{"id":62976,"date":"2021-03-29T00:00:00","date_gmt":"2021-03-29T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/pourquoi-la-correspondance-dadresses-floue-est-essentielle-pour-des-listes-plus-propres\/"},"modified":"2026-01-01T11:00:53","modified_gmt":"2026-01-01T16:00:53","slug":"pourquoi-la-correspondance-dadresses-floue-est-essentielle-pour-des-listes-plus-propres","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/fr\/pourquoi-la-correspondance-dadresses-floue-est-essentielle-pour-des-listes-plus-propres\/","title":{"rendered":"Pourquoi la correspondance d’adresses floue est essentielle pour des listes plus propres"},"content":{"rendered":"

Si l’id\u00e9e de faire correspondre les adresses d’une demi-douzaine de sources vous a d\u00e9j\u00e0 travers\u00e9 l’esprit, vous savez que c’est tout sauf une promenade de sant\u00e9. Vous avez des milliers (voire des millions) d’adresses stock\u00e9es dans des PDF, des fichiers Excel, des bases de donn\u00e9es – dont la plupart ne correspondent \u00e0 aucun format sp\u00e9cifique. Vous passez de longues heures frustrantes \u00e0 relier des enregistrements<\/a>, mais – pour ajouter l’insulte \u00e0 l’injure – vos efforts de saisie manuelle exacerbent les erreurs de donn\u00e9es, vous noyant davantage dans le chaos.<\/p>\n

Aussi importantes que soient les listes d’adresses propres pour vos besoins professionnels au sens large, une correspondance d’adresses de qualit\u00e9 utilisant des algorithmes flous peut s’av\u00e9rer une m\u00e9thode bien plus efficace. Voyons pourquoi il en est ainsi.<\/p>\n

Qu’est-ce que la correspondance d’adresses ? <\/b><\/h3>\n

La correspondance d’adresses (\u00e9galement connue sous le nom de g\u00e9ocodage d’adresses) est le processus qui consiste \u00e0 d\u00e9terminer les d\u00e9tails de l’emplacement spatial sous la forme de coordonn\u00e9es de localisation (par exemple, longitude et latitude, UTM, local, plan de l’\u00c9tat et autres) pour une adresse donn\u00e9e. Par exemple, la correspondance d’adresses peut utiliser les champs Adresse, Ville, \u00c9tat et Code postal pour obtenir Plus 4, le chiffre de contr\u00f4le du point de livraison, la latitude g\u00e9ocode et la longitude g\u00e9ocode, comme le montre la figure 1 ci-dessous.<\/p>\n

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La mise en correspondance consiste \u00e0 faire correspondre les adresses stock\u00e9es dans une source de donn\u00e9es avec un ensemble de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence spatiale (codes postaux, rues, parcelles, ville, etc.). Les adresses sont analys\u00e9es en incr\u00e9ments plus petits qui sont ensuite compar\u00e9s aux d\u00e9tails des adresses dans l’ensemble de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence.<\/p>\n

Une fois l’adresse mise en correspondance avec les donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence spatiale, elle est interpol\u00e9e ou se voit attribuer des coordonn\u00e9es cartographiques par le biais d’une valeur estim\u00e9e.<\/p>\n

Pour les grandes entreprises et les entreprises, cela peut aller jusqu’\u00e0 la mise en correspondance des adresses \u00e0 travers des sources de donn\u00e9es disparates pour identifier les adresses redondantes et dupliqu\u00e9es afin de d\u00e9terminer une vue unique du client<\/a>.<\/p>\n

Applications de la correspondance d’adresses <\/b><\/h3>\n

La correspondance d’adresses est utilis\u00e9e par des entreprises dans un large \u00e9ventail de secteurs, du marketing \u00e0 l’immobilier en passant par la police et les \u00e9coles. Voici quelques exemples :<\/p>\n

    \n
  1. Analyse marketing pour la zone de service : Une entreprise de services de livraison souhaite conna\u00eetre les rues o\u00f9 les commandes sont les plus nombreuses afin de minimiser le rayon de livraison autour de groupes d’emplacements sp\u00e9cifiques.<\/li>\n
  2. Analyse de la criminalit\u00e9 par lieu : Un service de police peut vouloir v\u00e9rifier quels sont les endroits \u00e0 l’int\u00e9rieur et \u00e0 l’ext\u00e9rieur des villes qui pr\u00e9sentent les taux de criminalit\u00e9 les plus \u00e9lev\u00e9s afin d’allouer le budget et les ressources en personnel en cons\u00e9quence.<\/li>\n
  3. Gestion des donn\u00e9es clients : Les entreprises qui d\u00e9cident d’investir dans une vision globale de leurs clients, depuis des d\u00e9tails tels que les habitudes d’achat jusqu’aux informations d\u00e9mographiques, y compris la rue, l’adresse et la localisation, autant d’\u00e9l\u00e9ments qu’elles peuvent utiliser pour la segmentation.<\/li>\n
  4. Bus pour les \u00e9coliers : les \u00e9coles trouveront \u00e9galement la correspondance d’adresses utile pour identifier le nombre de bus pour tous les \u00e9coliers.<\/li>\n<\/ol>\n

    Correspondance d’adresses d\u00e9terministe <\/b><\/h3>\n

    La correspondance d’adresses, comme tout autre type de correspondance de donn\u00e9es<\/a>, d\u00e9pend de la correspondance d\u00e9terministe et probabiliste pour obtenir une grande pr\u00e9cision de correspondance, comme le montre la figure 2<\/a>.<\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    La correspondance d\u00e9terministe ou exacte n’est g\u00e9n\u00e9ralement pas tr\u00e8s fiable, car les fautes de frappe, les fautes d’orthographe, les espaces en fin de ligne et en t\u00eate de ligne, ainsi que d’autres anomalies peuvent emp\u00eacher la correspondance exacte de deux enregistrements par ailleurs similaires. Bien que les localisateurs d’adresses qui d\u00e9finissent les param\u00e8tres d’interpr\u00e9tation et de mise en correspondance des donn\u00e9es d’adresses pour maximiser les valeurs d’interpolation constituent une bonne pratique, le probl\u00e8me de la correspondance exacte demeure.<\/p>\n

    Le cas de formats d’adresses vari\u00e9s et d’adresses sans ordre pr\u00e9cis complique le rapprochement des adresses. Les adresses relatives par rapport aux adresses absolues peuvent rendre la recherche de correspondances exactes beaucoup plus difficile et longue.<\/p>\n

    Un exemple d’adresse absolue peut \u00eatre :<\/p>\n

    11400 West Olympic Boulevard 200<\/p>\n

    122 Main Street, New York, NY 10030<\/p>\n

    Une adresse relative, par contre, peut l’\u00eatre :<\/p>\n

    En face du centre commercial<\/p>\n

    De l’autre c\u00f4t\u00e9 de la rue<\/p>\n

    Derri\u00e8re le point de rep\u00e8re principal<\/p>\n

    Dans le cas d’une correspondance d\u00e9terministe, les adresses relatives telles que celle pr\u00e9sent\u00e9e ci-dessus ne seront pas exactement compar\u00e9es aux donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence utilis\u00e9es, constitu\u00e9es d’autres emplacements spatiaux.<\/p>\n

    En quoi la correspondance d’adresses floue est-elle diff\u00e9rente ? <\/b><\/h3>\n

    La logique floue ou la correspondance floue<\/a> est un ensemble d’algorithmes qui vous permettent de faire correspondre des adresses en fonction de leur probabilit\u00e9 plut\u00f4t que d’une logique de oui ou de non.<\/p>\n

    Cela signifie que m\u00eame les adresses dont le libell\u00e9 varie l\u00e9g\u00e8rement et qui sembleraient incorrectes \u00e0 premi\u00e8re vue ont une chance d’\u00eatre appari\u00e9es, contrairement \u00e0 ce qui se passe dans le cas de la correspondance d\u00e9terministe ou exacte des adresses.<\/p>\n

    Des algorithmes tels que la distance de Levensthein, la distance de Damerau-Levenshtein et d’autres aident \u00e0 \u00e9tablir la pertinence et \u00e0 trouver des correspondances non exactes avec beaucoup plus de pr\u00e9cision.<\/p>\n

    Avantages de la correspondance d’adresses floue <\/b><\/h3>\n

    Comme les algorithmes de logique floue sont bas\u00e9s sur la correspondance probabiliste, ils peuvent offrir plusieurs avantages \u00e0 la correspondance d’adresses pour les entreprises. Il s’agit notamment de :<\/p>\n

    Meilleure pr\u00e9cision de la correspondance : les algorithmes flous offrent une meilleure pr\u00e9cision de la correspondance en reliant des informations d’adresse telles que les num\u00e9ros d’appartement et les indicateurs de direction \u00e0 d’autres donn\u00e9es d’adresse qui, autrement, seraient enti\u00e8rement manqu\u00e9es en utilisant la correspondance exacte.<\/p>\n

    Prise en compte des erreurs de formatage et des fautes d’orthographe : les algorithmes flous prennent \u00e9galement en compte les informations d’adresse pr\u00e9sentant de multiples anomalies pour la mise en correspondance. Par exemple, pour \u00ab\u00a0Main Street\u00a0\u00bb, les adresses contenant des fautes de frappe (par exemple, Man Street), des inversions (par exemple, Niam Street) et des espaces avant (par exemple, Main Street) peuvent \u00e9galement \u00eatre d\u00e9tect\u00e9es et mises en correspondance pour une meilleure normalisation des adresses<\/a>.<\/p>\n

    Utile en l’absence d’un identifiant unique : contrairement \u00e0 la correspondance exacte qui n\u00e9cessite un identifiant unique (tel que le SSN ou l’adresse \u00e9lectronique pour \u00eatre coh\u00e9rent), la correspondance floue est beaucoup plus pratique lorsqu’il s’agit de donn\u00e9es sans identifiant unique coh\u00e9rent.<\/p>\n

    Limites de la correspondance d’adresses floue <\/b><\/h3>\n

    Aussi b\u00e9n\u00e9fique que soit la correspondance floue<\/a>, elle a son lot d’inconv\u00e9nients et de limites. En voici quelques-unes :<\/p>\n

    Ne d\u00e9tecte pas les adresses avec des variations phon\u00e9tiques : les variations phon\u00e9tiques telles que Main Street vs Mane Street ne peuvent pas \u00eatre d\u00e9tect\u00e9es par les algorithmes flous. Cela peut poser probl\u00e8me, car de nombreuses personnes \u00e9pellent les adresses en se basant sur leur consonance plut\u00f4t que sur leur orthographe r\u00e9elle.<\/p>\n

    Peut d\u00e9tecter des variations incorrectes dans les correspondances : s’il est utile de d\u00e9tecter les correspondances comportant de l\u00e9g\u00e8res fautes de frappe et d’autres variations, il peut \u00e9galement inclure des faux positifs (par exemple, Maple Street et Staple Street) qui sont erron\u00e9s dans leur correspondance.<\/p>\n

    Comment DataMatch Enterprise utilise la correspondance d’adresses floue<\/b><\/h3>\n

    DataMatch Enterprise (DME<\/a> ) de Data Ladder est une solution de rapprochement d’adresses certifi\u00e9e CASS qui utilise une large gamme d’algorithmes de rapprochement flous (par exemple, la distance de Levensthein, la distance de Damerau-Levenshtein, la distance de Jaro-Wrinkler, l’indice de Jaccard, et plus encore) ainsi que le rapprochement phon\u00e9tique pour \u00e9tablir une correspondance plus pr\u00e9cise.<\/p>\n

    DME analyse les donn\u00e9es d’adresse en diff\u00e9rents incr\u00e9ments plus petits tels que le num\u00e9ro de rue, le nom, le nom de la ville et d’autres d\u00e9tails qu’il compare \u00e0 sa base de donn\u00e9es USPS pour la v\u00e9rification<\/a> et la normalisation des adresses<\/a>.<\/p>\n

    Pour plus d’informations sur le DME, consultez la correspondance des adresses<\/a> ou contactez-nous<\/a> pour toute demande de renseignements.<\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Comment fonctionnent les meilleures solutions de correspondance floue de leur cat\u00e9gorie : Combinaison d’algorithmes \u00e9tablis et exclusifs<\/b><\/p>\n


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