--- title: "Nettoyez automatiquement vos données grâce aux règles de blueprint" description: "Les règles de blueprint par défaut appliquent une logique de nettoyage simple, comme le formatage des dates, pour vous aider à préparer vos données" url: https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/connectors-analyzer-blueprint-rules lang: fr lastUpdated: 2026-09-14 --- > For AI agents: the complete documentation index is available at https://docs.ovhcloud.com/fr/llms.txt, the full documentation bundle is available at https://docs.ovhcloud.com/fr/llms-full.txt. # Nettoyez automatiquement vos données grâce aux règles de blueprint ## Objectif La Platform fournit des « règles de blueprint » par défaut qui consistent en une logique de nettoyage simple (comme le formatage des dates, les séparateurs de milliers, etc.) pour aider les utilisateurs à réaliser une préparation de données simple. Vous pouvez choisir parmi les transformations disponibles dans le Platform store et les appliquer si la condition définie est remplie. Il n'est pas obligatoire d'utiliser les règles de blueprint lorsque vous utilisez la platform. Si elles sont utilisées, les règles seront automatiquement ajoutées aux [actions Load du Data Processing Engine](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-actions-load.md) que vous définirez pour ingérer les données dans votre dataset. ## Comment fonctionne une règle Une règle s'applique à chaque ligne indépendamment et permet plusieurs choses. Si une condition est spécifiée, la règle ne s'appliquera que sous certaines conditions exprimées dans `condition` et `condition_value(s)`. Si une transformation est renseignée, l'action de transformation sur chaque ligne sera effectuée, sinon, elle est considérée comme une règle de filtrage (`keep`). Si aucune _condition_ n'est renseignée, celle définie par défaut est `ALL`, qui autorise toute ligne. Si aucune _transformation_ ni _condition_ n'est renseignée, alors nous considérons qu'il s'agit d'une _transformation par défaut_. Sinon, si aucune transformation n'est renseignée et qu'il y a une _condition_, l'action par défaut est _keep_. L'action ne s'applique qu'aux lignes qui répondent à la règle définie par _condition_. ### Champs | Nom de l'attribut | Requis | Exemple | Commentaire | | ----------------- | ------------------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------- | -------------------------------------------- | | attribute\_name | Oui si le format est une liste, non si le format est un objet | `ca_ttc`, `date` | | | condition | Non (`ALL` par défaut) | `EQUAL`, `IN` | Voir la liste des conditions ci-dessous | | condition\_value | Oui, sauf si condition est `IN`, `NOT IN` ou `ALL` | `1`, `"Categorie1"` | | | condition\_values | Oui si condition est `IN` ou `NOT IN` | `["ca_ttc", 2, 3]`, `["categorie"]` | | | action | Non | `keep`, `concat` | Voir la liste des transformations ci-dessous | | action\_value | Oui si action est `default` ou `split` | `1`, `"Categorie1"` | | | action\_values | Oui, sauf si action est `default`, `split`, `action_error` ou `keep` ou `skip` | `["ca_ttc", 2, 3]`, `["categorie"]` | | | else\_value | Si la condition n'est pas remplie, remplace la valeur par `else_value` | `"ca2"` | | ## Configurer une règle de blueprint La configuration d'une règle nécessite 3 étapes : 1. **Information :** nom de l'attribut 2. **Transformation :** si la condition est confirmée, quelle action de transformation appliquer aux données (peut être choisie depuis le Platform store) 3. **Condition :** quelle règle appliquer pour la condition Pour ajouter une règle sur un attribut, sur le champ concerné, cliquez sur le bouton suivant : ![analyzer](/images/public-cloud/data-platform/product/connectors/analyzer/picts/blueprint-1.png) ### Transformations Différentes **transformations** sont disponibles dans le Platform store : ![analyzer](/images/public-cloud/data-platform/product/connectors/analyzer/picts/blueprint-2.png) - _Replace by_ : les valeurs sont remplacées par une valeur unique - _Substring_ : les valeurs seront tronquées - _Date format_ : remplace les formats de date - _Keep line_ : conserve les valeurs correspondantes - _Skip line_ : ignore les valeurs correspondantes - _Throw error_ : les valeurs correspondantes déclencheront une erreur - _Replace substring_ : remplace les sous-chaînes correspondantes - _Apply regexp_ : une nouvelle regexp sera appliquée aux valeurs correspondantes - _Stop workflow_ : arrête le workflow en cours ### Conditions Différentes **conditions** sont disponibles : ![analyzer](/images/public-cloud/data-platform/product/connectors/analyzer/picts/blueprint-3.png) La Platform vous propose une variété de conditions que vous pouvez appliquer à la transformation choisie. La liste comprend : _Equal_, _Not Equal_, _Between_, _Not Between_, _Lower than_, _Lower or Equal than_, _Greater than_, _Greater or Equal than_, _REGEXP_, _NOT REGEXP_, _Is a number_, _Is not a number_, _Is a date_, _Is not a date_, _Is null_, _Is not null_ :::info Une fois la transformation et la condition définies, la règle sera appliquée à l'attribut sélectionné. ::: ![analyzer](/images/public-cloud/data-platform/product/connectors/analyzer/picts/blueprint-4.png) ## Référence Les noms ci-dessous sont les valeurs écrites dans la règle elle-même, ce sont donc celles que vous utilisez lorsque vous éditez des règles en JSON, par exemple dans le [mode avancé Load](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-actions-load-advanced-mode.md) ou le [mode avancé Aggregate](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-actions-aggregate-advanced-mode.md). :::details Liste des conditions | Nom de la condition | Description | | ------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | ALL | Conserve toutes les lignes | | EQUAL | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ est égal à _condition\_value_ | | NOT EQUAL | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ n'est pas égal à _condition\_value_ | | IN | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ est dans la liste _condition\_values_ | | NOT IN | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ n'est pas dans la liste _condition\_values_ | | LTE | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ est inférieur ou égal à _condition\_value_ | | LT | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ est inférieur à _condition\_value_ | | GTE | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ est supérieur ou égal à _condition\_value_ | | GT | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ est supérieur à _condition\_value_ | | REGEXP | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ correspond à la regexp _condition\_value_. Exemple : `^([0-9]{4})` | | NOT REGEXP | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ ne correspond pas à la regexp _condition\_value_ | | BETWEEN | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ est compris entre _condition\_values\[0]_ et _condition\_values\[1]_ | | NOT BETWEEN | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ n'est pas compris entre _condition\_values\[0]_ et _condition\_values\[1]_ | | OR | Lignes valides : celles où l'une des valeurs contenues dans _condition\_values_ n'est pas vide (vide, null, False, 0) | | AND | Lignes valides : celles où toutes les valeurs contenues dans _condition\_values_ ne sont pas vides (vide, null, False, 0) | | IS NULL | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ est null | | IS NOT NULL | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ n'est pas null | | IS INT | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ est un entier | | IS NOT INT | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ n'est pas un entier | | IS DATE | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ est une date | | IS NOT DATE | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ n'est pas une date | | IS DEC | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ est un décimal | | IS NOT DEC | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ n'est pas un décimal | | IS NUM | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ est un nombre | | IS NOT NUM | Lignes valides : celles dont _attribute\_name_ n'est pas un nombre | ::: :::details Liste des transformations - _keep_ : conserve la ligne - _skip_ : ignore la ligne - _default_ : Remplace la valeur par _action\_value_. Pour les dates, il existe : - `$today` renvoie yyyy-mm-dd - `$now` renvoie yyyy-mm-dd hh:mm:ss - `$yesterday` renvoie yyyy-mm-dd - _regexp\_replace_ : Remplace la valeur correspondant à la regexp _action\_values\[0]_ par _action\_values\[1]_ - _replace_ : Remplace la valeur correspondant à _action\_values\[0]_ par _action\_values\[1]_ - _substring / substr_ : - Si _action\_values\[0]_ >= 0 : Commence au caractère _action\_values\[0]_ - Si _action\_values\[0]_ \< 0 : Ne prend en compte que les _action\_values\[0]_ derniers caractères - Si _action\_values\[1]_ est renseigné : Le 2ème chiffre représente le nombre maximum de caractères souhaité - _date\_replace_ : Remplace le format de date _action\_values\[0]_ par _action\_values\[1]_. Exemples pour _action\_values_ : - `["%d/%m/%Y", "%Y-%m-%d"]` - Voir les directives de format de date ci-dessous - _add_ : Ajoute plusieurs champs ou nombres en dur, en détectant automatiquement si, pour chaque valeur de _action\_values_, il s'agit d'un attribut disponible dans la ligne, sinon elle est considérée comme un nombre. Exemples pour _action\_values_ : - `["ca_ht", "taxes"]` - `["nb_clics", 1]` - _sub_ : soustrait _action\_values\[0]_ de toutes les autres données présentes dans _action\_values_ - _mul_ : multiplie _action\_values\[0]_ par _action\_values\[1]_ - _div_ : divise _action\_values\[0]_ par _action\_values\[1]_ - _mod_ : modulo _action\_values\[0]_ par _action\_values\[1]_ - _concat_ : concatène un ou plusieurs champs avec des chaînes en dur. Chaque élément de _action\_values_ détecte s'il s'agit du nom d'une colonne disponible dans la ligne, sinon nous le considérons comme une chaîne de caractères en dur. Exemples pour _action\_values_ : - `["site_name", " - ", "country"]` - `["civilite", " name", "lastname"]` - _ceil_ : arrondit _action\_value_ à la valeur supérieure - _floor_ : arrondit _action\_value_ à la valeur inférieure - _disaggregate / split_ : Permet de créer plusieurs lignes si un champ contient plusieurs valeurs qui doivent être réparties dans des lignes séparées. Il ne peut y avoir qu'une seule règle _disaggregate_ par action DPE, et cette règle s'applique toujours en dernier. Le champ est découpé sur le caractère _action\_value_, et pour chaque élément découpé, seules les valeurs non vides sont conservées. - _action\_error_ : entraîne une erreur dans l'action, et considère par conséquent que toutes les lignes sont fausses - _stop\_workflow_ : arrête le workflow ::: :::details Directives de format de date | **Directive** | **Signification** | **Exemple** | | ------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------- | | %w | Jour de la semaine sous forme de nombre décimal, où 0 est dimanche et 6 est samedi. | 0, 1, ..., 6 | | %d | Jour du mois sous forme de nombre décimal complété par des zéros. | 01, 02, ..., 31 | | %m | Mois sous forme de nombre décimal complété par des zéros. | 01, 02, ..., 12 | | %y | Année sans le siècle sous forme de nombre décimal complété par des zéros. | 00, 01, ..., 99 | | %Y | Année avec le siècle sous forme de nombre décimal. | 1970, 1988, 2001, 2013 | | %H | Heure (format 24 heures) sous forme de nombre décimal complété par des zéros. | 00, 01, ..., 23 | | %I | Heure (format 12 heures) sous forme de nombre décimal complété par des zéros. | 01, 02, ..., 12 | | %p | Équivalent local de AM ou PM. | AM, PM (en\_US) ; am, pm (de\_DE) | | %M | Minute sous forme de nombre décimal complété par des zéros. | 00, 01, ..., 59 | | %S | Seconde sous forme de nombre décimal complété par des zéros. | 00, 01, ..., 59 | | %f | Microseconde sous forme de nombre décimal, complété par des zéros à gauche. | 000000, 000001, ..., 999999 | | %z | Décalage UTC sous la forme +HHMM ou -HHMM (chaîne vide si l'objet est naïf). | (vide), +0000, -0400, +1030 | | %Z | Nom du fuseau horaire (chaîne vide si l'objet est naïf). | (vide), UTC, EST, CST | | %j | Jour de l'année sous forme de nombre décimal complété par des zéros. | 001, 002, ..., 366 | | %U | Numéro de semaine de l'année (dimanche comme premier jour de la semaine) sous forme de nombre décimal complété par des zéros. Tous les jours d'une nouvelle année précédant le premier dimanche sont considérés comme faisant partie de la semaine 0. | 00, 01, ..., 53 | | %W | Numéro de semaine de l'année (lundi comme premier jour de la semaine) sous forme de nombre décimal. Tous les jours d'une nouvelle année précédant le premier lundi sont considérés comme faisant partie de la semaine 0. | 00, 01, ..., 53 | | %% | Un caractère littéral « % ». | % | ::: :::details Exemples de règles Remplacer un format de date : ```json [ { "attribute_name": "date", "action": "date_replace", "action_values": ["%d/%m/%Y", "%Y-%m-%d"] } ] ``` Ajouter 1 à l'attribut _year_, uniquement sur les lignes où il vaut 2015 ou 2016 : ```json [ { "attribute_name": "year", "condition": "IN", "condition_values": ["2015", "2016"], "action": "add", "action_values": ["year", 1] } ] ``` Définir _year_ à 2015 sur les lignes où il est inférieur à 2015 : ```json [ { "attribute_name": "year", "condition": "LT", "condition_value": "2015", "action": "default", "action_value": "2015" } ] ``` Définir l'attribut _date_ à la date du jour : ```json [ { "action": "default", "action_value": "$today", "attribute_name": "date" } ] ``` Convertir une température de Kelvin en Celsius : ```json [ { "action": "sub", "action_values": [ "temp_min", 273.15 ], "attribute_name": "temp_min" } ] ``` Normaliser un timestamp : ```json [ { "action": "date_replace", "action_values": [ "%a %b %d %H:%M:%S +0000 %Y", "%Y-%m-%d %H:%M:%S" ], "attribute_name": "statuses_created_at" } ] ``` ::: ## Aller plus loin Si vous avez besoin d'une formation ou d'une assistance technique pour la mise en oeuvre de nos solutions, contactez votre commercial ou cliquez sur [ce lien](https://www.ovhcloud.com/fr/professional-services/) pour obtenir un devis et demander une analyse personnalisée de votre projet à nos experts de l’équipe Professional Services. 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