regarde.
Écarté : le rejet silencieux des adresses non géocodables, qui aurait rendu certains chantiers invisibles sans que l'agent le sache.Des clés de jointure construites, pas héritées
Le nom d'entreprise seul n'est pas fiable et le SIRET n'existe que d'un côté. Plutôt que d'accepter des jointures partielles, j'ai construit des identifiants uniques testés contre les doublons. Ce choix a coûté du temps de conception et supprimé une source entière d'erreurs en production.
Écarté : la jointure directe sur le nom de prestataire, source de doublons et de faux rapprochements.Un cycle mensuel aligné sur le métier
Les exports Power BI sortent chaque mois. Synchroniser la chaîne sur ce rythme, avec écrasement contrôlé de la table SDE, garantit une donnée toujours à jour sans intervention manuelle.
Écarté : une exécution à la demande, qui aurait laissé la fraîcheur de la donnée dépendre d'une action humaine.05 / Résultat mesuré
Un outil dupliqué sans réécrire la chaîne
06 / Ce que j'en retiens
La valeur de ce projet ne vient pas de la cartographie mais de la fiabilisation des données en amont. Le géocodage avec contrôle et repli représente la moitié de la chaîne et la quasi-totalité de la confiance des utilisateurs. C'est aussi le projet qui m'a appris qu'un outil se duplique d'autant mieux qu'il ne dépend d'aucune manipulation manuelle : les deux DR suivantes ont été équipées sans réécrire la chaîne.
07 / Démo et code
L'application traite des données contractuelles internes à Enedis : pas de démo publique ni de code publiable. La vidéo de la section 03 montre le workspace FME réel, annoté étape par étape. Le schéma d'architecture reprend le fonctionnement d'ensemble sans donnée sensible.