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WeTransform

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WeTransform est une gestion d'importation AI pour les SaaS B2B. Le produit est l'importateur de fichiers AI intégrable qui s'insère dans le produit hôte en environ quatre lignes de code via le package npm @wetransform/core ou une intégration iframe. Les clients finaux téléchargent des données dans n'importe quel format. Le backend SaaS reçoit des données propres et validées via l'API REST ou un webhook. \*\*Le problème de la multiplication des formats\*\* Chaque SaaS B2B qui importe des données de clients ou de partenaires fait face à un coût caché. À mesure que la base de clients grandit, le nombre de formats de fichiers entrants explose : CSV avec des en-têtes incohérents, Excels avec des cellules fusionnées, PDFs avec des tableaux, XML hérités, JSON avec des schémas personnalisés, exportations ERP mal structurées. Chaque nouveau format signifie un nouveau code de parsing, plus de cas particuliers, et un onboarding retardé. WeTransform rend la multiplication des formats un non-problème. \*\*Comment ça fonctionne\*\* Le SaaS définit un format cible une fois, avec des colonnes, des types, des contraintes et des règles de validation. Les clients finaux téléchargent des fichiers via l'interface intégrée. L'AI mappe les colonnes sources au format cible, exécute la validation, et livre des données propres au backend. L'intégration utilise le package npm @wetransform/core (React, Vue, JavaScript pur) ou une intégration iframe avec un domaine personnalisé. \*\*Capacités signatures\*\* - Mapping AI : correspondance automatique des colonnes des fichiers sources au format cible - Autoclean : normalisation AI des fichiers non structurés (PDFs, cellules fusionnées, images) en lignes structurées - Fonctions puissantes : appels API externes codés par le client pendant la transformation, pour validation ou enrichissement (SIRET, vérification d'adresse, plaque d'immatriculation, ID client) - Remplir les lacunes : complétion AI des champs manquants en lisant le contexte d'autres colonnes - Règles en langage naturel : les utilisateurs décrivent les transformations en langage simple - Mapping de valeurs : entre deux nomenclatures différentes entre source et cible - Ingestion multi-canal : API, webhooks, FTP/SFTP, URL, et email \*\*Clients et résultats\*\* Utilisé par Cargoo (logistique), Sellermania (e-commerce), Autocab (transport), ING (banque), 23 Prod, Veloris, Senef, et Armée du Salut. Les secteurs servis incluent la logistique et le fret, l'e-commerce, la fintech et la banque, la comptabilité, la chaîne d'approvisionnement, les places de marché, l'EDI, et les plateformes de centralisation. L'onboarding passe de semaines à minutes. L'ingénierie récupère environ 15% du temps précédemment passé sur les parseurs. Le support cesse de remodeler manuellement les fichiers clients.

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