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arthurcornelio88/insee_data_processor

Module Python professionnel pour enrichir des données d'entreprises avec l'API INSEE Sirene. Cache intelligent, export Salesforce, interface CLI flexible.

apibusiness-intelligencecsvdata-processingenterpriseinseepandaspythonsalesforcesireneuv

INSEE Data Processor 🏢

Module professionnel pour enrichir des données d'entreprises avec l'API INSEE Sirene

Python 3.9+
uv

🎯 Fonctionnalités

🆕 Nouveautés Septembre 2025

  • 🏛️ Classification INSEE officielle : Utilise Categorie_Entreprise_INSEE (critères financiers inclus)
  • 📊 Conservation complète : 19 colonnes API INSEE v3.11 préservées
  • 🔧 Logique de révision intelligente : CONFLICT_TO_REVIEW/TO_REVIEW/NOT_FOUND
  • ⚡ Optimisations avancées : Détection doublons, cache intelligent, gestion pauses API

🚀 Fonctionnalités principales

  • 🔍 Recherche automatique dans la base Sirene INSEE
  • 📊 Enrichissement complet avec toutes les données INSEE disponibles
  • 🚀 Export Salesforce avec statuts de révision intelligents
  • ⚡ Cache intelligent pour éviter les doublons (30-50% d'économie)
  • 🛡️ Rate limiting respecté (30 requêtes/minute max)
  • 🔧 Correction automatique des effectifs manquants
  • 📝 Interface flexible : Support de noms de colonnes personnalisés
  • 🧪 Mode démo pour tester avant traitement complet

🚀 Installation

Prérequis

Installation avec uv (recommandé)

# Cloner le repository
git clone git@github.com:arthurcornelio88/insee_data_processor.git
cd insee_data_processor

# Installer les dépendances
uv sync

# Configurer la clé API
cp .env.example .env
# Éditer .env et ajouter votre SIRENE_API_KEY

Installation alternative (pip)

# Installer les dépendances
pip install requests python-dotenv

# Configurer la clé API
cp .env.example .env
# Éditer .env et ajouter votre SIRENE_API_KEY

📋 Format des données

Fichier d'entrée

Votre fichier CSV doit contenir au minimum une colonne avec les noms d'entreprises :

Organisation,Taille d'entreprise
ACME Corporation,GE
Tech Solutions SAS,ETI
Global Industries,PME
CompagnieInexistante,PME

🆕 Colonnes complètes générées (19 au total)

Colonnes de base :

  • Organisation_Original : Nom d'entreprise original
  • Taille_Original : Taille déclarée par l'utilisateur
  • Statut_Recherche : Trouvé/Non trouvé

🏛️ Colonnes INSEE enrichies :

  • SIREN : Identifiant unique entreprise (9 chiffres)
  • SIRET : Identifiant établissement principal
  • Denomination_INSEE : Dénomination officielle complète
  • Categorie_Entreprise_INSEE : Classification officielle (MICRO/PME/ETI/GE)
  • Date_Creation : Date de création de l'entreprise
  • Activite_Principale : Code APE/NAF détaillé
  • Etat_Administratif : Statut actif/cessé
  • Etablissement_Siege : Indicateur siège social
  • Nombre_Etablissements : Nombre total d'établissements
  • tranche_effectifs_unite_legale : Tranche officielle INSEE

💼 Colonnes Salesforce :

  • Effectifs_Description : Description textuelle des effectifs
  • Effectifs_Numeric : Valeur numérique calculée
  • Effectifs_Salesforce : Valeur finale pour export
  • Confiance_Donnee : Niveau de confiance (high/medium/low)
  • Statut_Revision : TO_REVIEW/CONFLICT_TO_REVIEW/NOT_FOUND
  • Notes_Revision : Explications détaillées des divergences

🔧 Utilisation

Interface en ligne de commande

# Traitement complet avec toutes les colonnes INSEE
python scripts/process_companies.py data/<ton-fichier>.csv \
    --company-col "Organisation" \
    --size-col "Taille d'entreprise" \
    --output output/enriched_complet.csv

# Colonnes personnalisées
python scripts/process_companies.py data.csv \
    --company-col "nom_entreprise" \
    --size-col "taille"

# Mode démo (100 premières entreprises pour test)
python scripts/process_companies.py data/<ton-fichier>.csv \
    --company-col "Organisation" \
    --size-col "Taille d'entreprise" \
    --demo 100

Utilisation en module Python

from src.insee_client import INSEEClient
from src.data_processor import DataProcessor
from src.salesforce_export import SalesforceExporter
import pandas as pd

# Initialisation
client = INSEEClient()
processor = DataProcessor(client)
exporter = SalesforceExporter()

# Chargement des données
df = pd.read_csv("data/face_raw_full.csv")

# Traitement complet avec 19 colonnes conservées
df_enriched = processor.process_companies(
    df, 
    company_col="Organisation",
    size_col="Taille d'entreprise"
)

# Export Salesforce avec classification officielle
sf_data = exporter.transform_for_salesforce(df_enriched)
sf_data.to_csv("output/salesforce_export_complet.csv", index=False)

# Exemple d'analyse des divergences de classification
conflicts = sf_data[sf_data['Statut_Revision'] == 'CONFLICT_TO_REVIEW']
print(f"Divergences classification: {len(conflicts)} entreprises")

⚙️ Configuration

Variables d'environnement (.env)

SIRENE_API_KEY=votre_cle_api_insee

Configuration avancée (config/config.yaml)

insee:
  base_url: "https://api.insee.fr/api-sirene/3.11"  # API v3.11 avec toutes les données
  rate_limit: 30  # requêtes par minute
  delay_between_requests: 4  # secondes
  cache_enabled: true

processing:
  demo_rows: 100  # Nombre d'entreprises pour le mode démo
  batch_size: 100
  preserve_all_columns: true  # Conservation des 19 colonnes
  
salesforce:
  use_official_classification: true  # Utilise Categorie_Entreprise_INSEE
  auto_correct_effectifs: true
  revision_statuses:
    conflict: "CONFLICT_TO_REVIEW"  # Divergence déclaré vs INSEE
    review: "TO_REVIEW"             # Faible confiance
    not_found: "NOT_FOUND"          # Non trouvé Sirene

📊 Exemple de résultat (19 colonnes)

Organisation_Original,Taille_Original,Statut_Recherche,SIREN,SIRET,Denomination_INSEE,Categorie_Entreprise_INSEE,Date_Creation,Activite_Principale,Etat_Administratif,Etablissement_Siege,Nombre_Etablissements,tranche_effectifs_unite_legale,Effectifs_Description,Effectifs_Numeric,Effectifs_Salesforce,Confiance_Donnee,Statut_Revision,Notes_Revision
AIRBUS,GE,Trouvé,383474814,38347481400068,AIRBUS,GE,1991-10-18,30.30Z,A,False,,52,5000 à 9999 salariés,7500.0,7500.0,low,TO_REVIEW,📊 Faible confiance ou grande tranche - 5000 à 9999 salariés - Vérifier
ADECCO,PME,Trouvé,343009866,34300986600926,ADECCO TRAINING,GE,1987-10-05,85.59A,A,False,,22,100 à 199 salariés,150.0,150.0,medium,CONFLICT_TO_REVIEW,⚠️ Classification divergente: PME déclaré vs GE INSEE (effectifs: 150.0)
CompagnieInexistante,PME,Non trouvé,,,,,,,,,,,100 à 199 salariés,,100.0,medium,NOT_FOUND,📊 Effectifs estimés par script selon Taille_Original (PME)

🎯 Points clés du résultat

  • Classification officielle : Categorie_Entreprise_INSEE fait autorité (ex: ADECCO = GE malgré 150 employés)
  • Divergences détectées : Comparaison automatique déclaré vs INSEE
  • Données complètes : 19 colonnes conservées pour analyses futures
  • Statuts intelligents : TO_REVIEW, CONFLICT_TO_REVIEW, NOT_FOUND

🔍 Optimisations

🆕 Optimisations Septembre 2025

  • Classification officielle : Fin des calculs approximatifs, utilise les critères INSEE complets
  • Conservation données : 19 colonnes API complètes vs colonnes minimales précédentes
  • Logique révision : Détection intelligente des divergences (PME déclaré vs GE INSEE)

Cache intelligent et performance

  • Détection des doublons : Évite les requêtes redondantes automatiquement
  • Économie typique : 30-50% de requêtes en moins sur gros datasets
  • Statistics en temps réel : Affichage du taux d'optimisation et cache hits
  • Pause intelligente : 2s entre variations pour respecter les limites API

Gestion des erreurs et qualité

  • Rate limiting : Respect automatique des limites API (30 req/min)
  • Variations de noms : Essai de différentes variantes si échec initial
  • Correction automatique : Estimation des effectifs manquants selon taille déclarée
  • Validation données : Vérification cohérence et marquage des conflits

🛠️ Structure du projet

insee_data_processor/
├── src/
│   ├── insee_client.py      # Client API v3.11 avec cache et rate limiting
│   ├── data_processor.py    # Conservation 19 colonnes + logique enrichissement
│   └── salesforce_export.py # Export avec classification officielle INSEE
├── scripts/
│   ├── process_companies.py     # Interface CLI principale
│   ├── generate_report.py      # 🆕 Générateur rapports professionnels
│   ├── fix_size_thresholds.py  # Correction données existantes
│   └── fix_effectifs_description.py # Correction effectifs
├── data/
│   └── face_raw_full.csv       # Dataset principal (3034 entreprises)
├── docs/
│   ├── REFACTOR_CLASSIFICATION_INSEE.md # Documentation refactor
│   ├── RAPPORT_TRAITEMENT_INSEE_*.md    # 🆕 Rapports générés automatiquement
│   └── RAPPORT_OPTIMISATIONS_*.md       # 🆕 Rapports performance
├── config/
│   └── config.yaml            # Configuration API v3.11
├── .env.example              # Template variables d'environnement
└── pyproject.toml            # Dépendances uv

📊 Génération de rapports automatiques

🆕 Script de rapport professionnel

Après traitement des données, générez automatiquement des rapports complets avec statistiques et analyses :

# Génération de rapport standard
python scripts/generate_report.py output/face_raw_full_enriched.csv

# Rapport dans un répertoire spécifique
python scripts/generate_report.py output/results.csv --output-dir reports/

# Rapport sur données de démo
python scripts/generate_report.py output/demo_100_enriched.csv --verbose

📋 Contenu des rapports générés

📊 Rapport principal : RAPPORT_TRAITEMENT_INSEE_YYYYMMDD_HHMM.md

  • Résumé exécutif : Taux de succès, optimisations, performance
  • Statistiques détaillées : Statuts révision, niveaux confiance, effectifs
  • Analyse divergences : Exemples anonymisés de conflits classification
  • Analyse sectorielle : Top secteurs NAF, répartition temporelle
  • Recommandations : Actions prioritaires par statut (CONFLICT/TO_REVIEW/NOT_FOUND)
  • ROI économique : Valeur vs solutions payantes ($15K-50K/an évités)

⚡ Rapport optimisations : RAPPORT_OPTIMISATIONS_YYYYMMDD_HHMM.md

  • Détection doublons : Top entreprises dupliquées, économies requêtes
  • Métriques performance : Temps gagné, qualité données, précision
  • Comparaisons avant/après : Amélioration logique classification

📈 Exemple d'utilisation complète

# 1. Traitement complet des données
python scripts/process_companies.py data/face_raw_full.csv \
    --company-col "Organisation" \
    --size-col "Taille d'entreprise" \
    --output output/face_raw_full_enriched.csv

# 2. Génération automatique des rapports
python scripts/generate_report.py output/face_raw_full_enriched.csv

# 3. Résultats dans docs/
# - RAPPORT_TRAITEMENT_INSEE_20250916_1430.md
# - RAPPORT_OPTIMISATIONS_20250916_1430.md

🎯 Avantages des rapports

  • Anonymisation automatique : Données entreprises protégées
  • Analyse business : Métriques ROI et valeur ajoutée
  • Documentation complète : Traçabilité et validation pour audits
  • Exemples concrets : Conflits classification avec explications
  • Recommandations actionnables : Priorités par statut révision

🧪 Tests et validation

Mode démo pour validation

# Tester sur 100 entreprises avant traitement complet
python scripts/process_companies.py data/face_raw_full.csv \
    --company-col "Organisation" \
    --size-col "Taille d'entreprise" \
    --demo 100

# Analyser les divergences de classification  
python scripts/process_companies.py data/face_raw_full.csv \
    --company-col "Organisation" \
    --size-col "Taille d'entreprise" \
    --demo 50 \
    --output output/test_classifications.csv

🎯 Validation des résultats

  • Taux de succès validé : 94% sur échantillon de 50 entreprises
  • Classification précise : Détection automatique des divergences (ex: PME déclaré vs GE INSEE)
  • Données complètes : 19 colonnes avec toutes les informations INSEE disponibles

Scripts de correction disponibles

  • fix_size_thresholds.py : Correction des classifications dans fichiers existants
  • fix_effectifs_description.py : Correction des descriptions d'effectifs

🚨 Limitations et bonnes pratiques

Limites API INSEE

  • 30 requêtes/minute maximum
  • Pause recommandée : 4 secondes entre requêtes
  • Variations automatiques : Essai de différentes formes du nom

Recommandations usage production

  • ✅ Testez avec --demo avant traitement complet (3034 entreprises ≈ 2h30)
  • ✅ Vérifiez votre quota API INSEE avant gros traitements
  • ✅ Analysez les CONFLICT_TO_REVIEW : Divergences déclaré vs classification INSEE
  • ✅ Conservez toutes les colonnes : 19 colonnes pour analyses futures
  • ✅ Gardez vos clés API sécurisées (pas de commit dans git)
  • ✅ Surveillez les logs pour optimisations et taux de succès

🆕 Nouveaux cas d'usage

  • Audit de classification : Comparaison systématique déclaré vs INSEE officiel
  • Enrichissement complet : 19 colonnes pour analyses avancées
  • Détection anomalies : Entreprises PME qui sont en fait GE (critères financiers)

📝 Licence

MIT License - Libre d'utilisation pour projets commerciaux et open source.

🤝 Contribution

Les contributions sont les bienvenues ! N'hésitez pas à :

  • Signaler des bugs
  • Proposer des améliorations
  • Soumettre des pull requests

Développé avec ❤️ pour simplifier l'enrichissement de données d'entreprises

Languages

Python100.0%

Contributors

AR
Created September 15, 2025
Updated September 16, 2025
arthurcornelio88/insee_data_processor | GitHunt