Importer
CSV UTF-8, taille limitée et contrat d’en-tête strict.
Conception du système
Un pipeline lisible, déterministe et vérifiable.
ReconcileOps transforme deux lots fictifs en un instantané explicable. Aucune règle probabiliste : une même entrée produit toujours le même résultat.
Flux de traitement
Du fichier au résultat
Normaliser
Références, dates, montants entiers et devises.
Dédupliquer
Empreintes stables calculées pour chaque ligne.
Rapprocher
Règles fortes avant les règles tolérantes.
Publier
Correspondances, exceptions et métriques ensemble.
Priorité des règles
La règle la plus forte gagne.
-
1
Référence exacte
Référence, montant, devise et date identiques.
-
2
Fenêtre de date
Même référence et mêmes valeurs dans la tolérance configurée.
-
3
Clé composite
Référence secondaire et valeurs compatibles.
-
4
Exception
Écart, doublon, absence ou ambiguïté à expliquer.
Garanties
- Idempotence par empreinte du lot et des lignes.
- Montants stockés en unités mineures entières.
- Une ligne prestataire utilisée une seule fois.
- Aucun résultat partiel en cas d’échec.
- ULID public séparé de la clé interne.
Limites assumées
- Données exclusivement fictives.
- Aucune connexion bancaire, ERP ou prestataire réel.
- Aucun score probabiliste ou apprentissage automatique.
- Aucun import ni arbitrage depuis la version publique.
- Règles fixes pour garder la démonstration vérifiable.
Modèle de données
data_sources
import_batches
source_records
reconciliation_runs
reconciliation_matches
reconciliation_exceptions
reconciliation_decisions
Validation continue
Le même comportement sous SQLite et PostgreSQL.
La CI valide le schéma, les règles métier, les contrôleurs publics, le formatage, les dépendances et le build frontal dans les deux environnements de données.